マスターデータ管理(MDM)〜企業のデータ資産を活用〜

こんにちは、毛利です。

これまで、フリーのアナリティクスエジニアとして、3年で7社のデータ分析組織に入り、

• データ分析基盤構築の導入構築(技術選定から立ち上げ)
• 既存のデータ分析環境の拡張(機能追加)
• メタデータ管理のデータ活用業務

など様々な役割でサポートしております。

その中で、

「マスターの管理方法をよく聞くが何が知りたい。」

「マスターデータ管理は、なぜ重要なの？」

といったお悩みを聞くことが増えてきました。

本記事では、

• マスターデータ管理の基本
• マスターデータ管理の導入方法

について整理しています。

これにより、

• マスターデータ管理の重要性の理解
• 自社の導入効果をイメージ

ができる記事となっております。

最後まで是非ご覧ください！

マスターデータ管理(MDM)の重要性と基本概念

「なぜマスターデータ管理(MDM)は重要なのでしょうか？」

現代の企業において、顧客情報や商品データなどのさまざまなデータは、ビジネスの成功に不可欠な要素です。

しかしながら、多くの企業では部門ごとに異なるシステムでデータを管理しているため、同じデータが異なる形で複数のシステムに存在することが多く、これが企業の効率と生産性を妨げる大きな原因となっています。

例えば、以下のようなケースです。

1. 顧客情報の重複と矛盾事例：ある企業の営業部門とカスタマーサポート部門が、それぞれ独自のシステムで顧客データを管理している場合、顧客の住所や連絡先情報が両システムで異なることがあります。顧客が住所変更を営業部門にのみ通知した場合、カスタマーサポート部門のデータは古いままとなり、商品の配送ミスや重要な情報の伝達遅延など、顧客満足度の低下につながる問題が発生します。
2. 商品データの不一致事例：製造部門では製品に関する最新の仕様やコスト情報を保持しているが、販売部門のシステムでは古い情報が更新されていない場合、販売価格設定の誤りや顧客への誤った製品情報提供など、ビジネスに直接影響する問題が生じます。このような情報の不一致は、顧客の信頼を損ねるだけでなく、企業の収益にも悪影響を及ぼす可能性があります。
3. 在庫管理の混乱事例：物流部門と販売部門がそれぞれ独立したシステムで在庫データを管理している場合、在庫数に関するデータの不一致が発生することがあります。例えば、実際には在庫が不足しているにも関わらず、販売部門のシステムでは十分な在庫があると表示される場合、顧客への納期遅延や注文キャンセルが発生し、顧客満足度の低下や売上の機会損失を引き起こす可能性があります。

この問題を解決するためには、マスターデータ管理(MDM)が非常に重要です。

マスターデータ管理(MDM)は、企業や組織が持つ大切なデータを管理する方法です。

これには、お店の商品リストや顧客の情報などが含まれます。マスターデータ管理(MDM)は、これらの情報を正確で一貫性のある状態に保つために重要です。

マスターデータ管理(MDM)の役割

マスターデータ管理(MDM)の主な役割は、重要なデータ（例えば、顧客情報、製品データ、サプライヤー情報）の一元化と管理を通じて、組織全体のデータの一貫性を保つことです。

マスターデータ管理(MDM)の進め方とベストプラクティス

「では、どのようにマスターデータ管理(MDM)を導入すれば良いでしょうか？」

目的明確化とデータ整理

マスターデータ管理(MDM)を導入する前に、何のために使うのかを明確にし、関連するデータを整理します。

1. ビジネス目標の理解と整理
   1. 目標の特定: まず、MDMを導入することで達成したいビジネス上の目標を明確にします。これは売上の向上、顧客満足度の改善、運用コストの削減など、様々な形で現れるかもしれません。
   2. 目標の整理: 各部門やステークホルダーから意見を集め、組織全体の目標と個々の目標を結びつけます。
2. 現状分析とニーズの特定
   1. データ管理の現状評価: 現在のデータ管理プロセス、データの品質、データシステムのインフラを評価します。
   2. ニーズの特定: 現状の課題から、MDMによって解決すべき具体的なニーズを特定します。これには、データの一貫性の欠如、データの品質問題、データアクセスの問題などが含まれるかもしれません。
3. ビジョンと戦略の策定
   1. ビジョンの設定: MDM導入後の理想的な状態を描き、そのビジョンを明確にします。これには、データがどのように流れ、どのように活用されるかが含まれます。
   2. 戦略の策定: 目標達成のための具体的な戦略を立てます。これには、MDMの導入範囲、期待される成果、必要な技術やリソース、実施するプロセスの変更などが含まれます。
4. KPIと成果指標の設定
   1. KPIの設定: MDMの導入が成功したかを測定するための具体的な指標（KPI）を設定します。これには、データ品質の改善度、業務プロセスの効率化、コスト削減の程度などが含まれるかもしれません。
   2. 成果指標のモニタリング: KPIを定期的にモニタリングし、MDMの導入がビジネス目標にどの程度寄与しているかを評価します。

目的を明確にすることは、マスターデータ管理(MDM)の導入が成功するための鍵です。

ビジネスの目標とマスターデータ管理(MDM)の目標を連携させ、適切な計画と実行によって、MDMは企業のデータ管理を劇的に改善し、ビジネスの成長を加速させることができます！

運用プロセスの設計

マスターデータ管理(MDM)を導入する際に、運用プロセスの観点から目的を明確にする方法については、以下のステップを踏むことが重要です。

1. 運用目標の明確化
   1. 目標設定: MDMを導入することで改善したい運用プロセスを特定します。これにはデータ入力の効率化、データの更新プロセスの自動化、データの整合性保持などが含まれます。
2. 現行プロセスの詳細な分析
   1. プロセスマッピング: 現行のデータ関連の運用プロセスを詳細にマッピングし、データの流れ、関与する部門、使用されるシステム、問題点を明確にします。
   2. ボトルネックの特定: プロセスマッピングを通じて、運用上のボトルネックや非効率な点、データの品質に影響を与えている要因を特定します。
3. プロセス改善のためのマスターデータ管理(MDM)の策定
   1. 改善案の提示: 現行プロセスの分析に基づき、MDMを利用して運用プロセスをどのように改善できるか具体的な案を提示します。
   2. 技術とプロセスの統合: MDMソリューションを現行のITインフラと運用プロセスにどのように統合するか計画を立て、必要なシステムのカスタマイズや新たなデータ管理ルールの設定を行います。
4. 運用プロセスの改善とモニタリング
   1. プロセス改善の実施: MDMソリューションを利用した新たな運用プロセスを実装します。この際、従業員への適切なトレーニングとサポートを提供し、新しいプロセスへの移行をスムーズに行います。
   2. 成果のモニタリングと評価: 新たな運用プロセスの効果を定期的にモニタリングし、目標達成度を評価します。必要に応じてプロセスの調整や改善を行い、目標に対する進捗を確認します。

運用プロセスの観点からMDMを導入する際には、現行の運用プロセスを詳細に分析し、MDMを利用して運用の効率化や品質向上を図ることが重要です。

明確な目標設定、適切な戦略策定、効果的な実行とモニタリングにより、MDMの導入は運用プロセスの大幅な改善に繋がるでしょう！

まとめ

最後に

さいごまでご覧いただきありがとうございます。

新しい技術やサービスを導入する際の不安や疑問は、どんなに優れたサービスであっても避けられません。

特に、

• 「導入そのものに不安がある」
• 「初期構築や数値検証の解釈についてサポートしてほしい」

という声を多く耳にします。

私たちの目的は、ただBigQueryの特徴を伝えるだけではありません。

ツールを実際のビジネス現場で最大限活用していただくためのサポートも役目と考えています。

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