データマネジメント
データの収集・保管・分析の現状に基づいたデータマネジメント戦略を、
立案・実施・改善まで一貫して支援し、組織のデータ活用基盤の推進・発展をサポートします。
よくある課題
データが散在し、全社で
使える状態になっていない部署・システムごとに分散したデータは、定義や形式もバラバラ。必要なデータを集めるだけで時間がかかり、分析や意思決定のスピードを妨げている
データ品質とガバナンスが
担保されていない数値の不整合や表記ゆれが放置され、
「誰が、何に責任を持つのか」が定まっていない状態。誤った意思決定や情報漏えいへの不安が、活用の足かせになっている組織・体制・人材が
不足しているデータマネジメントを推進する専門人材や責任体制が整わず、取り組みが属人化・短期化しがち。持続可能な運用体制の構築に悩んでいる
データビズラボが
できること
ツール導入や規程整備にとどまらず、戦略設計から基盤構築、組織への定着まで一気通貫で支援。
ビジネスドリブンなアプローチで、データマネジメントが「目的化」せず、成果につながる活動を実現します。
Point01
経営視点から描くデータ活用ロードマップ
データマネジメント活動が「目的化」しないよう、事業目標やユースケースから逆算して
ロードマップを策定。投資判断や優先順位付けの根拠を明確にします。
Point02
組織全体でのデータガバナンス設計
社内の文化・体制・既存プロセスを踏まえ、現場で運用可能なガバナンス設計を行います。
ルール整備から定着まで包括的にサポートします。
Point03
最新テクノロジーを活用したデータ基盤構築
AWS・GCP・Snowflakeなどのクラウド技術を柔軟に組み合わせ、
貴社の環境・予算・目的に最適な基盤を構築。中立的な立場で最良の選択肢を提案します。
主な支援領域
組織のフェーズや課題によって、取り組むべき領域は異なります。
以下の内容を中心に、貴社の状況に最適なアプローチを組み合わせてご支援します。
マスターデータ管理（MDM）
顧客・商品・取引先など、業務の根幹となるマスターデータを全社で統一。部門間のズレや重複を解消し、一貫性のある意思決定を支えます。
データ統合・ETL設計
複数システムに散在するデータを集約し、定常的に流通・連携させる仕組みを設計。必要なデータをタイムリーに提供します。
データ品質管理
品質の基準・計測方法・改善プロセスを定義し、継続的にデータの信頼性を保つ仕組みを構築。属人化しない運用体制を目指します。
データガバナンス体制構築
データ活用のルール・責任者・意思決定プロセスを設計し、組織全体で安全かつ効果的にデータを扱える体制を整えます。
データカタログ整備
社内に存在するデータの所在・意味・品質を可視化し、誰もが必要なデータを見つけられる状態にします。データ活用の出発点となる基盤です。
データクレンジング
表記ゆれ・欠損・不整合などを洗い出し、分析や業務で使える高品質なデータに整えます。活用の精度を左右する重要な工程です。
導入プロセス
現状把握から定着まで、以下のステップで進めます。
- 01
ヒアリングとゴール設計
まずは貴社のデータ活用に対する現況やユースケースを詳しくお伺いします。データ生成から利用までの各工程に関わる部署にそれぞれヒアリングし、データ管理の現況・保存場所・セキュリティ管理状況・活用用途を把握。現状と課題を共有することで、具体的な目標設定を行います。
- 02
現状分析と評価
ヒアリング結果に加え、実データの調査をします。プロフェッショナルの目線でデータの収集・保管・分析プロセスを評価し、課題と原因を特定して、取り組みの優先順位を整理します。
- 03
戦略立案
現状の課題や改善点だけでなく、事業のミッション・ビジョンにも基づき、データの収集・保管・分析のプロセスやツール、必要なリソースとスキルセットを要件として定義します。あるべき姿とロードマップからなるデータマネジメント戦略を立案します。
- 04
実行計画策定・実施
個別施策の具体的な実行計画を策定し、プロジェクトのスコープ・タイムライン・各ステークホルダーの役割を明確化します。施策の実施段階ではアジャイル的な進行で素早いアウトプットとプロジェクトの柔軟性・効率性を実現します。
- 05
継続的改善
データマネジメントは一度で完結するものではなく、継続的な取り組みが必要です。定期的なメンテナンスとサポートを提供し、新たな課題や変化に対して柔軟に対応・アップデートを行います。
小売・流通業
全社横断のデータ基盤統合と、
責任体制の明確化課題
事業拡大に伴い、ECサイト・店舗POS・基幹システム・マーケティングツールなど複数のシステムにデータが分散。部門ごとに「顧客ID」「商品マスタ」の定義が異なり、全社横断の売上・顧客分析ができない状態だった。さらに、データの正しさや更新責任を誰が持つかが曖昧で、監査対応時に根拠の提示に苦慮していた。
成果
全社のデータ資産を棚卸しし、マスターデータ管理（MDM）とデータカタログを整備。同時にデータスチュワード制度を立ち上げ、各データ領域の責任者を明確化した。事業部横断でクロスチャネル分析が可能になり、LTV（顧客生涯価値）の継続的なモニタリング体制が整った。
業界：非公開
インシデントを契機とした、
データ品質・セキュリティ体制の構築課題
他社での情報漏えいインシデントを受け、自社のデータ管理体制を見直す必要性に迫られていた。実態を調査すると、個人情報を含むデータが複数部門で複製・保存され、アクセス権限の管理も部門任せに。規制対応・監査対応の根拠を提示できない状態で、経営層から早急な体制整備が求められた。
成果
全社のデータを機密度に応じて分類し、権限管理・利用ログ監視の仕組みを整備。データ取扱規程と運用プロセスを策定し、データガバナンス委員会を立ち上げた。結果として、監査対応の工数が大幅に削減され、新規データ活用施策の社内承認もスピーディに進められる体制へ移行した。
