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データの資産化実現による経営価値創出へのアプローチ【インフォマティカ】

経営に資するデータ活用に向けて、企業は“データ管理部”を創設すべき

2013年4月30日(火)

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データは経営にとって重要だという考えが広く浸透しつつあるが、「データは資産である」という認識を強く持ってデータマネジメントに取り組んでいる企業はそれほど多くないのが実情だ。インフォマティカ・ジャパンの山口氏は、組織横断的にデータを活用していくためにも、横串にデータを管理できる部署を設け、経営課題を解決するデータ活用を目指すべきだと主張する。

インフォマティカ・ジャパン株式会社セールスコンサルティング部部長山口雄史氏

JDMCの調査によれば、回答者の半数以上が「コストをかけてもデータマネジメントを行う必要がある」としている。もっとも、専任の人材を置いている企業は20%以下で、50%以上が兼任という実態も明らかになった。

インフォマティカの山口雄史氏は「データマネジメントは費用対効果を把握しにくく、コストに見合うかどうかを悩む声が多い。ベストプラクティスが分からない、製品やツールが幅広すぎる、という意見もある」とし、データマネジメントの重要性は理解しつつも、具体的なアクションになかなか直結していない実情を指摘する。

しかし今、オンプレミスのデータのみならず、クラウド上のデータ、さらにはTwitterなど外部のデータを含めた「活用の巧拙」が経営を大きく左右する時代を迎えつつある。スマートフォンやタブレットなどの普及で、データのハンドリングの自由度も高まっている。「だからこそ、社内外のデータをうまく連携させる基盤の整備が喫緊の課題」と山口氏。そのためには、やはり個々のデータをマネジメントする人材や組織が必要なのだ。

データは“資産”であり、それを十二分に活用してはじめて経営に役立つことになる。この事実を認識するためにも「企業は人事部で人材を管理するように、データ管理部を設置してデータを管理すべき」（同）と持論を展開。人事部の目的は経営戦略に基づいて適切な人材を揃え、有益な取り組みを考えることにある。同様にデータ管理部は、経営課題の解決やビジョンを実現するのに必要なデータを揃える役割を担うべきだという考えだ。

データマネジメントを実現する4つのプロセス

データマネジメントの負荷を軽減するには、ツールをうまく活用することが欠かせない。インフォマティカはデータマネジメントのプロセスを「分析」「定義」「適用」「評価と監視」の4つに分け、それぞれで専門のツールと担当者を用意することを推奨する。

【分析】 業務アナリストが担当。分析対象のデータソースにアクセスし、プロファイリング後、データの不具合を定量化しステークホルダーに報告する

【定義】 データスチュワードが担当。データ品質改善のルールを定義しテスト/検証を行った後、例外データのルールをデプロイする

【適用】 開発者が担当。データ品質改善ルールをサービスとして利用し、新規登録データにも自動適用、さらにマッピングルールを本番環境へデプロイ

【評価と監視】 データスチュワードとデータの所有者が担当。データ品質のスコアカードを定義して公開、データ品質の状態を監視しつつ例外データのワークフロー処理を管理

データマネジメントにおいては上記のサイクルを回していくことでコストを大きく下げることができると山口氏。加えてビジネスユーザーを参加させることも重要とする。IT担当者は必ずしもデータの重要性を判断できない。データの所有者たるビジネスユーザーが参加することでデータの価値が高まり、それが経営課題の迅速な解決につながっていくわけだ。これこそ同社が主張する「Return on Data」、データの資産化が導く経営の価値創出の理想的なあり方といえるだろう。