要するに、マスターデータ管理（MDM）は、組織に、すべてのシステムと部門にわたる重要なビジネス情報の一貫した正確なビューを提供する。
ここまではいい。しかし、もう一段、二段、深く掘り下げる必要がある。
MDMが何であり、何をするものなのかを本当に理解すれば、ますます重要になりつつあるデータ管理システムやプロセスを幅広くナビゲートできるようになる。
さあ、読み進めて学びましょう：
...すべてが明確で、簡潔で、ポイントを押さえています。さあ、始めましょう。
MDMとは
...複数のシステムや部門にまたがる重要なビジネスデータを調整します。組織の最も重要なデータ資産の取り扱い方法を標準化します。
合意された同じ定義、フォーマット、品質ルールを組織全体で一貫して使用します。つまり、ビジネス情報の中央管理システムのようなものです。
例えば
小売業であれば、MDMによって、eコマース・プラットフォーム、在庫システム、マーケティング資料で、製品仕様が同じように表示されるようにする。
製造業であれば、MDMによって、設計システム、生産計画、サプライチェーン管理のいずれからアクセスしても、製品仕様の一貫性が保たれます。
MDMは、各データ・エンティティの権威あるマスター・レコードを作成することで、「真実の単一ソース」を作成します。これらのゴールデンレコードには、各情報の最も完全で正確なバージョンが含まれています。
データに変更が発生した場合、MDMは接続されているすべてのシステムに更新が適切に反映されるようにし、データ・エコシステム全体にわたってすべてを一貫性のある状態に保ちます。
組織が成長すればするほど、データの断片化は避けられません。
MDMがなければ、各部門が同じ情報を別々に、しばしば矛盾するバージョンで管理するデータサイロが形成されます。ある顧客が、販売システムと出荷システムで異なる住所で表示されたり、製品の仕様が製造データベースとマーケティング・データベースで異なったりする。
このような不整合は、業務の非効率性、悪い顧客体験、信頼性の低い分析につながります。
MDMはまた、クリーンで構造化された情報を作成することで、データをAIに対応できるようにします。
AIが適切に機能するためには、良質なデータが必要です。重複を取り除き、フォーマットを標準化し、データ品質を維持することで、AIツールは乱雑なデータによるミスを増幅させることなく、信頼できるインサイトを提供します。
MDMが何であるかが分かったところで、どのようなデータが管理されているのかを見てみよう。
マスターデータは、組織が複数のプロセス、システム、部門にわたって使用する中核的なビジネス・エンティティを表します。日々の活動を記録するトランザクション・データと混同してはならない。マスター・データは、ビジネス・オペレーションに関与する基本的な要素を定義するものである。
もう少し詳しく見てみよう：
マスターデータは、主要なビジネスオブジェクトを特定し、説明する比較的安定した情報で構成される。頻繁に変更されることはなく、業務の参照情報として機能します。
一方、トランザクショナルデータは、ビジネスで発生するイベントや活動（売上、注文、出荷、支払い、および常に発生する同様の業務イベント）を記録するものです。
この2つを区別するのに役立つ方法を紹介しよう：
マスターデータは "誰が ？
言い換えれば、顧客は誰か、どのような製品を販売しているか、どこで施設を運営しているかということです。
トランザクション・データはこう答える：
例えば、いつ売上が発生したか、何個の商品が購入されたか、あるいはいくらの売上が発生したか、などである。
マスターデータは、事実上すべてのビジネス活動の基盤です。そのため、マスターデータの品質や一貫性が欠けていれば、その影響は組織全体に及びます。
マスターデータが正確であれば、全員が同じ情報をもとに業務を遂行できるため、業務をスムーズに進めることができます：
これらはすべて、一貫性のある製品仕様と顧客の詳細情報に依存し、効果的な業務を行っています。
信頼性の高いマスターデータによって、意思決定も改善されます。基礎となるデータがすべてのソースにわたって整合性を持っているため、経営幹部はレポートや分析を信頼することができます。
規制コンプライアンスも、マスターデータの品質に依存することがよくあります。特に、ヘルスケア、金融、製薬など、データの正確性が法的な意味を持つ業界の場合はなおさらです。
AIイニシアティブもお忘れなく。
AIプロジェクトが適切に機能するためには、クリーンで一貫性のあるデータが必要です。MDMはその基盤を提供します。MDMがなければ、AIは乱雑なデータから学習し、信頼性の低い結果を出すことになり、AIの目的の多くが損なわれてしまいます。
そして、この関係は双方向に作用する。MDMはAIを機能させるだけでなく、AIはMDMをより良く機能させるためにも、これまで以上に大きな役割を果たしているのだ。MDMがどのように機能するかについては、もう少し後で説明する。
組織は通常、マスターデータの5つの主要な領域を管理している。これらはそれぞれ、異なるビジネス機能やプロセスの基礎となるものだ。
マスターデータを管理する技術的なシステムに関しては、すべてのデータ・ドメインを一箇所で扱えるシステムがある。これらのシステムはマルチドメインMDMシステムと呼ばれる。
これらは一般的なマスターデータ・ドメインである：
製品マスターデータには、販売または生産するものを定義するすべての情報が含まれます。これには以下が含まれます：
家具小売業者の場合、製品マスターデータには、"オーク材のダイニングテーブル、モデルDT-450、72×42×30インチ、持続可能な木材を使用、6～8人掛け、要組立、5年保証 "のような詳細が含まれるかもしれない。
IEWCのサクセス・ストーリーは、堅牢なMDMを導入することで、複雑な製品データを自信を持って管理できることを示している。
顧客マスター・データは、顧客との関係の基盤を形成するもので、以下のようなものが含まれます：
B2B企業であれば、「Acme Corporation、エンタープライズアカウント、製造業、シカゴ本社、4つのサテライトオフィス、3年間のサービス契約、250ライセンスユーザー、更新日4月15日」のような顧客マスターデータを保持することができる。
サプライヤー・マスター・レコードには、商品やサービスを提供する企業に関する重要な情報が含まれています：
病院は、"MedSupply Inc.、承認済み医療機器ベンダー、ネット60の支払条件、ISO9001認定、24時間緊急配送提供、契約更新6月30日 "のようなサプライヤーマスターデータを保持するかもしれない。
ロケーション・マスター・データは、ビジネスに関連する物理的な場所を定義します：
小売チェーンであれば、"店舗番号483、1250 Main Street、Dallas TX、15,000平方フィート、営業時間8am-9pm（月-土）、10am-7pm（日）、店頭受け取り対応、地域マネージャーSarah Chen "といったロケーションデータを保持することができる。
従業員マスターデータには、従業員に関するコア情報が含まれる：
製造会社では、"カルロス・メンデス、従業員ID 28945、自動車部門シニア生産エンジニア、認定シックスシグマブラックベルト、2019年3月入社、製造ディレクター直属 "のような従業員マスターデータを保持することができる。
財務マスターデータは、会計とレポーティングの中核となる財務構造と参照ポイントを表します：
製造業の場合、"Account 4010-Revenue from Product Sales, categorized as operational income, mapped to US GAAP and IFRS standards, available for reporting in all business units, managed by Financial Controller James Wilson "のような財務マスターデータを保持することがある。
資産マスターデータは、組織が所有する物理的およびデジタルリソースをカタログ化したものです：
ある物流会社は、"車両番号TR-789、2023年式配送バン、車体番号1HGCM82633A004352、北東地域配属、15万マイル保証は2028年5月まで有効、1万マイルごとのメンテナンスが必要、現在ドライバーはトーマス・リード "のような資産マスターデータを保持するかもしれない。
MDMは、ばらばらで一貫性のないデータを、組織全体が信頼できる情報に変えます。そのためには、テクノロジー、人材、標準化された手法が必要です。
適切なテクノロジーの評価と選択方法については、MDMツールの完全ガイドをご覧ください。
MDMの役割
しかし、本当の仕事は、これらのステージがどのように相互作用し、どのように積み重なっていくかにある。それを理解するために、各ステージを簡単に見てみよう。
旅は統合から始まる。MDMシステムは社内のデータベース、アプリケーション、ファイルに接続し、生のデータを収集する。
これは、製造システム、eコマース・プラットフォーム、マーケティング・データベースにまたがる製品情報であったり、販売、サービス、財務アプリケーションにまたがる顧客情報であったりする。
次に、重要なクレンジングの段階がやってきます。MDMシステムは重複を検出し、フォーマットを標準化し、エラーを修正します。
例えば、CRMでは "J. Smith "が "123 Main St "と表示されている。
しかし、請求システムには、"123 Main Street, Apt 4B "に "John Smith "と表示されています。
システムはこれらを一致する可能性が高いものとして認識し、照合の準備をする。
現在のMDMシステムの多くは、マッチングとマージを改善するためにAIを使用している。
厳格なルールベースのアプローチとは異なり、AIは複数のデータポイントのパターンを分析することで、レコード間のつながりを見つけることができる。
J.スミス」と「ジョン・スミス」を比較する場合、AIは以下のような追加的なコンテキストを調査する：
...などの追加的なコンテキストを調べ、同一人物かどうかを判断する。
つまり、特に人間がすべてを確認することができないような大規模なデータセットでは、より多くの本物の重複を捕まえ、誤照合を減らすことができるのです。
MDMの中心は、各データエンティティの権威あるバージョンを確立することです。公式な真実のバージョンを示す "ゴールデンレコード "だ。
しかし、単に1つのバージョンを他のバージョンより選ぶということではない。システムは高度なルールを適用して異なるソース間の矛盾を解決し、時にはそれぞれのソースから最良の要素を組み合わせる。
このシステムを強力にしているのは、元のソースとのつながりを維持する方法だ。接続されたシステムでデータが変更されると、MDMプラットフォームはその変更を検出し、既存の情報と照らし合わせて評価し、ゴールデンレコードを更新するかどうかを決定することができる。
技術だけではマスターデータを効果的に管理することはできない。MDMは、明確なガバナンス、つまりデータ標準、品質基準値、管理方法を定義するポリシーと組み合わされることで成功する。
データ・スチュワードは、このプロセスにおける人的インテリジェンスの役割を果たす。
これらの専門家は、自動化されたシステムがあいまいな点に遭遇したときに決定を下し、継続的にルールを改善する。商品データ・スチュワードは、どの商品属性が必須かを決定するかもしれない。顧客データ・スチュワードは、住所確認の基準を設定するかもしれない。
AIは、人間が見逃してしまうパターンを発見することで、データ・スチュワードシップを支援することもできる。
データセットを分析して異常を検出し、品質の改善を提案し、定型的な決定を自動化する。
人間とAIが協働することで、よりスケーラブルなガバナンス・アプローチとなり、スチュワードは反復的なタスクではなく、複雑な判断に集中することができます。
ゴールデンレコードが配置されると、MDMシステムはこの信頼できるデータを運用システムに配布します。それにはさまざまな方法がある：
すべてのシステムがMDMリポジトリからデータを読み込む集中型モデルを採用している企業もある。また、一部のデータはソース・システムに残したまま、MDMを通じてインデックスを作成し、リンクさせるハイブリッド・アプローチを好む組織もある。
企業がMDMを利用するのは、日々の業務と長期的な能力の両方に影響を与える、実用的で目に見えるメリットを求めているからだ。このようなメリットは複合的であり、特に大規模な運用を行う場合には非常に重要です。
その価値は、単に "より良いデータ "を持つことをはるかに超える。
経営幹部や管理職は、データに基づいて無数の意思決定を行っている。情報が異なるシステムからもたらされ、詳細が矛盾している場合、これらの決定は不安定な基盤の上に成り立っています。
MDMがなければ、製造データベースと販売カタログの間で製品仕様が異なることに気づき、スタッフと顧客の両方を混乱させるかもしれません。MDMは、単一の権威あるソースを提供することで、このような矛盾を解消します。
Danfossのような組織は、MDMによって全社的なデジタルトランスフォーメーションを実現し、グローバルなオペレーションで一貫した製品データを確保しています。
データの不整合により、ビジネスプロセス全体で日々摩擦が発生しています。スタッフは、さまざまなソースからの情報を照合し、手作業でエラーを修正し、正しいデータを探すために貴重な時間を浪費しています。
MDMがどのように注文処理を変えるかを考えてみましょう：
商品情報がECサイト、在庫管理、出荷システムで正確に一致すれば、手作業による介入や確認ステップなしに、注文は購入から配送までスムーズに流れます。
AIを搭載したMDMツールを使用すれば、業務に支障をきたす前に、システム全体のデータ問題を発見することができます。
また、設定したルールに基づいて修正を適用し、パターンから学習することで、時間の経過とともにさらに改善されます。スタッフは、手作業でデータ・エラーを探し、修正する必要がなくなる。
すべての部門が同じ正確なデータセットに基づいて作業すれば、分析と報告の信頼性が高まります。
MDMは、製品カテゴリーや顧客セグメントに対して販売数を比較する際、基礎となるデータの定義が一貫していることを保証します。
マーケティング・チームは営業チームと同じ顧客セグメンテーションを使用し、サプライ・チェーンはマーチャンダイジング・グループと同じ商品分類を使用する。全体的な整合性が保たれ、誰もがより良い戦略的意思決定を行うことができる。
コンプライアンスを維持するためには、常に正確なレポーティングとデータガバナンスが必要です。MDMは、コンプライアンスを遵守し、信頼性の低いデータに起因するリスクを回避するために必要な仕組みを提供します。
データ・エラーは、膨大なコストを浪費します：
住所の間違いは、返送やカスタマーサービスの時間の浪費につながります。サプライヤー情報が一貫していないため、支払遅延や値引き機会を逃す。断片的な製品データにより、誤った注文や在庫の不一致が発生する。
MDMはこれらの問題を根本から解決します。
顧客は、あらゆるタッチポイントにおいて、自分たちのことを把握していることを期待しています。信頼とロイヤルティを築くには時間がかかりますが、それを5秒で台無しにしてしまう可能性があります。顧客データが多数のシステムに分散している場合はなおさらです。
Floor and Decorのような小売企業は、MDMを使用してシステムを統一することで、より良い顧客体験のために商品データを合理化しています。
MDMは、すべてのチャネルと部門にわたって一貫した顧客情報を維持することでこの問題に対処し、真にパーソナライズされたインタラクションを可能にします。正確な顧客プロファイルに基づいて、商品の推奨、コミュニケーション、サービスアプローチを調整することができます。
顧客がウェブサイトを閲覧した後、サポート・チームに連絡すると、MDMによって、担当者は購入履歴や嗜好を含む完全なプロファイルにアクセスできるようになります。
担当者はすぐに、過去のやり取りを認識し、ニーズを予測したパーソナライズされたサービスを提供することができます。そうやって、ロイヤルティと信頼を築くのです。