データ管理とは何ですか？ 戦略と例

データ管理は、大規模な組織内でデータを収集、保存、分析、および共有するプロセスです。 見込み客と顧客は毎日大量の貴重な情報を作成しますが、実際に企業の利益のために使用されるのはそのデータの32％にすぎないと推定されています。

利用可能なデータの量が非常に多いため、何を探し、どのように使用するかを知ることが困難になる可能性があります。 すべてを大きな山に注ぎ込んでも、顧客の行動や既存の事業運営の改善に関する洞察が魔法のように明らかになるわけではありません。 企業は、無数のデータポイントを測定可能で実用的な洞察と結果に変換するためのデータ管理のベースライン戦略を開発する必要があります。

重要なポイント

• データ管理には、組織内でのデータの収集、保存、分析、および共有が含まれます。
• デジタルデータを作成または使用するすべてのビジネス、特に大量のデータを扱うビジネスは、データ管理の恩恵を受けることができます。
• データ管理の利点には、データの統合、検証、民主化、およびプライバシーが含まれます。
• データ管理戦略を開発するための3つの重要なステップは次のとおりです。
  • 「データ所有者」の決定。
  • データマップの作成。
  • 収集したデータからアクションアイテムを作成して実行します。

データ管理とは何ですか？

データ管理は、企業に重要な情報を有意義な方法で簡単に評価する手段を提供します。 顧客は、製品を使用するたびに、またはソーシャルメディアの投稿のように、新しいデータポイントを作成します。

関連するデータは、次のような多くのソースから作成されます。

• 製品
• ウェブサイト
• マーケティングチャネル
• 顧客関係管理（CRM）ソフトウェア
• 会計および支払いプラットフォーム

データに積極的に関与している企業は、そうでない企業よりも顧客をよく理解しています。 これらのデータソースを組み合わせることで、企業はより完全な顧客プロファイルを構築し、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。 定義されたデータ管理戦略の欠如は、経営幹部、チームリーダー、さらにはベースレベルの従業員でさえ、限られた、日付のある、または不正確なデータに基づいて重要な決定を下す状況につながります。

データ管理はどこで使用されますか？

デジタルデータは、さまざまな分野のさまざまな規模の企業で使用されています。 中小企業でさえ、収集およびソートできるWebサイトや製品分析などを持っています。 つまり、データ管理の慣行は、FacebookやAmazonのような大企業、または新興企業のような小さな企業によって活用されています。

膨大な量の情報を自由に利用できる企業は、データ管理が特に有益であることがわかります。 原則として、企業が自由に使える関連性の高いデータが多いほど、その評価はより正確になります。 Netflixの「あなたが好きかもしれない…」レコメンデーションシステムが非常にうまく機能する主な理由は、それが何百万もの消費者のデータによって知らされているからです。 ただし、Netflixがそのデータを実行可能戦略に活用できるようになる前に、まずデータを収集、並べ替え、分析する必要がありました。

なぜデータ管理が重要なのですか？

フォーチュン1000企業を対象とした2021年の調査では、回答者の48.5％がイノベーションの基盤としてデータを使用していることが明らかになっています。 さらに、データ中心のビジネスは、より信頼性の高いデータを使用してプロセスと成長計画を合理化します。 これにより、データ管理は、ライバル製品に対して競争上の優位性を保持することを望んでいるすべてのビジネスにとって不可欠なプラクティスになります。

データ管理の利点は次のとおりです。

1.データの統合

データ管理ソフトウェアは、単一のプラットフォームで複数のソースから情報を収集します。 企業が成長するにつれて、データは内部ツールまたは個々の部門内でサイロ化されることがよくあります。 たとえば、アカウンティングデータを分析すると、最も一般的な更新ウィンドウが明らかになる場合があります。 この情報にアクセスできるため、営業チームは貴重な機会を利用して顧客を更新およびアップセルすることができます。

2.データ検証

データ管理は、データが正確であることを保証するのに役立ちます。 信頼性の高いデータにより、企業はプロセスを最適化し、製品の機能を試し、自信を持って将来の計画を立てることができます。 検証を行わないと、企業は自社の無効なデータに惑わされて、有害なプロセスや戦略に投資する可能性があります。

適切に設計されたデータ管理ツールを使用すると、チームのメンバーよりも正確で最新の情報を維持できます。 あるソースから収集されたデータは、別のソースのデータと比較して古くなっている可能性があります。 データベースに手動で入力されたものはすべて、人為的エラーの対象となります。 プラットフォームからプラットフォームにデータを移行する行為でさえ、変換エラーが発生し、それ以外の場合は有効なデータが破損する可能性があります。

3.データの民主化

会社のデータへのアクセスは、Cスイートの幹部に限定されるべきではありません。 決定は、社内のあらゆるレベルで行われています。 チームにデータの可視性を付与することで、チームはデータに基づいた意思決定を行うことができます。 たとえば、製品データは、既存の顧客が最も使用している機能のより完全な全体像を提供することにより、マーケターがより良いキャンペーンを構築するのに役立ちます。

単一のプラットフォームから情報を引き出す機能も、ビジネス運営をスピードアップします。 適切に管理されたデータにより、チームは、数日または数週間後に他の部門から情報が届くのを待つのではなく、データをすばやく取得して分析できます。 同じ物理的な場所に集まっていないチームによって作業がますます行われるため、この機能は特に重要です。

4.データプライバシー

大量の情報を収集することには大きな責任が伴います。 社内の誰もがデータの可視性から恩恵を受けています。 ただし、顧客の支払い情報などの特定のデータは機密性が高く、会社全体で利用できるようにすべきではありません。 明らかなセキュリティリスクにもかかわらず、従業員の70％以上がアクセスしてはならないデータにアクセスできます。 適切なデータ管理構造を備えた企業は、特定の種類のデータへのアクセス許可を、それを表示する権限を持つ企業にのみ制限することで、この問題を回避します。

データ管理プロセス

普遍的なデータ管理計画がなければ、企業内のすべての部門は、データを分離して独自のプロセスで収集および管理します。 企業が自社のデータを最大限に活用するには、組織全体のデータ管理プロセスを作成して実装する必要があります。 幸いなことに、以下に概説する簡単な手順に従うことで、適切なデータ管理計画を立てることができます。

1.データ所有者を指定します

まず、誰がデータを担当するのか、つまりデータ所有者を決定する必要があります。 データ所有者に名前を付けると、データ管理の責任は特定の個人またはチームに直接委ねられます。 データ所有者は、データの収集方法と使用方法、および組織内の誰がデータを表示できるかについての権限を持っています。

データ所有者の一般的な責任は次のとおりです。

• 企業の成長に合わせて新しいデータストリームの統合を促進する
• 企業内のさまざまな部門から提起されたデータ中心の質問への対応
• 内部関係者（従業員）と外部関係者（パートナーとベンダー）の両方がデータをどのように使用するかを決定する

データ所有者は、基本的に指定されたデータ管理者です。 重要な責任が伴うため、データの所有権は通常、次のものに割り当てられます。

• CEO
• プロダクトマネージャー
• 分析チーム
• 上級管理職または経営幹部

2.データフローをマッピングします

任命されたら、会社の指定されたデータ所有者は、デジタル情報がビジネスをどのように流れるかを知る必要があります。 彼らは以下を特定する必要があります。

• ソース
• 既存の内部データベース（およびそれらのデータを統合する方法）
• 消費者
• ビジネス目標に関連するデータの種類

データフローのマッピングのポイントは、データの移行、ストレージ、およびアクセスに関する問題を特定することです。 データ所有者は、このデータがビジネス内のチームによって消費されることを意図していることを覚えておくことが重要です。 データ所有者は、これらの内部データコンシューマーにインタビューして、潜在的なアクセシビリティの問題を特定し、各部門でデータがどのように使用されているかをよりよく理解する必要があります。

3.データ管理の目標を作成して対処する

データフローマッピングにより、既存のプロセスを改善する機会が明らかになります。 データ所有者は、これらのデータに焦点を合わせた改善をより広範な組織の目標に合わせる必要があります。 そうすることで、彼らはビジネス効率を改善する方法のリストを作成することができます。

データ管理の目標は会社ごとに異なります。 スタートアップは通常、より確立されたビジネスのデータ量を欠いています。 彼らの焦点は、多くの場合、情報のギャップをなくし、データソースの数を増やすことにあります。 より複雑なシステムを使用する大企業は、代わりに、冗長なデータセットを排除することに焦点を当てたり、データ移行の技術的な制限に取り組んだりする場合があります。

データ管理の課題

情報を実用的な洞察に変換することは、膨大な量の既存のデータを持っているが、それを管理するための識別可能なシステムがない企業にとっては特に困難です。 幸いなことに、データの使用方法をより細かく制御できるデータ管理ツールが存在します。 管理ツールが自社に適しているかどうかを評価する場合、データ所有者は次の課題に留意する必要があります。

データ変換

異なるソースからのデータセットは、同じデジタル形式を使用しない場合があります。 これらの形式の違いは、企業が自社のデータを自社と比較する能力を妨げます。 企業は、データを単一のリポジトリで収集および分析できるように、さまざまな形式のデータを変換できるデータ管理システムを採用する必要があります。

ID解決

ID解決は、複数のデバイスまたは設定にわたる1人のユーザーの動作を調整します。 たとえば、一部のデジタル製品では、ユーザーがサインインせずにエンゲージできる場合があります。製品を閲覧し、サインインしてから続行する人は、2人の別々のユーザーではありませんが、データは彼らがそうであることを示唆している場合があります。

1人のユーザーを複数のユーザーとして登録することは、データの精度が低下する可能性がある多くの方法の1つにすぎません。特に、データの頻度や量が多い場合はそうです。 数千または数百万のユーザーとその移動を手動で追跡しようとすることは不可能です。 ただし、ID解決機能を備えた管理システムは、データの整合性を維持するために一意のユーザーを識別し、データ所有者が心配することを1つ減らします。

データのアクセシビリティと敏捷性

データ所有者は情報を保護しますが、情報にアクセスできるのはデータ所有者だけではありません。 他のチームや部門は、ビジネス上の意思決定を通知するために、さまざまなタイプのデータに簡単にアクセスできる必要があります。 アクセスが制限されると、リクエストにボトルネックが生じ、チームの敏捷性と効率が制限されます。

敏捷性の問題は、データ管理インフラストラクチャが不足している企業に限定されません。 既存のデータ管理システムを使用している企業の76％は、自社のデータから意味のある洞察を収集するのに数日または数週間かかることを認めています。 データから迅速な意思決定を行うことを検討している企業は、要求されたデータを数分以内に生成できるデータ管理ツールを採用する必要があります。

データ管理ツール

データを最大限に活用するには、管理システムが必要です。 現在のソリューションの改善を検討している企業が利用できるデータ管理ツールは数十あります。 あなたの会社に最適なオプションを決定することは、あなたのデータがどこから来たのか、そしてそれが収集されたらあなたがそれをどうするつもりなのかという問題です。

最高のデータ管理システムのいくつかは次のとおりです。

振幅

Amplitudeは、Ford、Walmart、IBMなどから信頼されている強力な分析プラットフォームです。 Amplitudeには、収集と表示が簡単な信頼性の高い安全なデータを顧客に提供する豊富な機能が含まれています。

• ID解決
• データ変換
• クラス最高のデータセキュリティ認定
• さまざまなレベルのユーザーに対するデータプライバシーのアクセス許可
• Salesforce、Google Ads、Intercomなどの製品とのリアルタイム統合

Amplitudeは、イノベーションと戦略のためにデータを使用したい企業にとって素晴らしいデータ管理システムです。 Amplitudeを使用すると、企業はデータから実験を簡単に構築したり、予測を作成してマーケティング戦略を導いたり、顧客の行動を予測したりすることができます。

アボ

Avoは、互換性のある分析スタック内のデータ管理を合理化するのに役立つツールです。 これは既存のシステムへのアドオンであり、現在のインフラストラクチャを放棄することを望まない、または放棄できない企業に利益をもたらします。 Avoは企業を支援します：

• 分析スキーマを作成する
• イベント追跡計画の監査
• 追跡計画をAmplitude、Adobe Analytics、Mixpanelなどの分析ソリューションに公開します

プロトコル

プロトコルは、顧客データプラットフォームセグメントによる管理ツールです。 これは、単一のリソースを中心にチームを統合するために構築されています。 特にデータ品質の検証に長けているため、企業は信頼できる情報に基づいて戦略を立てることができます。 プロトコルは次の目的で使用できます。

• 実用的な追跡計画を作成する
• テストコードの追跡とアプリ内レポートを使用して、データの整合性に関する問題を特定します
• データフローを文書化して、情報の正確性を確認します
• コードを使用せずに互換性のない名前とイベントフィールドを変更する

データ管理のベストプラクティス

データ管理を成功させるためのまったく同じレシピを見つける企業は2社もありません。 各企業には独自のツールと課題があり、情報インフラストラクチャを編成するためのアプローチを考慮する必要があります。 ただし、ほとんどの場合に適用されるいくつかの戦略的ポイントがあります。

1.目標を設定する

データ所有者が目的のある管理戦略を作成する前に、達成しようとしていることの概要を説明する必要があります。 目標は、個々の努力に焦点を合わせ、望ましい、測定可能な結果を​​定義します。 また、組織が全体として何を達成しようとしているのかについて、企業内のチームや部門に期待を設定します。

ビジネス目標は、次のようなすべてを導く必要があります。

• 関連するデータの決定
• 企業にとってどの管理ツールが最適かを評価する
• 目標の優先順位付け

2.拡張性のあるシステムを構築します

価値のあるデータ管理システムは少額の投資ではありません。 コストを最小限に抑えるために、現在のニーズに合った管理ソフトウェアを購入したくなるかもしれません。 ただし、管理ツールをアップグレードするポイントは、成長を生み出すことです。 成功するビジネスは、データ量が増えるにつれて「最小コスト」ソリューションを超えて成長し、最終的にはより堅牢なソフトウェアへのさらなる投資が必要になります。

3.データの視覚化を受け入れる

データの恩恵を受ける企業内のすべての人がデータを快適に分析できるわけではありません。 無限のスプレッドシートを見つめ、その中の価値を見つけようとすると、コンテンツを意味のある形で表示する方法がなければ、気が遠くなることがあります。 グラフのような視覚的な形式で関連情報を示すことにより、平均的な従業員のデータへのアクセスが向上し、データツールのさらなる使用が促進されます。 視覚化機能は、Amplitudeのような適切に設計されたデータ管理システムに標準装備されていることがよくあります。

データ管理の実際の例

カメレオン

製品成功プラットフォームChameleonは、Googleスプレッドシートを介してイベント追跡を手動で管理するために使用されていました。 これにより、リソースが常に古く、不正確になる状況が発生しました。 リソース内の情報が製品の現在の状態を反映しているかどうかを確認する方法はありませんでした。 彼らはもはや彼らのデータを信頼することができず、限られた戦略的価値しかありませんでした。

カメレオンは、データ検証を支援するために、振幅取得ツールを繰り返し採用しました。 既存の分析スタックと繰り返し統合することで、スキーマを構築し、命名規則を採用して、製品内のイベントの確認と検証に役立てることができました。 これにより、データの信頼性が大幅に向上しました。 カメレオンはまた、データ処理のための定義されたプロセスを作成することができ、チーム間のコラボレーションを強化しました。

フリップ

計画およびショッピングアプリFlippは、当初、マーケティングキャンペーンのパーソナライズレベルを強化するためにAmplitudeを採用しました。 彼らは目標を達成しましたが、Flippチームは、データ管理ソリューションを使用することの追加の利点であるデータの民主化を発見しました。 彼らの成長マーケティングチームは、これまでになく迅速に信頼できるデータにアクセスすることができました。 これにより、別のチームがデータを見つけて送信するのを待っていた場合よりも、キャンペーンに迅速に対応できるようになりました。

インスタカート

食料品の配達サービスであるInstacartは、データの効率化にしばらく苦労していました。 彼らのデータ管理インフラストラクチャは、自作のツールと内部データベースで構成されていました。 ツールが互いに話し合い、要求に応答できるようにすることは、多大な時間と労力を必要とする苛立たしいプロセスでした。 さらに、Instacartのデータ量は、既存の管理システムの容量を超えて増加していました。

Instacartは、これらのツールからのデータを単一のソリューションで統合する方法としてAmplitudeを採用しました。 Amplitudeは、増大するデータ負荷を簡単に処理することもできました。 この大幅なインフラストラクチャの改善により、Instacartチームは、独自のツールの開発と保守に行き詰まるのではなく、製品の改善に集中することができました。

データ管理の力を解き放つ

データ管理は、会社の膨大な量のデータを整理して理解するために重要です。 データ管理プロセスを実施したら、データを使用して主要な顧客インサイトを理解し、それらをコンバージョンと保持を促進するアクションに変えることができます。 Mastering Retentionプレイブックをダウンロードするか、Amplitudeのツアーに参加して、データを最大限に活用する方法を学びましょう。

参考文献

• FiveTran、データ管理レポートの状態、2021年
• ハーバードビジネスレビュー、あなたのデータ戦略は何ですか？、2017年
• NewVantageパートナー、ビッグデータおよびAIエグゼクティブサーベイ2021
• Seagate、データの再考、2020年
• Striim、データベース移行戦略とベストプラクティスの概要、2021年