データ品質向上への取り組みが失敗する5つの理由
質の高いデータは、より良い洞察、ワークフロー、顧客体験につながる一方で、データ管理に関するよくある誤解は、悪影響を及ぼす可能性がある。
データ品質の向上とデータ管理基準の徹底は、経営幹部にとって最重要課題となっています。しかし、Fortune 2000企業のCレベル幹部の90%がデータをビジネスの成功に不可欠な要素として挙げている一方で、実際に保有しているデータを信頼しているのはわずか5%に過ぎません。データの可能性を最大限に引き出すという点において、多くの組織は依然として、質の高い、すぐに活用できるデータの維持に苦慮しています。
質の高いデータは明らかに洞察力、ワークフロー、顧客体験などを向上させるが、そのデータの管理方法に関する一般的な誤解は悪影響を及ぼす可能性がある。データの改善と標準化に向けた度重なる努力にもかかわらず、 データプロジェクトの43%は失敗に終わる。 データ品質プロジェクトはそれぞれ異なりますが、失敗の原因はしばしば同じ誤解に根ざしています。以下に挙げるよくある誤解をいくつか見てみましょう。あなたの組織は、どのような重要な行動項目を見落としているでしょうか？
データ品質向上への取り組みが失敗する主な理由
- 低品質なデータを当たり前のこととして容認する
ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）の調査食事 企業のデータ品質スコアのうち、許容範囲内と評価されるのはわずか3％である。 つまり、データの97%は好ましいレベルをわずかに下回っているということだ。HBRによると、これらの結果は「組織が不健全なほど悪いデータを許容していることを示しており、組織が改善すべき点の大きさを強調している」。知識経済において真に効果を発揮するためには、何を作る必要があるのか。
だからといって、ほとんどの企業が低品質なデータを良いものだと考えているわけではない。彼らは自社の不完全なデータに気づかない、あるいはもっとよくあるのは、99%以上のデータ品質はそもそも不可能だと考えているのだ。こうした企業は諦めてしまい、ほぼリアルタイムで正確なデータを提供できるデータ品質の新たな進歩を受け入れようとしない。
- 高価な分析ツールやデータウェアハウスをデータ品質プラットフォームと混同する
関係者は、ビジネス分析プラットフォーム、CRM、データウェアハウスを、質の高いデータを真に管理・維持するソリューションだと誤解しがちです。確かに価値はありますが、高度なCRMやERPソリューションは、こうしたビジネスニーズを念頭に置いて開発されているわけではありません。大規模なデータウェアハウスの場合でも、そのソリューションは既にクリーンで検証済みのデータを格納することを目的として構築されており、本来はソリューションの外部で処理されるべきものです。
データ管理への投資を積み重ねることは無駄に思えるかもしれませんが、そうした高価なプラットフォームでは、経営幹部が求める投資対効果は得られません。現在、データを取り込む際の複雑さと規模を考えると、企業全体で絶えず流れるデータを管理するための専用ソフトウェアが必要です。組み込み型のベストプラクティスと優れたテクノロジーを活用することで、これまで以上に迅速かつ容易に、多様なデータを競争優位性へと転換することが可能になります。
- データ品質に適切なリソースを投入していない
によると、 最近のHFSレポート経営幹部（CXO）は、企業の成功にとって、経営手腕よりもデータ品質の高さの方が重要だと主張している。実際、回答者のほぼ半数が、「効果的なデータ管理戦略の欠如により、データリソースを著しく活用できていない」と回答している。
大規模なグローバル企業において、こうした戦略を管理するのは困難に思えるかもしれません。データガバナンス計画を策定することで、ユーザーは日々の業務にとらわれずに考えることができるようになります。データガバナンスによってデータ品質向上への取り組みを支えることで、ポリシー、ビジネスルール、資産を管理・定義するための協調的なフレームワークが構築され、必要なレベルのデータ品質管理を実現できます。
- データ品質に対する理解と関心を長期にわたって維持する
優先度の高い取り組みにおいては、早い段階で関係者の賛同を得ることが、事業全体でその取り組みを推進していく上で鍵となることは明らかです。しかし、データ品質、データガバナンス、カタログ作成、メタデータ管理といった事柄を、事業全体とどのように整合させるかは、必ずしも明確ではありません。
大小を問わず、企業はデータ品質戦略を最初の賛同から、価値ある指標に結びついた長期的なプログラムへと移行させるために、意図的な計画を必要とします。ロンドン証券取引所グループ（LSEG）のエンタープライズデータガバナンス責任者であるダイアン・シュミット氏は、最近のインタビューで、主要なステークホルダーからエンドユーザーまで、あらゆる関係者を新しいデータ管理プログラムに巻き込む方法について説明しました。シュミット氏によれば、重要なのはただ一つ、実行可能な戦略だと言います。
「戦略に立ち返り、その戦略がどのように事業を支え、事業にどのような利益をもたらすのかを理解できるようになると、対話の方向性が変わってくる」とシュミット氏は述べている。
シュミット氏のデータ管理へのアプローチについて詳しくはこちらをご覧ください。 （こちらをクリック）.
データ品質プログラムをビジネスのより大きな目標に合わせて微調整することで、下流のデータ管理プロトコルはより大きなビジネスニーズに沿ったものとなり、真の価値と投資対効果を実証しやすくなります。
- データ品質向上への取り組みを先延ばしにして、手遅れになるまで放置する
データの適切なクリーニングと更新を先延ばしにすると、長期的には時間、費用、リソースの面でより多くのコストがかかる可能性があります。 米国企業は、データの不備により収益の30％を失っている。 組織の規模が大きくなるにつれて、その数値は指数関数的に増加します。さらに、ガートナーは、企業におけるデータ品質の悪さによる平均コストが、 年間9.7万ドルから14.2万ドル。
今日、ほとんどのリーダーはデータ品質の重要性を認識しているものの、移行、アーカイブ、カタログ作成といった他のデータ管理プロジェクトを問題解決の手段と誤解しがちです。実際には、リスク、遅延、そしてコストのかかる下流統合エラーを軽減するために、データ品質チェックをこれらの追加ワークフローに組み込むべきです。組織文化に早期からデータ品質手順を確立することで、収益損失を防ぎ、既に保有しているデータの価値を最大限に引き出すことができます。
もっと説得力が必要ですか? データ品質が営業・マーケティングに与える影響についてのインフォグラフィックはこちらをご覧ください。.
データ品質向上への取り組みを加速させましょう
Synitiは、エンタープライズ規模のデータを管理するために必要な基盤となるデータ品質とガバナンスのためのプラットフォームを提供します。専門家主導のソリューションとして、 データ評価エクスプレスSynitiは、組織がメタデータレベルでデータセットにコンテキストを与え、データに対する制御を維持できるようにします。SynitiのData Assessment Expressは、高速なクラウドベースのデータ品質分析ツールであり、組織がデータ品質の影響を理解するのに役立ちます。これにより、成長を促進し、リスクを軽減し、M&Aやデジタルトランスフォーメーションといった主要な取り組みの価値を最大化します。
- 企業データに対する信頼と安心感を継続的に向上させ、ビジネス全体のユーザーを支援します。
- 適切なデータ所有者と適切なワークフローを開始することで、ビジネスの中断を予測し、防止します。
- データ品質に影響を与える信頼性の高い統合、レプリケーション、移行プロジェクトによって、ビジネスイニシアチブを加速します。
- 拡張性と信頼性を備えた方法で、グローバルな規制と分析ニーズをサポートします。
- クリーンで準備済みのデータを使用して高度なデータ移行プロジェクトのリスクを軽減することで、将来の変革とデータイニシアチブを加速させます。
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