データマネジメント内製化支援

データ活用効果を高めるためには、「企業内のデータを一元化・整備し、全社横断で価値あるデータ活用を推進する専門的な体制」＝データマネジメント組織が必要です。部署ごとの縦割り管理では業務の重複や非効率が起きやすく、データマネジメント組織は部署間で分散したデータや異なる設計を統一・統合し、データ基盤の構築や収集・保管・共有、品質・セキュリティの仕組みづくりや管理まで担います。企業のデジタル化が進むほど継続的・組織的な取り組みが不可欠です。

データマネジメント組織を内製化することで、データ活用の設計から収集、管理統制、統合、分析利用に至るまで、企業主導で迅速かつ柔軟に判断・対応することが可能です。特に、データ利用に関わるニーズは変わりやすく、迅速な対応には内製が適しています。また、データ活用の推進に不可欠な部署間の連携は社外対応が難しく、内製することでより円滑化されます。

組織の基本役割には「マネジャー」「データエンジニア」「データスチュワード」「データコンシェルジュ」等があり、初期はこれらを兼務したスモールスタートで、徐々に体制を固めていくのが有効です。経営目的に沿ったデータ活用を進めるために、メンバーはビジネスへの理解を深め、活用価値の高いデータを選択・集中して管理します。

データマネジメント組織は「全社データの価値最大化」と「DX推進の基盤」を提供し、部門連携・品質管理を行い、経営成果につなげるための不可欠な存在です。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント　第2回　データ活用の成功を左右するデータマネジメント組織の設計」をご参照ください。

データマネジメントとクラウドは企業DXを推進する上で非常に相性が良い関係です。
クラウドは俊敏な基盤構築や変更が可能なため、データ活用サイクルをスピーディに回すことができます。また、従来は構築や運用に時間やコストがかかっていたデータ分析基盤も、クラウドなら専門知識がなくても利用できるサービスが多数用意されています。エンジニアには高い拡張性や自動化された基盤運用が、非エンジニアには直感的に使いやすいUIやセットアップが最小限で済む簡便さが、それぞれのメリットです。

さらに、クラウドの進化により「ETLレス」や「データ仮想化」といった技術が登場し、面倒だったデータ連携もクラウドサービス同士なら自動でつながり、異なる場所のデータを統合して直感的に分析できるため、エンジニアだけでなくビジネス担当者でも価値を創出しやすくなりました。AWS、Azure、Google Cloudのようなハイパースケーラーではシステム全体を一元的管理でき、Informatica、Qlik、TROCCO、Fivetran等の特化型SaaSも最新ニーズに適合したサービスを提供しています。どちらも非エンジニアが容易に使える自動化・民主化が進んでいます。

クラウドは、すぐ使える、すぐに変更できる、コストが最適、専門知識がなくても使えるといった特徴でデータマネジメントをサポートし、誰でもデータの価値最大化に貢献可能な環境です。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント　第1回　クラウドで加速するデータマネジメント」をご参照ください

生成AIはデータマネジメントのほぼすべての分野で活用が可能です。主な用途としては、メタデータやタグの自動付与、マネジメントルールの作成支援、ルール準拠性のチェック、データの異常検知、データクレンジング支援、テストデータ生成、インデックス設計、SQL等のコード生成・デバッグ、データ移行や変換、分析補助、カタログ情報生成など多岐にわたります。

分野ごとに活用方法は異なりますが、ほとんどの分野で共通していることとしては、生成AIの活用効果を最大化するために、人によるチェックプロセスを組み込んで、変化に柔軟に対応できる運用設計を行うことが重要です。

「AIのためのデータマネジメント」とは、AIモデルが効果的に機能し、ビジネス価値を生み出せるようデータ環境を整備・維持する取り組みを指します。基本的な取り組みには以下のようなものがあります。
– 学習用データの収集・整理(顧客履歴、IoTデータ、外部市場データなど)
– データ品質の管理(欠損値の処理、フォーマット統一、不正データの排除)
– セキュリティと権限管理
– 適切なデータの選定とラベル付け
– データの更新とバージョン管理

そのためには次のようなデータ設計が重要です。
– 多様なコンテキスト情報やメタデータの活用
– マルチモーダルデータ(映像、音声、テキストなど)を部分的に構造化し、AI が利用しやすい形式に設計
– AIモデルの学習に適したデータ形式への変換

さらに、データガバナンスへの配慮も求められます。AIが自律的にデータにアクセスする時代では、AI倫理やアクセス権限の管理がこれまで以上に重要になります。AI判断プロセスの透明性や公平性の確保、プライバシー保護等、新たなガバナンス要件への対応が必要になります。

「AIのためのデータマネジメント」はAI技術の急速な進化に伴い、現在も発展を続けている領域で、今後も変化していくことが予想されます。

当社代表 川上が執筆させていただいた日経クロステックの連載記事「AIデータ設計」では、AIのためのデータ設計に焦点を当てた詳細な解説を掲載しています。AI時代の新しいデータマネジメントを理解する上で、ぜひご参照ください。

D.Forceは、プロフェッショナルとして良識を持って中立的立場で顧客満足を最優先にサービスを提供しています。

①独立系なので、特定のベンダーや製品に依存しない
D.Forceは、自社の受託案件の拡大や製品販売ではなく、お客様企業の事業目標を効果的かつ効率的に達成するを最大の目的にご支援を提供しています。オーバースペックな製品販売につなげる選定やサイジングをすることは一切ありません。ベンダーフリーで幅広い選択肢から、お客様企業にとって本当に必要なものを中立的に選定し、オーバースペックな製品導入や過剰提案、囲い込み提案を行わない方針です。
お客様企業の立場でRFP作成やベンダー選定・コントロール支援も実施可能です。

②「現場がわかる・現場に精通した」コンサルタントによる「伴走型」支援
D.Forceは、理論や提案、計画はもちろんのこと、現場の状況や実態を重視し、現場に即した実践的な改善や運用・仕組みづくりまで伴走できることが強みです。

③具体的で汎用的な方法や標準化を支援
豊富な実務知見・経験をもとに、業務プロセスや役割設計、ガイドラインやルール標準化、ツール活用など、形骸化しない実装・現場適用ノウハウを体系化して提供いたします。

④お客様組織の自走化を最優先
「自走できる現場・組織づくり」を目指し、社内のノウハウ定着や体制構築、属人化防止を重視して、教育・スキルトランスファー・現場責任者の育成まで一貫してサポートします。お客様組織の自走化を最優先して徹底支援する点が外部依存型の大手SIerやコンサルティング会社とは異なる当社の差別化ポイントです。

ご支援内容の難易度やアサインするメンバーに応じてお見積もりは変動いたしますが、大手外資系コンサルティング会社のようなブランドフィーやグローバルネットワーク維持費等を含まない価格設定となっております。専門領域に精通したメンバーがご支援しますので、高いコストパフォーマンスをご実感いただけます。

D.Forceでは、初期フェーズは検討・調査や一部業務からはじめ、必要最小限の体制で「無理なく無駄なく」段階的に進めていく設計を推奨しています。全ての人材やリソースを最初から揃えたり、全ての範囲を管理する必要はなく、「経済的価値」に直結するテーマから優先的に着手し、お客様の現状や予算、体制に合わせて成長段階ごとに適切な支援範囲へと拡大していくことが可能です。

・現状把握や課題可視化から始め、最小構成でのPoCや特定施策に取り組む
・初期成果を早期に体感していただき、小さな成功体験を積み重ねる
・成果・課題に応じてステップを設計し、ご要望に応じて対応分野やメンバー、スコープを広げていく
・必要に応じて現場教育・属人化防止や運用定着まで段階的に移行可能

このような流れで、スモールスタートから育てていくため、安心してご相談いただけます。伴走しながら、段階ごとに経営的価値を最大化できるようご支援します。

DXを成功に導くためには、全社横断で機能するデータマネジメント内製化組織の構築が不可欠です。ポイントは、すべてのデータや人材、予算、ITツールなどのリソースを一度に揃えるのではなく、「経済的価値に直結する領域」と「将来的に失敗リスクにつながりやすい分野」から優先的に取り組むことです。現場主導で重要なデータ領域を見極め、「選択と集中」による段階的な進め方を推奨します。

また、組織全体のルール・設計や部門間連携、品質・セキュリティ管理の強化を同時に進めることで、より実効性の高いデータ活用基盤を構築できます。内製組織を構築することでビジネスやデータ要件の変化にも俊敏かつ柔軟に対応でき、社内のアジリティや持続可能な成長も実現しやすくなります。D.Forceは現状やご要件に応じ、段階的かつ実践的な組織定着をご支援します。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント　第2回　データ活用の成功を左右するデータマネジメント組織の設計」をご参照ください。

経営と現場の間をつなぎ、データ活用の推進や品質管理を担うデータマネジメント内製化組織には、以下の4つの主要な役割が必要になります。
・マネジャー：データマネジメント全体方針の策定、体制構築、業務推進のリーダー
・データエンジニア／データベースエンジニア：データ基盤や連携処理の設計・実装・運用を担う技術担当
・データスチュワード：データ品質管理やメタデータ整備、横断的な業務ルール策定を担う品質・管理担当
・データコンシェルジュ：業務部門と連携しデータ活用を促進する「窓口」役、データ利活用の社内支援員

これらの人材を初期段階からいきなり全員専任で揃える必要はありません。既存スタッフで兼務・分担しつつ、段階的に拡充・専門化を図る体制とすることをお勧めします。特に「現場業務への理解」「データ活用ニーズへの寄り添い」「部門横断の調整力」は重要です。また、世界的にエンジニア人材不足が続く中、内部育成や業務の標準化、外部スキル活用のバランスも考慮すべきポイントです。

D.Forceでは、貴社の現状・組織規模・課題に合わせて実践的かつ持続可能な体制設計とスキルトランスファー、伴走型の人材育成を支援します。変化に対応する柔軟な組織運営についても対応いたします。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント　第3回　データマネジメント組織の役割と人材アサイン・育成のヒント」をご参照ください。

データ活用に使えるデータは「社内データ」と「外部データ」に大別されます。
自社が直接収集するファーストパーティーデータには、顧客の行動履歴や自社Webサイト・アプリのアクセスログ、POSデータ、センサーやIoT機器のリアルタイムデータ等があり、自社が取得・管理するため利便性や独自性が高いことが特徴です。

外部データには、政府統計や公的データ、企業情報、モバイル位置情報やSNSデータ、ECサイトの商品情報、市場調査会社のデータ等々と多岐に渡り、「ビジネスパートナーから提供されるセカンドパーティーデータ」と「第三者から購入・入手するサードパーティーデータ」があります。自社データと統合することで、顧客理解の深化や新たなインサイトの発見、高度なマーケティング戦略の策定等につながります。

データマネジメント組織が社内共通でデータを一元的に収集・管理することで効率を向上できます。また、組織内に「データコンシェルジュ」を設置し、データ活用の助言や必要な外部データの探索を行い、組織全体のデータ活用の円滑化・促進を図ります。さらに、今後ますます広がる外部データ連携において、データマネジメント組織が組織を代表して関わり、連携方式の対応やデータガバナンス、セキュリティを統制することも大事な役割の１つです。全社横断で効率的・安全なデータ活用基盤づくりをリードし、適切な基盤と体制を整えることで、データ活用効果を最大化できます。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント：第6回　活用データの収集と外部連携におけるデータマネジメント組織の役割」をご参照ください。

データレイクは、あらゆるデータを一元的に蓄積できるストレージ基盤で、構造化データ・非構造化データを含む多様なデータをそのままの形式で継続的に集約できる点が最大の特徴です。従来のデータハブが一時的なデータ統合・分配が主眼であるのに対し、データレイクはクラウド上のオブジェクトストレージサービス（例：AWS S3等）を活用することで、無制限の拡張性と高いコスト効率を実現します。

データレイクの活用メリットは、分散したデータ資産を一箇所に集約し、統合作業や運用負荷を減らしてアジリティを向上できる点です。特にデータ量が多い企業では、部門やシステム間の連携効率化とコスト削減効果が大きくなります。また、非構造化データや大量データも柔軟に格納できるため、構造化に時間をかけずに分析やPoCの高速展開が可能です。クラウド環境では検索性やセキュリティ、コスト管理も効率化でき、全体的なデータマネジメント業務の質向上につながります。

但し、データレイクがすべての業務に最適とは限らず、データの粒度や用途、既存システムとの連携次第では他手法の検討も必要です。データウェアハウス機能を備えた「データレイクハウス」等も登場しており、用途や環境に合わせて最適な導入・運用方法の選択が重要です。

データレイクはデジタル化が進む企業にとって、データ統合のハブ・活用基盤として非常に有用です。クラウドを活用し、段階的に効率化・最適化することで、データマネジメント業務全体の生産性と柔軟性を高めることができます。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント：第4回　データ活用の効率を高める「データレイク」はデータマネジメントの要」をご参照ください。

データウェアハウス（DWH）は、構造化されたデータを効率的に集計・分析するための大型データベースで、主にレポーティングや意思決定に使用します。リレーショナルDB技術や列指向格納、並列処理により高速な集計やレポート作成に強みを持ちます、クラウド運用では、必要な時に必要なリソースだけを利用できるコスト効率も特徴です。

一方、データレイクハウス（DLH）はデータレイクの蓄積力とDWHの分析力を融合した進化型基盤で、構造化・非構造化を問わずデータ連携の手間を減らし、多様な用途で単一基盤を活用できます。SnowflakeやDatabricksなどに代表され、BIや機械学習にも柔軟対応。リソースのプロビジョニングもクラウドで自動化され、多目的・横断利用に適しています。

使い分けのポイントは、定型レポートや高速な集計・分析ならDWH、AIやアプリ連携、多様なデータ活用やシステム横断利用を重視するならDLHが適しています。自社データの種類や業務目的、拡張性を見極めて最適な基盤選択を行うことでデータマネジメント業務の成果を高めることが可能です。

詳しくは、「クラウドではじめるデータマネジメント：第5回　データウェアハウス or データレイクハウス？その判断基準は？」をご参照ください。