マスターデータ管理とは：定義と戦略

マスターデータ管理（MDM）とは、ビジネス情報を、一元化された状態で、正確かつ包括的に把握するための基盤です。MDMは、内部ソースおよび外部ソースの両方のデータを統合して、信頼できる唯一の情報源を確立します。MDMを利用することによって、組織は顧客プロファイル、製品の在庫、サプライヤーの詳細などを包括的に把握できます。

MDMの重要性は計り知れません。マスターデータ管理を実装することによって、企業は以下の重要な成果を実現できます。

 MDMとデータガバナンスは相互に関連し、支援し合う関係にあります。データガバナンスでは、規制、プライバシー、セキュリティ標準にデータを準拠させるためのポリシーとロールが規定されます。MDMでは、マーケティング、販売、財務、オペレーションなどのビジネス部門をサポートする、単一のクリーンな情報源の作成に重点が置かれます。MDMはマスターデータリポジトリの維持によって効果的なデータガバナンスを実現し、ガバナンスはデータ標準の適用によって一貫したデータ品質を確保します。MDMとガバナンスとの組み合わせによって、一貫性、正確性、信頼性が向上します。

データ品質はMDMの重要な構成要素です。MDM戦略が極めて適切に設計されていたとしても、データの信頼性が低ければ無意味になる可能性があります。正確性、完全性、一貫性によって定義される高品質なデータであれば、ビジネス上の意思決定のための信頼性の高い基盤として利用できます。  このレベルのデータ品質を達成し、維持するには、データのクリーニング、検証、標準化するためのプロセスなどの多くの作業が必要です。このようなプロセスを合理化し、手作業のワークロードを軽減するうえで重要な役割を果たすのがテクノロジーと自動化です。高度なデータ品質ソフトウェアを利用することによって、エラー、不整合、重複を削減できます。

データの統合は一般的にETL（抽出、転送、ロード）と呼ばれ、以下の3つの主要な業務で構成されます。 

最近では、データの統合がELTと表現されることもあります。この表現では、Snowflakeのようなシステムのサポートによって、データ変換をロード中やロード後に実行できることが強調されています。多数のソースのデータセットを各種のビジネス部門で使用できる単一のリポジトリに統合するには、このプロセスが必要です。

データセキュリティとは、不正アクセス、盗難、破損から情報を保護するための一連の対策です。ハードウェアおよびソフトウェアアプリケーションの保護から、アクセス制御ポリシーやデータガバナンスポリシーの実装まで、データセキュリティはセキュリティのあらゆる要素への対応を支援します。データセキュリティは、データを必要とする認可された人員が、必要なときにデータを利用できるようにすることにも重点を置いています。 

データスチュワードシップとは、組織のデータアセットをデータライフサイクル全体にわたって管理し、監視することです。データスチュワードはデータライフサイクルを監視し、組織全体でデータの整合性、正確性、価値を確保します。データスチュワードシップは、コンプライアンスのニーズを管理し、データを戦略的資産として保護するための重要な役割を果たしています。

統計アナリティクス、機械学習、予測モデリングなどの高度なアナリティクス技術を活用してデータを分析することによって、有意義なインサイトやパターンを明らかにします。

MDM戦略を適切に定義するには、まず具体的なビジネス目標と目的を理解します。MDMのイニシアチブをこのような目標に合わせて調整することによって、組織はデータ管理の取り組みがビジネスの全体的な成功に直接貢献するように徹底できます。たとえば、顧客満足度の改善が目標であれば、パーソナライズされた体験やターゲットマーケティングキャンペーンを提供するための統合された顧客ビューの作成に重点を置いて戦略を立てることが考えられます。

次に、顧客データ、製品データ、財務データなど、管理する具体的なデータドメインやエンティティを特定する必要があります。また、関連するビジネスプロセスや、これらのデータドメインに対する責任を担うステークホルダー、またはデータドメインによって影響を受けるステークホルダーについても明確に理解する必要があります。

次に、組織では既存のデータインフラストラクチャとシステムを慎重に評価する必要があります。この評価では、データ品質の評価、データソースの特定、データガバナンスの慣例の把握などを実施します。徹底的なデータアセスメントを実施することで、実装プロセスで対処すべきギャップや不整合を発見できます。

MDM実装のベストプラクティスには、データの品質と整合性を確保し、各種部門間のデータコラボレーションを促進するための堅牢なデータガバナンスフレームワークの確立などがあります。マスターデータの管理とメンテナンス、明確なデータガバナンスポリシーとプロシージャの定義に責任を持つ、専任のチームを設置することが重要です。

最後に、企業はMDMイニシアチブの成功を測定して進捗を追跡し、改善の余地を特定し、データ管理の取り組みの価値を実証する必要があります。データの精度、完全性、コンプライアンスなどの主要パフォーマンス指標（KPI）を使用して、MDM戦略の有効性を評価できます。これらのKPIの定期的なモニタリングと報告を実施することによって、組織はデータドリブンな意思決定を行い、MDMのプロセスを継続的に最適化できます。