マスターデータ管理とは？

世界で最も強力な宇宙望遠鏡にアクセスして、宇宙で起こっていること全てを、最も小さな砂粒に至るまでの全体像を把握し、必要に応じてズームインまたはズームアウトして、起こっていることを最もよく理解して分析できると想像してみてください。

マスターデータ管理（MDM：Master Data Management）は、データ資産の可能性を最大限に活用し、イノベーションを推進し、データがビジネスの生命線である世界で競争力を維持するプロセスです。

この記事では、MDM のメリット、主要なコンポーネント、課題、ベストプラクティスなど、MDM に関するあらゆる事柄について解説します。

MDM とは

MDM は、組織のさまざまなシステム、アプリケーション、ビジネス・プロセスにわたって、重要なデータ・エンティティ（マスターデータと呼ばれる）の一貫性、正確性、耐久性、信頼性を管理・確保するための包括的なアプローチです。このマスターデータには、通常、顧客、製品、サプライヤー、従業員、場所、その他の主要な参照データなどのコア・エンティティが含まれます。

MDM は、技術、プロセス、ガバナンスの仕組みを組み合わせることで目標を達成します。通常、ソフトウェア・プラットフォーム、データ品質ツール、データ・ガバナンス・フレームワークの使用、IT、データ・スチュワード、ビジネス・ユーザー、経営陣など、さまざまなステークホルダー間のコラボレーションが含まれます。

MDM の最終目的は、マスターデータの信頼できる唯一の情報源を確立し、企業がガバナンスやコンプライアンスなどの改善のためにそのデータを効果的に使用できるようにすることです。MDM は、データ衛生を維持する上で重要な役割を担っています。

MDM のメリット

MDM の主なメリットには、次のようなものがあります。

• データの一貫性：MDM は、組織内のさまざまなシステムやアプリケーション間でマスターデータの一貫性を維持するのに役立ちます。この一貫性は、データの不一致、情報の競合、運用の非効率性を回避するために不可欠です。
• データ精度：マスターデータの管理プロセスを一元化することで、MDM はデータの正確性と信頼性の向上を支援します。これには、データのクレンジング、標準化、検証を行い、エラー、重複、不正確さを排除することが含まれます。
• データ品質：MDM は、データ・ガバナンス・ポリシーの施行、データ・スチュワードシップの実践、データ品質の指標と基準の確立により、マスターデータの全体的な品質を向上させることに重点を置いています。これにより、意思決定や分析に信頼できる高品質のデータが得られます。
• データ統合：MDM は、さまざまなシステム、アプリケーション、ビジネス・ユニット間でマスターデータをシームレスに統合します。この統合により、データが存在する場所に関係なく、全ての関係者が一貫した最新の情報にアクセスできるようになります。
• ビジネス・プロセス：MDM は、マスターデータを販売、マーケティング、財務、サプライチェーン管理などの重要なビジネス・プロセスと連携させます。MDM は、主要なビジネス・エンティティの統合ビューを提供することで、ワークフローを合理化し、コラボレーションを強化し、運用効率を向上させます。
• 規制コンプライアンス：多くの業界は、データのプライバシー、セキュリティ、報告に関する規制要件の対象となります。MDM は、マスターデータの正確性、完全性、機密性を確保することで、組織がこれらの規制を遵守することを支援します。

実際の MDM のユースケース

ビジネスに変化をもたらす MDM の実例には、次のようなものがあります。

• 顧客体験：顧客満足度と顧客維持を重視する企業にとって、MDM は、あらゆるタッチポイントでパーソナライズされた一貫した顧客体験を提供する上で重要な役割を果たしています。顧客データの統一ビューにより、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーン、効率的な顧客サービス、顧客ロイヤルティの強化が可能になります。
• コスト削減：データの重複や一貫性の欠如は、運用の非効率性、IT 保守コストの増加、収益機会の損失につながります。MDM は、冗長性を排除し、プロセスを合理化し、リソース使用率を最適化し、コスト削減を実現します。
• 意思決定：情報に基づいた意思決定は、正確でタイムリー、かつ関連性の高いデータに依存します。MDM は、分析、レポート、予測のための信頼性の高いデータを提供し、推測ではなく実用的な知見に基づいて戦略的な意思決定を行うことができます。

マスターデータ管理の課題

MDM でよくある課題は、次のとおりです。

• データサイロ：多くの場合、さまざまな部門、システム、データベースにデータが分散され、情報が分離され、一貫性のないデータサイロ化につながります。
• 従来のシステム：従来のシステムには、時代遅れの技術、複雑なデータ構造、限られた統合機能があり、MDM イニシアチブに組み込むのは困難です。
• 変化への抵抗：従業員、経営陣、IT チームなどのステークホルダーからの抵抗は、雇用のセキュリティ、ワークフローの変更、慣れていない技術に関する懸念のために、MDM の採用を妨げる可能性があります。
• データ品質の問題：エラー、重複、不整合などのデータ品質の低下は、MDM イニシアチブの有効性を損ない、システムの不信につながります。
• スケーラビリティと柔軟性：組織の成長と進化に伴い、MDM システムは、データ量の増加、多様なデータタイプ、ビジネス要件の変化に対応するために拡張できる必要があります。

マスターデータ管理のベストプラクティス

効果的な MDM のための実践的なヒントとベストプラクティスを以下に示します。

1. 明確なデータ・ガバナンス・ポリシーの策定：データの所有権、スチュワードシップ、アカウンタビリティなど、マスターデータの管理に関する役割、責任、プロセスを定義します。データ品質の基準、指標、ポリシーを確立し、マスターデータの一貫性、正確性、完全性を確保します。データ・ガバナンス・ポリシーを定期的に見直し、更新し、変化するビジネス・ニーズや規制要件に適応させます。
2. データ品質管理プロセスの導入：データ・プロファイリングを実行して、重複、エラー、不整合などの品質問題を特定します。データ・クレンジング技術を実装し、不正確、不完全、または古いデータを削除または修正します。データ形式、値、用語を標準化し、システムやアプリケーション間の一貫性を確保します。信頼できる外部ソースからの追加情報でマスターデータを強化し、その価値と関連性を高めます。
3. マスターデータ・アセットの保護：機密性の高いマスターデータを不正なアクセス、操作、開示から保護するために、堅牢なデータ・セキュリティ対策を実装します。暗号化、アクセス制御、認証メカニズムを使用して、保存状態や転送中のマスターデータを保護します。マスターデータへのアクセスを定期的に監査・監視し、潜在的なセキュリティ・リスクやセキュリティ侵害を検出し、軽減します。GDPR、HIPAA、CCPA などのデータ・プライバシー規制を遵守し、適切なデータ保護管理と慣行を実施してください。
4. 自動化と統合のテクノロジーを活用：MDM ソフトウェア・プラットフォームやデータ品質ツールに投資し、クレンジング、標準化、エンリッチメントなどのマスターデータ管理プロセスを自動化します。MDM システムを CRM、ERP、BI ツールなどの他のビジネス・アプリケーションと統合することで、シームレスなデータ交換と同期を実現します。機械学習や AI などの高度なテクノロジーにより、データのマッチング、重複排除、分類機能を改善します。
5. データ・スチュワードと対象分野のエキスパートを支援：専任のデータ・スチュワードや対象分野の専門家を任命し、マスターデータ管理活動を監督し、データ・ガバナンス・ポリシーを施行します。データ・スチュワードにトレーニングとサポートを提供し、MDM の原則、ツール、ベストプラクティスの理解を深めます。データ・スチュワード、IT チーム、ビジネス・ユーザー間のコラボレーションとコミュニケーションを促進し、データ品質の問題に対応し、不一致を効果的に解決します。
6. 継続的なデータ監視と品質保証の実施：データ監視プロセスを確立し、マスターデータの品質、完全性、使用状況を継続的に追跡します。データ品質のダッシュボードとレポートを実装し、主要な指標を可視化し、傾向や異常を特定します。マスターデータの正確性、一貫性、信頼性を検証するために、定期的なデータ監査と品質チェックを実施します。
7. データ・ガバナンスと継続的な改善を促進：データ・ガバナンスとスチュワードシップの文化を組織全体で促進し、意識を高め、トレーニングを提供し、成果を表彰します。ステークホルダーからのフィードバックやコラボレーションを奨励し、改善すべき分野を特定し、マスターデータ管理プロセスを最適化します。MDM イニシアチブの有効性を継続的に測定、評価し、学んだ教訓を特定して、データ品質とガバナンスの実践を経時的に強化するために反復的な改善を実施します。

最適な MDM ソリューションの選択

MDM ソリューションを評価する際に留意すべき重要な考慮事項を以下に示します。

ビジネスニーズと目的

データ品質の向上、意思決定の改善、規制遵守の確保など、MDM のニーズを左右する具体的なビジネス目標と要件を特定します。マスターデータ・エンティティの種類（顧客、製品、サプライヤーなど）、データ関係や階層の複雑さなど、MDM イニシアチブの範囲と規模を考慮します。

データソースと統合要件

ERP、CRM、レガシー・システムなど、組織内のデータ・ソースやシステムの多様性と量を評価します。MDM ソリューションがこれらの多様なソリューションと統合する能力を評価します。

API、コネクタ、データ仮想化技術を通じて、これらのデータソースと統合する能力を評価します。

データ品質とガバナンス機能

データ・プロファイリング、クレンジング、標準化、エンリッチメントなど、堅牢なデータ品質管理機能を提供する MDM ソリューションを優先します。データ・スチュワードシップ、アクセス制御、監査証跡など、データ・ガバナンス・ポリシーの確立と実施を可能にする機能を探します。

柔軟性とスケーラビリティ

MDM ソリューションの柔軟性とスケーラビリティを評価し、ビジネス要件、データ量、技術環境の変化に対応します。MDM ソリューションがさまざまな展開オプション（オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど）をサポートし、将来の成長にあわせて拡張できるかどうかを検討してください。

ユーザー・エクスペリエンスと使いやすさ

MDM ソリューションのユーザー・インターフェースとユーザビリティを、テクニカル・ユーザーとビジネス・ユーザーの両方のニーズとスキル・レベルを考慮して評価します。直感的なワークフロー、カスタマイズ可能なダッシュボード、ロールベースのアクセス制御により、MDM タスクを合理化し、ユーザーの採用を促進します。

性能と信頼性

MDM ソリューションの性能とスケーラビリティを評価します。これには、大量のデータを処理し、リアルタイムのデータ処理とトランザクションをサポートする能力が含まれます。データ遅延、アップタイム、ディザスタ・リカバリ機能などの要素を考慮して、MDM システムの信頼性を確保します。

総所有コスト（TCO）

MDM ソリューションの総所有コストを計算します。これには、初期ライセンス料、実装コスト、継続的な保守、サポート費用が含まれます。スケーラビリティ、ベンダー・ロックイン、データ品質と運用効率の向上によるコスト削減の可能性など、長期的な要因を考慮してください。

ベンダーの評判とサポート

業界や業種の組織に MDM ソリューションを提供するベンダーの評判、経験、実績を調査します。トレーニング、ドキュメント、技術支援を含むベンダーのカスタマー・サポート・サービスを評価し、MDM ソリューションの継続的な成功を確実にします。

コンプライアンスとセキュリティに関する考慮事項

MDM ソリューションが、GDPR、HIPAA、PCI DSS などの関連するデータ・プライバシー規制や業界標準に準拠していることを確認します。暗号化、アクセス制御、データ・マスキングなどのソリューションのセキュリティ機能を評価し、機密マスターデータを不正アクセスや侵害から保護します。

まとめ

MDM は、プロセス、技術、ソフトウェアを組み合わせて、データの正確性、一貫性、ビジネスの成功を実現します。

ピュア・ストレージは、柔軟で将来を見据えたデータ・ストレージ・インフラを提供することで、MDM の原則への準拠を容易にします。

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