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データを分析する2020/07/17

データマネジメントの必要性とは?効率的な進め方から注意点、活用事例まで解説

データマネジメントには、データを収集・分析するだけでなく、会社の資産として管理・運用するために監督するという意味があります。データは人材や資金と同じく、企業の重要な資産であり、適切なマネジメントが必要です。 この記事では、データマネジメントの意味や必要性について解説します。具体的な手順や成功事例も紹介します。自社のビジネス発展に、ぜひ役立ててください。

データマネジメントとは?

データマネジメントは、データの品質管理や信頼性の維持など、データ運用のための総合的な管理を意味します。

アメリカのDAMAインターナショナルが提唱する「DMBOK(ディンボック)」には、データマネジメントの取り組みが体系的にまとめられています。DMBOKでは、データガバナンスやメタデータ管理など、11の項目から見たデータマネジメントを推奨しています。

データマネジメントにおける2つの活動と目的

データマネジメントの主な活動に、「データクオリティ」と「データガバナンス」の2つがあります。

データクオリティとはデータの品質管理を表しています。データの品質を定義して管理することで、データの統一性や整合性を担保します。データガバナンスとはデータ管理のための統制を表します。現場から経営まで、データの利活用に関する計画、監視、実行までのプロセスをコントロールします。

この2つのポイントを追求していくことが、データマネジメントの成功につながります。

会社の財産であるデータはマネジメントが必要

現代のビジネスでは、多種多様なデータが活用されています。量は膨大で種類も豊富なデータを管理・運用するには、複数のシステムを使うことになります。システムの仕組みや使用方法はそれぞれ異なる上に、手間やコストもかかります。しかし、今やデータ活用はビジネスの競争力に大きな影響を与えるようになりました。

企業の優位性に影響するデータは「モノ」「ヒト」「カネ」と同じく、企業の資産です。資産であるデータをより適切に管理するためには、適切なマネジメントが必要です。

データマネジメントプラットフォーム(DMP)とは

DMP(Data Management Platform)とは、インターネット上にあるサーバーに蓄積されたデータを管理するプラットフォームです。

DMPには、オープン(パブリック)DMPとプライベートDMPの2種類があります。オープン(パブリック)DMPは、さまざまな企業が提供するデータを、蓄積・管理しているプラットフォームです。プライベートDMPは、自社が独自に保有するデータを蓄積・管理しているプラットフォームです。

DMP内にあるデータを活用することで、新商品の開発やマーケティング活動の改善などに役立てます。

データマネジメントにおける3つのポイント

データマネジメントを実行する前に、おさえておきたいポイントがあります。データマネジメントにおけるポイントを3つ解説します。

1.ビジネスに活かせるデータを用意する

データマネジメントを行う前に、すでに保有しているデータが、自社の課題解決に活かせる状態にあるのかを確認しましょう。データが古かったり不足していたりすると、目的を達成できない可能性もあります。また、データのすべてをそのまま使うのではなく、内容を精査して、必要な項目と不要な項目を区別することも大切です。

2.得たデータをどう活かすか戦略を立てる

データマネジメントの対象となるのは、データだけではありません。データを活かし、管理するために必要な人材やシステムも、一括してマネジメントします。データメンテナンスの実績を出すためにも、中長期的な目線で取り組み、会社全体で「データマネジメントが必要」と意識することが必要です。

全体を見据えた戦略と、計画に基づくデータマネジメントに取り組めば、失敗や挫折のリスクも防げます。

3.データ活用を組織的に維持する

自社のデータマネジメントを進めるには、組織全体がデータ活用を意識する必要があります。データの活用は、エンジニアや情報システム部門が主導する場合も多いですが、一部の担当者に頼りきりではいけません。

データマネジメントでは、実際にデータを扱う際の責任の所在を明らかにすることが大切です。データを取り扱う最高責任者はどこになるのか、データの必要・不要の区別は明確になっているかなどを取り決めましょう。

データマネジメントの効率的な進め方

データマネジメントの効率的な進め方を解説します。データマネジメントを実行する際の、参考にしてください。

データマネジメントの目的や目標を明確にする

データマネジメントの目的は、あくまでもデータを活用してビジネスに役立てることです。データマネジメントの最終目的を具体的に設定すれば、そのために必要なプロセスも自然と見えてきます。データの品質担保や統制のための活動が、システムの導入やデータの収集のための活動にならないよう注意しましょう。

データを収集・整備する

データマネジメントは、他社が提供しているデータや自社が保有するデータを集め、マネジメントができる状態に整えるところから始まります。名寄せで重複するデータを統一する、付番して整理するといった方法があります。

表記ゆれの修正もポイントです。たとえば、「株式会社」と「(株)」が混在していると、実際は同じ企業のデータであっても、システムに別のデータとして処理される恐れがあります。

スモールスタートにして発展させる

データマネジメントは、最初のうちは一部の部門や部署から取り組み始めたほうが無難です。いきなり全社を上げてデータマネジメントを始めようとすると、混乱が生じやすく、失敗する可能性も高くなります。比較的スムーズにデータマネジメントを導入できそうなところからスタートさせ、徐々に範囲を広げていくことをおすすめします。

データマネジメントを実施する時の注意点

データマネジメントを失敗させないよう、気を付けるべきポイントがあります。データマネジメントを実施する時の注意点を解説します。

ツールの導入やフローの設定を目的にしない

データマネジメントでは、最初に決めた目的を意識することが大切です。目的からそれないように注意し、ツールの導入やフローの設定だけで終わらないようにしましょう。そのためには、PDCAサイクルを回し、状況や成果を常に把握する必要があります。改善点が見つかったらしっかり対策し、修正を行います。

データは常に更新・整備することが大切

今は最新の情報を反映しているデータも、時間の経過とともに劣化していきます。データが古いと、適切なデータ活用ができなくなります。たとえば、昨年の状況を分析したくても、5年前や10年前のデータしかなければ良い結果は得られません。目的にあわせて必要なデータを用意できる体制づくりを目指しましょう。

DMPを導入してデータマネジメントを成功させた企業事例

データマネジメントにはどのような効果があるのでしょう。DMPを導入してデータマネジメントを成功させた企業事例を3つ紹介します。

自社データを複数のブランドで運用可能に:カネボウ化粧品

カネボウ化粧品では、もともとブランドごとにデータ検証や施策を実施していました。しかし、ブランドごとの実施だったため、自社のWebサイトに訪問するユーザーのデータを、社内で共有・活用するのが困難でした。

そこで、同社はプライベートDMPを導入し、自社のWebサイトから得られるデータを社内で相互利用できる環境を構築しました。その結果、関連するブランド同士で顧客情報を共有できたり、見込み客や既存顧客などを分類したりするのが容易になりました。

※参考:【PRESS】フリークアウト、プライベートDMP「MOTHER」をカネボウ化粧品に提供 インティメートマージャー パブリックDMP「AudienceSearch」と連携|FreakOut

Yahoo!DMPを導入してCV数を1.5倍に:全日本空輸株式会社(ANA)

全日本空輸株式会社では、「ANAカード」を保有している既存顧客へのアプローチについて検討していました。同社には、サイトリターゲティングでWebサイトへの再訪を獲得できても、すでにカードを持っている顧客であれば、宣伝の効果が得られないという課題がありました。

同社は課題解決のため、Yahoo!DMPを導入し、会員のステータスに関するデータ活用に取り組みました。その結果、すでにカードを持つ顧客に対して、個々のステータスにあわせたアップグレードを提案できるようになり、CV数を1.5倍に引き上げることに成功しました。

※参考:Yahoo! DMPを活用して、コンバージョン数が約15倍増加|YAHOO!JAPANマーケティングソリューション

集客方法を一新して売上を1.3倍に拡大:神立高原スキー場

神立高原スキー場では、集客方法の見直しのためにDMPを取り入れています。その結果、暖冬によりスキー場のオープン時期が遅れた年でも、売上を1.3倍に拡大することに成功しました。

同スキー場は、顧客が会員登録するとスタンプを集められるようにし、データ収集に取り組みました。そのデータをもとにリピートユーザーとライトユーザーを把握し、それぞれにあわせたプロモーションを実施しています。

※参考:ブレインパッド、プライベートDMP「Rtoaster」で神立高原スキー場の集客手法を一新、データを活用したコミュニケーション設計、O2O施策により売上を1.3倍に向上|BrainPad

まとめ

データの重要性が増している現代では、データマネジメントの仕組みや手段を構築し、適切にデータを利活用することが必要です。これからは、組織全体でデータの品質や信頼性を維持していくことが、販路の拡大や利益の向上につながっていくでしょう。

Prediction Oneは、データを用意するだけで精度の高い予測分析が可能です。自動的に分析が進むため、機械学習やプログラミングの知識がなくても簡単に利用できます。予測の理由が分かるので、ビジネスアクションにも繋げられます。データの運用やマネジメントに、ぜひご利用ください。

 

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