データ管理とは何ですか?

データ管理とは

まずデータ管理の定義について説明します。

データ管理とは、組織のデータをライフサイクル全体にわたって整理、処理、保管、保護、分析することです。効率的にデータを取り扱うことで、情報の安全性と信頼性を確保できます。

効果的なデータ管理により、業務の効率化や正確なビジネス分析が可能になり、それに基づいて戦略的な意思決定を行うことができます。また、法的要件にも適切に対応できます。すなわち、データ管理は、データガバナンス戦略に従ってデータライフサイクルを技術的に実行するプロセスといえます。

データガバナンスは、データを効率的に管理するためのポリシーやフレームワークを策定するプロセスであり、組織がデータを最大限に活用し、法的要件を遵守することを保証します。

データ管理の主な種類

データ管理は、複数の要素を含む幅広い分野です。ここでは、一般的なデータ管理の例をいくつかご紹介します。

• データアーキテクチャ：データ資産が組織内でどのように構造化され、管理されているかを示すフレームワークで、モデル、ポリシー、標準、ルールなどが含まれます。
• データモデリング：データモデルは、データがアプリケーションや組織内でどのように流れるかを示す視覚的な図であり、各モデルはデータセットやそのリレーションシップを表しています。これにより、ユーザーはデータの構造を理解しやすくなります。
• データの取り込み：データパイプラインへのデータ取り込みには、エラーの修正、重複の削除、データセットの統合が含まれます。ETL（抽出、変換、ロード）や ELT（抽出、ロード、変換）は、AI や BI 分析で使用するために、データをフィルタリング、統合、フォーマットするデータパイプラインの例です。
• データのカタログ化：データリソースのインベントリを作成することで、検索性を高め、ユーザー間のコラボレーションを可能にします。
• データの保管：組織はデータの保存方法として、データをデータウェアハウス（大量の構造化データを格納するためのシステム）、データレイク（構造化データと非構造化データの両方を格納する中央リポジトリ）、またはデータレイクハウス（データウェアハウスとデータレイクの中間的なシステム）を利用する傾向があります。
• データの最適化とメンテナンス：データや使用パターンが時間の経過とともに変化すると、分析のパフォーマンスが低下する可能性があります。最高のパフォーマンスを維持するためには、変化を追跡して処理する計画が必要です。

ビジネスにおけるデータ管理のメリット

現在、組織は膨大な量のデータにアクセスできるようになりましたが、しっかりとした管理がなければ、圧倒され、貴重なインサイトや機会を逃してしまいがちです。データ量が増加するにつれて、そのライフサイクル全体をカバーする管理とメンテナンスの戦略が必要になります。

効率性と完全性

データ管理の成功は、合理化されたプロセスとデータの完全性につながり、その両方が業績向上に貢献します。適切な構造とシステムがあれば、データをより効率的に整理し、活用できます。

データ管理には、ワークフローの最適化や繰り返しの作業の自動化、データを整理された中央の場所に保管することが含まれます。これにより、データの収集と分析のプロセスが迅速化され、関連情報の検索に時間を費やす必要がなくなります。

データの品質と整合性を確保できれば、重複やギャップのためにコストのかかるエラーやプロジェクトの遅延が発生するリスクが大幅に減ります。例えば、異なるシステムや場所に同じファイルが複数存在することで混乱することもなくなります。

生産性が向上するだけでなく、データへのアクセスが向上することで、部門間のコラボレーションやコミュニケーションが改善され、サイロ化が解消されます。

信頼性と正確性

適切なデータ管理とメンテナンスを行うことで、常に正確で信頼性の高い情報を提供できます。データ検証やクレンジングプロセスの実装などの方法により、エラーや不整合、欠落値を見つけて修正できます。

レイクハウスのデータ管理で重要なのは、汎用性があり、データの変化に対応し、システム間で相互運用可能なフォーマットを選択することです。これにより、スキルアップやユーザーを新しいシステムに移行することなく、分析や AI ツールを組織全体で柔軟に使用できるようになります。相互運用可能なデータ形式を使用することで、組織全体で使用するデータの単一コピーを維持し、データの重複を最小限に抑え、保管コストを削減し、データ衛生を促進します。

これにより、データに基づいて適切な意思決定を行うことができます。最新かつ正確な情報を持つことで、より深いインサイトを取得し、市場の変化や顧客のニーズに効果的に対応できるようになります。

プライバシーとセキュリティ

適切に管理されたデータは本質的に安全であり、データガバナンスポリシーと密接に連携しています。データガバナンスがデータ品質と監査をサポートする全社的なポリシーとフレームワークを提供するのに対し、データ管理はデータの技術的かつ実務的な編成をカバーします。

効果的なデータ管理とデータガバナンスがあれば、データの所在を常に把握し、アクセスを許可されたユーザーの記録を残すことができます。これにより、潜在的な脆弱性の発見、情報の欠落の発見、不正アクセスの防止が容易になり、侵害につながる可能性があります。

データ管理には、サイバー攻撃から保護するために暗号化やデータの匿名化などのセキュリティプロトコルを追加することも含まれます。合法的に保存できる期限を過ぎたレコードの削除など、システム内のデータのライフサイクル全体を網羅します。必要な顧客情報のみを保管し、その同意の記録を管理することで、データプライバシー法や業界固有の規制を確実に遵守できます。

データプライバシーとセキュリティは、金銭的な罰則だけでなく、情報漏洩に伴う悪評からもビジネスを保護します。データを保護できることを示せば、顧客やビジネスパートナーとの信頼関係を築くことができます。

スケーラビリティとリカバリ

データ管理のもう一つの利点は、ビジネスのスケールに貢献できることです。より良い可視性と信頼性の高いデータにより、迅速な意思決定、変化への対応、新たな機会の獲得が可能になります。また、顧客の嗜好に対するインサイトが深まり、新たな投資家に対して自社の成長と可能性を示すことができます。

自動化された反復可能なプロセスを含む効率性の向上により、運用コストを削減し、成長に合わせて大量のデータを処理できます。データ管理サービスのクラウドプラットフォームがあれば、データストレージの拡張を心配する必要はありません。

優れたデータ管理には、堅牢なバックアップとリカバリ戦略も含まれ、サイバー攻撃やシステム障害が発生した場合でも、重要なデータを迅速に取り出し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

データ管理を成功させるための課題

データが増えるにつれ、その保管場所やアクセス可能なユーザーを把握することはますます難しくなります。以下は、企業が直面する主な問題です。

コンプライアンス

データ管理は、データガバナンス戦略の技術的な実装です。すなわち、ガバナンス戦略を正しく実行しなければ、データを管理することは難しくなります。

2018 年データ保護法、カリフォルニア州消費者プライバシー法、GDPR（一般データ保護規則）など、考慮すべき規制はたくさんあります。また、コンプライアンスを取り巻く環境は常に変化しているため、特に国際的なビジネスを展開している場合は、常に最新の情報を入手するよう努力する必要があります。

データのセキュリティとプライバシー

繰り返しになりますが、データが増えれば増えるほど、それを安全に保管することは困難になります。データ管理ポリシーが十分でなければ、情報が煩雑になり、エラーやセキュリティの脆弱性が生じます。しかし、日々遂行しなければならない他の業務に追われていると、セキュリティや暗号化が見落とされてしまうことがあります。

データ管理の不備は、最終的にデータ損失や完全なシステム障害を引き起こし、貴社を情報漏えいのリスクにさらすだけでなく、業務を中断させる（収益を減少させる）リスクがあります。セキュリティおよびプライバシー要件へのコンプライアンス違反は、風評被害や消費者の信頼の失墜はもちろん、法的措置や罰金につながるリスクがあります。

データの統合

ほとんどの組織では、データを収集・保存するために複数のシステムを利用していますが、システムがうまく統合されていない場合（特にレガシーシステムの場合）、処理や分析のために全てを集約することは困難です。もしも、全てのデータを単一のプラットフォームやリポジトリに統合することになれば、さらに困難な課題となります。

アプリやデータ管理ツールはそれぞれ異なるスタイルのデータベースを持っており、データの種類や形式も非常に多岐にわたります。統合を試みる前に、比較や分析でのエラーを避けるために、データがフォーマットされ、必要に応じて変換されていることを確認する必要があります。

データサイロとベンダーロックイン

分散したデータでは、堅実なデータ管理計画を立てることは困難です。さらに、データを別々のシステムに保管することは、データのサイロ化を引き起こし、組織全体の一貫性の維持、データの全社的な概要の把握、データセットの正確性の信頼が困難になります。

サイロ間でデータが重複すると、2 つのチームが同じデータを分析することになり、リソースが無駄になる可能性があります。サイロは、部門間の情報共有やコラボレーションにも悪影響を及ぼします。

さらに、データのポータビリティの欠如、たとえば環境間でのデータの移動が容易でないといった問題も発生します。データを保存するフォーマットが、全てのプラットフォームで使えるものではなく、特定のベンダー独自のものであることがその理由です。

これがベンダーロックインの課題につながります。ベンダーロックインとは、製品を切り替えることが運用に支障をきたしたり、コストがかかりすぎたりするために、現在のベンダーから離れることができない状態です。この場合、たとえ現在のベンダーが良いサービスを提供していなくても、そのベンダーを使い続けざるを得ない状況になります。

データ管理プラットフォームはどのように役立つか？

Databricks などのデータ管理プラットフォームは、組織全体の分析、BI、AIワークロードのために膨大な量のデータを収集、整理、分析するのに役立つ統合デジタルシステムです。一般的な使用例としては、オーディエンスのセグメント化による顧客行動のインサイト獲得、金融詐欺の監視、サプライチェーンの変動への事前対処などが挙げられます。

これらのデータ管理システムは、データを一元化して組織内の誰もがアクセスできるようにし、サイロ化や不整合を減らします。通常、暗号化、自動バックアップとリカバリなどのデータセキュリティ設定に加え、ETL やELT 機能、データガバナンスとメタデータ管理のためのツールが付属しています。また、ストレージコストを抑え、クエリ性能を高く保つために、自律的なデータメンテナンスと最適化機能を提供することもあります。

データ管理プラットフォームとして、Databricks はデータレイクハウスアーキテクチャのユニークな機能と、データの使用方法とともにデータを分析する AI モデルを搭載したデータインテリジェンスプラットフォームを組み合わせています。Databricks のデータインテリジェンスプラットフォームにより、自然言語アクセス、セマンティックカタログとディスカバリー、自動管理と最適化、ガバナンスとプライバシーの強化が可能になります。

AI はまた、Databricks の予測最適化にも役立っています。AI はユーザーの使用パターンから学習し、データを自動的に最適化するツールです。最適化の最適な方法を予測し、適切なアクションを実行します。これにより、高い ROI をもたらす最適化のみを実行し、さらにストレージコストを削減し、優れたクエリパフォーマンスを維持できます。

これらの機能は、データ管理のライフサイクル全体にわたって、全体的なデータ品質と信頼性の高いデータパイプラインを提供します。DatabricksIQ は、データとビジネス用語を理解する高度に専門化された精度の高い生成 AI モデルを作成します。

データ管理のベストプラクティスで成功を保証

データ管理は大きな仕事で、決して完了するものではありません。データ管理を円滑に進めるための方法をいくつかご紹介します。

ビジネス目標を特定する

全社的な目標を理解することは、データ管理戦略をその目標と連動させるために重要です。そうすることで、どのデータセットが関連性があり、収集、保存、分析する価値があるかがわかるため、データ管理ソフトウェアが過負荷にならずに済みます。

そうすれば、適切なデータと最も関連性の高い KPI に焦点を当てた計画を策定できます。ビジネス全体にとって最も価値のあるインサイトは何か？また、1 年間でデータの重複を 50% 削減するなど、会社全体の成功に貢献するデータ関連の目標を設定することもできます。

データ品質の優先順位付けをする

信頼できるインサイトを見つけ、正確な意思決定を行うには、高品質のデータを使用することが唯一の方法です。そのため、データを使用する前にデータを準備し、その整合性を確認する必要があります。データの準備には、データのクリーニング、編集、整理、統合、マージ、およびテストが含まれます。これらは全て、一貫性のある正確なデータを確保するために役立ちます。

データ品質を向上させるその他のプロセスとしては、データの適切な入力方法についてチームメンバーを教育し、正確性について定期的なチェックを行うことが挙げられます。不正確なものや古いものを特定し、結果に影響を与えるような一貫性のない書式やスペルミスに注意する必要があります。

相互運用性を実現する

データの相互運用性とは、異なるシステムやビジネスプロセス間でデータを交換し、処理できることを意味します。複数のフォーマットや場所にあるデータであっても、統一されたデータビューを得ることができます。これにより、適切なデータ管理とガバナンスの実現が容易になります。

先に述べたように、ベンダーのロックインを避け、フォーマット間で相互運用可能なデータ管理ソリューションを選ぶ必要があります。

例えば、Delta Lake UniForm（DeltaLake Universal Format の略）はオープンソースのストレージフレームワーク上に構築されており、形式に関係なくあらゆるユーザーにデータのライブビューを提供します。テーブルフォーマットのシームレスな統一は、追加のデータコピーやサイロを作成する必要がないことを意味します。

データセキュリティを確保する

まず、セキュリティとガバナンスに関するポリシーを作成し、データの安全な取り扱い方法について従業員を教育します。さまざまなレベルの権限でアクセスを制限できます（ただし、全員が業務遂行に必要なデータにアクセスできることを確認し、制限を設けている理由を説明するようにしてください）。

堅牢なセキュリティ設定のデータ管理システムを選択し、データの暗号化と匿名化技術を使用し、不要になったら情報を削除します。データのバックアップを数回取り、潜在的な情報漏えいに対処するための戦略を策定しておきます。

監査とレポート作成を継続的に実施する

信頼性とコンプライアンスを維持し、意味のあるレポートを作成するためには、データの定期的な監査を実施することが重要です。データレポートでは、オンラインダッシュボードのチャートや表などの視覚化されたデータを使用して、ビジネスの状況を時系列で表示します。また、定期的なレポートを使用して、異常の有無を確認し、データが健全であることを検証することもできます。

コンプライアンスのレポート作成は、自社および顧客のデータをどのように収集、保存、使用、保護しているかを明らかにします。関連する全ての要件を遵守していることを証明するのに役立ちます。分析レポートでは、ビジネス戦略やプロセスを分析し、定性データと定量データを組み合わせてデータ駆動型の意思決定を行うことができます。

データ管理戦略を策定する

何よりも、データ管理活動の指針となる計画を立てる必要があります。このロードマップは、文書化されたプロセスに従って、組織がどのようにデータを収集し、整理し、利用し、分析するかを正確に規定するものです。

戦略には、データ管理に伴うさまざまな課題を回避するためのベストプラクティスの概要を示し、一貫性を確保するための公式な方針とワークフローを含める必要があります。これらの方針は、データの配布、セキュリティ、コンプライアンスをカバーし、どのツールを使用すべきかを明記すべきです。

データ管理戦略の構築方法

企業によって扱うデータは異なるため、万能のデータ管理プランはありません。しかし、基本的なステップはほとんどの組織で同じです。

まず、データソース、プラットフォーム、プロセス、機能など、現在のデータインフラを評価するための監査またはアセスメントを実施することから始めます。ギャップやセキュリティの脆弱性を探すだけでなく、SWOT 分析を行って強みと弱みを浮き彫りにします。

データ関連の目標を概説し、より広範な目標と整合させます。データ変換、クリーニングを含む、データの収集と準備のプロセスを設定します。例えば、不完全または不正確なデータをどのように特定するかなど、データの正確性、完全性、最新性をチェックするためのガイドラインを策定します。

データがビジネス全体で正しく一貫して使用されるようにするため、データガバナンスのポリシーを含め、ユーザーの役割と責任を定義してください。コンプライアンスも忘れずに。顧客がデータの収集や使用に同意しているかどうかを誰が確認するのかも決める必要があります。

また、データの保存、処理、分析のための技術についても検討する必要があるため、時間をかけて調査し、相互運用が可能なシステムを見つける必要があります。データをどこにどのように保存し、どのように安全に保管するのか。チームがコラボレーションしやすく、データのインサイトを共有しやすいことを考慮します。

これらの方針を全従業員に伝え、データの収集、使用、保護方法に関する包括的なトレーニングを実施します。特定のデータ管理スキルを持つスタッフを新たに雇用したり、外部のコンサルタントに変更を監督してもらう必要があるかもしれません。全員がデータ管理戦略を理解し、その中で自分の役割を果たす方法を理解していることを確認します。

最後に、データ管理戦略の有効性を確認するために、定期的にモニタリングと評価を行うことが重要です。パフォーマンスやデータの正確さに応じて調整が必要な場合もあります。

データレイクハウスはデータ管理をどのように改善するか

上記のベストプラクティスに従うとともに、データレイクハウスを利用することで、データ管理の取り組みを改善できます。レイクハウスとは、データレイクとデータウェアハウスの優れた要素を組み合わせたオープンアーキテクチャです。

ウェアハウスは構造化データには理想的ですが、非構造化データや半構造化データなど他のタイプのデータには適していません（コスト効率も良くありません）。データレイクはさまざまな形式の未加工データを保存するのに適していますが、トランザクションをサポートしたり、データ品質を強制したりすることはできません。レイクハウスは両方の長所を兼ね備えています。

レイクハウスは、データウェアハウスと同様のデータ管理機能を使用しますが、オープンフォーマットの低コストのクラウドストレージ上に直接構築されます。そのため拡張性があり、さまざまな種類のデータを保存、精製、分析、アクセスできます。チームは複数のシステムにアクセスすることなくデータを利用し、サイロ化を解消できます。

Databricks データインテリジェンスプラットフォームは、レイクハウスアーキテクチャを基盤に構築された統合システムです。統合、ストレージ、処理、ガバナンス、共有、アナリティクス、AI を単一のアーキテクチャで実現します。

Delta Lake UniForm 機能が含まれており、オープンなテーブルフォーマット間の切り替えを含め、データのポータビリティと相互運用性を実現します。ベンダーのロックインや閉じたエコシステムを心配する必要はありません、データは常にコントロール下にあり、データ管理を可能な限り容易にします。