マスターデータ管理とは何ですか？

マスターデータ管理（MDM）とは、営業・マーケティングや経営上の戦略に従って、データの整理や分類、ローカライズ、エンリッチメント、同期化を行い、データを一元管理する基幹プロセスを指します。

マスターデータ管理には、商品、顧客、サプライヤー、ロケーション、アセットのほかに、事業を促進する上で必要となる様々な情報源が含まれます。

単一のレポジトリでマスターデータを効率的に管理すれば、一元化された信頼性の高いデータを使用できるようになり、データのサイロ化による業務のムダを解消して、コストを節約できるようになります。

また、商品、顧客、店舗/ロケーション、従業員、サプライヤー、デジタルアセットに関するデータの識別・関連付け、シンジケーションを通して、包括的な視点からビジネスの取り組みを促進できます。

MDMはデータの品質を向上させ、業務を効率化し、規制の遵守を確保したいと考える組織にとって重要な学問です。しかし、すべての組織がMDMが必要であることに気づくわけではありません。

以下は、組織がMDMが必要なサインとして示される最も一般的なものです：

• データ品質の問題：不完全、不正確、一貫性のないデータなどのデータ品質の問題がある場合、それはMDMが必要なサインとなる可能性があります。データ品質の低さは、意思決定の品質が低下し、業務が効率化せず、コストが増加する可能性があります。
• データの隔離：データが組織内の複数の隔離された場所やシステムに保存されている場合、データの包括的なビューを作成することが困難になります。MDMは、複数のソースやシステムからのデータを統合し、一つの統合されたビューを作成するのに役立ちます。
• 重複したデータ：異なるシステムや部門で重複したデータが存在する場合、どのデータが正確なのか判断することが困難になります。MDMは、重複したデータを特定し、排除することで、データの重複性を減らし、データの正確性を向上させます。

• データガバナンスの不足：組織内にデータの明確な所有権やガバナンス構造が存在しない場合、データ管理の一貫性が欠如する可能性があります。MDMは、データのガバナンス構造を確立し、誰がデータに責任を持ち、どのように使用し、どのように維持するかを定義することで助けになります。
• 効率の低いデータ管理：データ管理プロセスが効率的でなく、時間がかかる場合、MDMが必要であるサインとなる可能性があります。MDMは、データ管理プロセスを効率化し、データ管理に必要な時間と労力を削減することができます。
• 規制の遵守の問題：組織がヘルスケアの場合はHIPAA、ヨーロッパの場合はGDPRなどの規制の遵守要件に従う必要がある場合、MDMが必要なサインとなる可能性があります。MDMは、データが正確で完全で最新であることを確保し、組織が規制の遵守要件を満たすのに役立ちます。

全体的に、組織がこれらのサインのいずれかを経験している場合、MDMが必要であることを示唆している可能性があります。これにより、データ品質の向上、業務の効率化、規制の遵守が促進されます。

適切なMDMソリューションを選ぶことは複雑なプロセスですが、いくつかの重要な要素が意思決定の手助けとなります。以下に考慮すべきステップを示します:

• ビジネス要件を定義する: 管理する必要のある重要なデータドメイン、マスターデータが必要なビジネスプロセス、遵守すべきデータガバナンスポリシーと手続きを特定します。これにより、MDMソリューションが提供する機能と能力を決定できます。
• MDMベンダーを評価する: 経験、評判、実績に基づいてMDMベンダーを評価します。業界の専門知識、顧客ベースの規模と範囲、革新の度合い、特定のビジネス要件をサポートする能力などの要素を考慮します。
• MDMプラットフォームを評価する: スケーラビリティ、柔軟性、統合能力に基づいてMDMプラットフォームを評価します。データモデル、複数のデータドメインの取り扱い能力、データガバナンスとスチュワードシップのサポート、他のITシステムとの統合などの要素を考慮します。

• データ品質の能力を評価する: データプロファイリングや分析、データクレンジングやエンリッチメント、データの検証や検証など、MDMソリューションのデータ品質の能力を評価します。自動化のレベル、大量のデータの取り扱い能力、データ品質の監視とレポートのサポートなどの要素を考慮します。
• 展開オプションを考慮する: クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドなど、MDMソリューションの展開オプションを考慮します。セキュリティ、スケーラビリティ、コストなどの要素に基づいて各オプションの利点と欠点を評価します。
• 総所有コストを評価する: ライセンス、実装、継続的な保守とサポートコストを含めたMDMソリューションの総所有コストを評価します。価格モデル、必要なカスタマイズのレベル、ベンダーによるサポートレベルなどの要素を考慮します。

これらの要素を考慮することで、組織に適したMDMソリューションを選択し、ビジネス要件に適合し、IT環境に適合し、必要な機能、スケーラビリティ、データ品質の能力を提供します。

MDMは、異なるスタイルで展開することができます。それぞれに固有の特徴と利点があります。主なMDMデプロイメントスタイルは以下の4つです:

• 統合MDM: このスタイルでは、すべてのマスターデータを1つのリポジトリに統合し、標準化、クレンジング、充実を行います。このアプローチは、異なるシステムが1つの真実のソースに統合される必要がある組織に適しています。
• レジストリMDM: このスタイルでは、マスターデータは元のシステムで管理され、MDMシステムはマスターデータの属性の登録として機能します。このアプローチは、すべてのデータを統合する必要はないが、データオブジェクト間の関係を管理する方法が必要な組織に適しています。
• 中央集権MDM: このスタイルでは、マスターデータは中央で管理されますが、データは必要に応じてソースシステムと同期されます。このアプローチは、マスターデータを中央で管理したいが、ビジネスユニットに一定の自律性を許容したい組織に適しています。
• 共存MDM: このスタイルでは、組織内に複数のMDMシステムが共存し、それぞれが特定のマスターデータのドメインを管理します。このアプローチは、異なるビジネスラインで異なるMDMシステムが必要な組織に適しています。

組織に適したMDMデプロイメントスタイルを選択するためには、以下の要素を考慮してください:

• ビジネス要件: 管理する必要のある重要なデータドメイン、マスターデータを必要とするビジネスプロセス、強制する必要のあるデータガバナンスのポリシーと手順を特定します。
• IT環境: 現在のITシステム、データソース、組織のデータ統合能力を理解します。
• 組織の構造: 組織の構造、ビジネスユニット、サポートが必要な意思決定プロセスを考慮します。
• データ品質要件: 満たす必要のあるデータ品質基準、必要なデータクレンジングと充実のレベルを明確にします。
• コンプライアンス要件: 満たす必要のある規制要件と必要なデータセキュリティのレベルを考慮します。

これらの要素を評価することで、組織に適したMDMデプロイメントスタイルを選択し、ビジネスニーズに対応し、IT環境に適合し、規制要件を遵守することができます。

MDMの導入は複雑なプロセスですが、成功した導入を確実にするためのベストプラクティスがあります。以下に考慮すべき重要なステップをいくつかご紹介します:

• MDM戦略を定義する: MDMのイニシアチブのビジネス要件、目標、範囲を明確に把握します。管理すべきデータドメイン、実施すべきデータガバナンスポリシー、プロジェクトの成功を測るための主要なパフォーマンス指標（KPI）を定義します。
• 現在のデータ状況を評価する: 現在のデータ状況を包括的に評価し、データの品質、完全性、一貫性を理解します。データ品質の問題やデータの分断などの課題を特定するのに役立ちます。
• データモデルを作成する: マスターデータのエンティティ、属性、関係を定義する包括的なデータモデルを作成します。これはMDMの実装の基盤となります。
• MDMプラットフォームを選択する: ビジネス要件に合致し、ITのランドスケープに適合し、必要な機能とスケーラビリティを提供するMDMプラットフォームを選択します。

• MDMソリューションを構築して展開する: データモデルに基づいてMDMソリューションを構築し、展開します。最も重要なデータドメインとビジネスプロセスを優先し、データプロファイリングと分析、データクレンジングとエンリッチメント、データガバナンスとデータスチュワードシップを使用して、データが正確で完全かつ一貫性があることを確認します。
• 持続的なデータ品質モニタリングを確立する: MDMソリューションが長期にわたって効果的であるために、持続的なデータ品質モニタリングとレポートを確立します。MDMソリューションの効果を測るためのデータ品質のメトリックとKPIを定義し、対処が必要な課題を特定します。
• MDMソリューションを維持し進化させる: MDMソリューションを維持し進化させ、変化するビジネスニーズと規制要件に対応し続けるようにします。定期的なレビューを実施し、MDMソリューションの効果を評価し、改善の機会を特定します。

これらのベストプラクティスに従うことで、組織はMDMを成功裏に導入し、データの品質を向上させ、データの冗長性を減らし、データの統合的なビューを得ることができます。これにより、意思決定の質の向上、業務効率の改善、規制要件の遵守が実現されます。