5つのステップでデータ管理戦略を作成する方法
データ管理戦略の概要
企業はアナリティクスの力を認識し始めているため、データ管理に重点を置いています。残念ながら、多くの人は最後のデータポイントをすべて収集しようとする時間とリソースを浪費しています。
ただし、すべてのデータセットが特定の目標とパフォーマンス目標の達成に関連しているわけではありません。データ管理戦略を開発することで、組織はデータの収集、準備、配信方法を最適化できます。
データ管理戦略とは何ですか？
第1に、データ管理とは、大量の情報を安全に処理するために必要なさまざまな手法を指します。それによると、データ管理戦略は、企業が情報に基づいた意思決定を行うことができる情報を概説するロードマップです。適切な戦略では、データの収集から統合まで、すべてのデータアクティビティを考慮します。これにより、従業員はスムーズなワークフローを維持し、運用効率を向上させることができます。
適切なデータ管理戦略がなければ、企業は生産性とワークフローを損なう可能性のあるさまざまなリスク（など）に直面する可能性があります。
- 重複データ、不完全データ、互換性のないデータ
- 異なるフォーマットとインフラストラクチャのデータシステム
- データのサイロにより、通信が切り離され、運用コストが増加する
- 時間のかかるデータアクティビティ
- リソース割り当てが悪い
包括的な戦略を準備することで、企業は将来のプロジェクトのための堅牢な基盤を確立することができます。
データ管理戦略を作成するための5つのステップ
データ管理戦略を構築する必要がある企業は、次の5つの段階を慎重に実行する必要があります。
1.目標の定義
大企業は、毎日数百万のデータポイントを作成して収集し、大量の情報を生成します。しかし、すべてのデータセットがビジネスの成功に関連または重要であるとは限りません。また、従業員の時間を無駄にする可能性があります。したがって、時間と費用をできるだけ多くのデータを収集することは、生産性と収益性を妨げる可能性があります。
そのため、企業はまず重要な質問をすることで、短期および長期的な目標を含む目標を定義する必要があります。
- 組織の具体的な業績目標は何ですか？
- これらの目標を達成するには、どのようなデータが必要ですか？
- インパクトのあるイニシアチブを開発するために、データが生成できるインサイトは何ですか？
これらの質問に回答した後、組織は優先順位を付ける必要があるデータをよく把握する必要があります。ただし、各目標は異なる種類の情報を必要とする可能性があることを覚えておくことが重要です。企業によっては、より多くの顧客データを必要とする場合がありますが、別の企業では内部主要業績評価指標 (KPI) を収集する必要があります。
2.データプロセスの作成
次に、プロジェクトチームは、必要なデータを収集、保存、分析する方法を決定する必要があります。プロセスを採用する前に、管理者は、いずれかの情報を所有または促進する利害関係者を見つける必要があります。その後、スーパーバイザは、データの収集、準備、保管、および配信を行うチームメンバーを指定する必要があります。これを行うには、管理者は、各フェーズの質問の一連の質問をする必要があります。
コレクション
- データソースは何ですか
- ソースは内部ですか、それとも外部ですか？
- データは非構造化ですか、構造化されていますか、またはその両方ですか。
- チームはデータをどのように収集しますか？
- このデータ書き出しは手動ですか、それとも自動ですか？
準備
- チームでは、生データをクリーンアップして標準化された形式に変換する方法を教えてください。
- このプロセスは、データの不一致を特定して排除する方法を教えてください。
- データの命名、文書化、メタデータのガイドラインは何ですか
ストレージ
- 保管方法と場所は何ですか？
- データベースは XML、CSV、または構造化データのリレーショナルですか。
- 非構造化データ用の別のストレージセンターはありますか
- 企業はデータをどのように保護しますか。
配布
- コラボレーションが必要な部門は何ですか？
- 従業員がデータにアクセスしやすくするにはどうすればいいですか？
- 従業員はどのようにデータを分析し、インサイトを生成しますか？
3.適切なテクノロジーを決定する
現代の企業の大半はすでにデジタルデータベースを使用しています。つまり、データを収集して分析するためのソフトウェアが必要です。しかし、市場にはフィルタリングする多数のデータ管理ソリューションがあります。ビジネスに最適なシステムを選択するには、所有者はハードウェアとソフトウェアの要件を考慮する必要があります。ソリューションによっては、既存のシステムや確立されたデータインフラストラクチャに接続できない場合があります。
高度なデータ管理プロバイダーは、企業がネットワークにシームレスに統合できるさまざまなツールやアドオンを提供しています。システムインテグレータは、ツールをデータとともに共有し、汎用インターフェイスを作成することもできます。これにより、従業員や外部のパートナーもデータにアクセスしやすくなります。
4.データガバナンスの確立
データ管理戦略は、企業にはいくつかのメリットを提供しますが、それは高いレベルの責任を伴います。オーナーは、自社のデータ管理システムが業界の規制に準拠していることを確認する必要があります。そうしないと、ビジネスはサイバーセキュリティの脅威、罰金、さらには法的影響を受けやすくなります。
したがって、組織は、すべてのデータポリシーと手順に従うことを保証する、信頼性の高いデータガバナンスソリューションに投資する必要があります。これにより、部門は適切なデータ管理手法を標準化し、コンプライアンス違反を防止できます。会社のポリシーを作成するとき、管理者は、4つの主要なコンポーネントを考慮する必要があります。
- データ品質とは、情報の完全性、完全性、一貫性、関連性を指します。
- データセキュリティ企業がどのように機密情報を保護するかに関わります。
- データのプライバシー情報を収集し、分析するために与えられている許可です。
- データの透過性は、企業がデータ環境を育む方法を選択する方法です。
企業全体でデータガバナンスを標準化することで、所有者はすべての部門で一貫した収益を確保できます。
5.トレーニングと実行
データ管理戦略が優れていても、従業員が適切なトレーニングを受けないと、失敗する可能性があります。結局のところ、計画は、それを実行する人々と同じくらい効果的です。したがって、プロジェクトマネージャは、各チームメンバーのスキルと経験を分析し、トレーニングを調整すべき人を決定する必要があります。
外部のエンタープライズアプリケーションを購入した企業は、プロバイダーからの外部トレーニングが必要な場合があります。他の人は、IT部門がデータシステムのインとアウトを説明する必要があるかもしれません。いずれにせよ、トレーニングは、従業員が持っている混乱や懸念を明らかにする必要があります。
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