データ管理、ガバナンス、分析機能を1つの統合プラットフォームで実現する必要がある理由

重要なポイント

• 統合されたデータ機能が信頼性と効率性を向上させるデータ管理、ガバナンス、分析を単一のプラットフォームに統合することで、一貫性のある高品質なデータが確保され、組織全体で信頼が醸成され、より効率的な意思決定が可能になります。
• IT部門とビジネス部門の連携統合プラットフォームは、IT部門とビジネス部門の間のギャップを埋め、多様なスキルセットを持つチームが効果的に連携し、データ品質の問題を解決し、一元化されたデータソースを維持することを可能にします。
• データ駆動型文化の基盤これらの機能を統合することで、データ主導型の文化の発展が促進され、標準化されたデータとガバナンスの実践によって、ユーザーは戦略的な取り組みやビジネス成果の向上に向けて分析を活用できるようになります。

「データカルチャー」は、最高デジタル責任者（CDO）や 最高財務責任者 （CFOも同様に）

データカルチャー データ文化とは、意思決定の改善のためにデータ活用を重視し、実践する集団が抱く行動様式や信念を指します。データ文化を支持する企業は、業務運営から損益計算書（P&L）に至るまで、組織全体にこうした実践と理念を浸透させています。

私たちは、データが生活のほぼあらゆる側面に遍在する時代に突入しました。その結果、データは価値と複雑さの両面で急速に増大する商品となっています。 

しかし、問題はここにある。企業にとって、データはそこから得られる実用的な洞察の価値に左右される。そして、データ環境が複雑になればなるほど、重要な情報を抽出するのが難しくなる。実際、2019年のアクセンチュアの調査では、 最高財務責任者（CFO）の38％ 企業データの標準化や、唯一の真実の基準について合意することが難しいことが、新しいテクノロジーを最大限に活用する上での大きな障壁となっていると述べた。

一貫性のない、 高品質のデータ企業は、収益の減少、貴重な成長機会の喪失、評判の低下といったリスクにさらされ、市場における地位の低下につながる可能性がある。 

そこで、データ管理、ガバナンス、そして分析が重要になってくるのです。

データ品質を向上させる3つの方法

これら3つの機能を適切に活用することで、組織のデータは正確で標準化され、あらゆる業務システムにおいて信頼できる貴重な情報源となることが保証されます。そして、それぞれがビジネスにおいて全く異なる役割を担っています。

データ管理

データ管理とは、企業が組織内のシステムにおいてデータや情報を収集、保存、管理、配信、変更するために用いるすべての計画、プロセス、方針、および慣行を指します。適切なデータ管理を実施することは、企業がデータの品質と信頼性を積極的に向上させるための有効な手段の一つです。 

重複した顧客記録（情報が欠落していたり​​不完全なものも含む）は、データ管理が重要である理由の一例にすぎません。こうしたエラーは、請求書の未発行や請求の遅延など、より深刻な結果につながる可能性があります。適切なプロセスを導入することで、これらの問題をすべて軽減できます。

データガバナンス

借りるには データガバナンス研究所の つまり、データガバナンスとは、「情報関連プロセスに関する意思決定権と責任のシステムであり、合意されたモデルに従って実行されるもので、誰がどのような情報を用いて、いつ、どのような状況下で、どのような方法を用いて、どのような行動をとることができるかを規定する」ものである。 

つまり、データガバナンスは、データ資産に対する権限と管理権を割り当てるのに役立ち、データの一貫性を保ち、意思決定やビジネス成果の支援のためにビジネス全体でデータを利用できるようにするということです。

データ分析

端的に言えば、優れたデータ分析は良質なデータから生まれる。データ分析の成果は、企業がデータから実用的で洞察に富んだ情報を導き出す能力を中心に据えるべきである。 

データ管理と データガバナンス これらはデータ分析を推進する情報源です。企業はこれらを利用して、事業目標を明確にし、コンプライアンスを確保し、そして何よりもデータ品質向上への取り組みを強化することができます。

データ品質は、受注から入金、調達から支払い、資材管理といった主要な業務プロセスにおいて重要な要素です。データの欠落、不正確さ、重複は、これらのプロセスのビジネス成果に広範囲にわたる影響を及ぼします。 

例えば、請求情報の誤りは収益損失につながります。正確で最新の顧客データがなければ、組織は貴重な成長機会を逃してしまいます。また、データコンプライアンス違反を防ぐための適切なガバナンスポリシーが整備されていない場合、組織の評判も損なわれるでしょう。

統合されたデータ管理、ガバナンス、および分析は不可欠である

データ管理、ガバナンス、分析を単一のプラットフォームに統合することで、組織はIT部門とビジネス部門の間のギャップを埋め、組織全体でデータ品質の問題を解決するために協力して取り組むことができる。

このアプローチにより、異なるスキルセット（マスターデータ管理、ガバナンス、統合など）を持つデータ管理チームが連携して、組織全体で使用できる一元化された一貫性のあるデータソースを作成するという最終目標を達成できます。

• 異なるデータソースを連携させることで、分析を最適化する。
• 実行可能な成果と結論を提示する。
• ビジネスユーザーがデータ品質を維持できるようにする。
• データ品質管理に必要なコストのかかるデータエラーと人員を削減します。
• データ品質向上に向けた取り組みを加速・強化する。
• 組織全体で統合的なデータガバナンスを推進する。
• 業務の中断、法令遵守上の問題、顧客の不満を軽減する。
• ジャンプスタート 将来の変革とデータに関する取り組み。
  
  

データ品質は全員に関わる問題です

事業目標が新規市場への進出、運営コストの削減、ITインフラのアップグレード計画など、どのようなものであっても、データに対する信頼がなければ、意思決定が正確かつ完全な情報に基づいているという確信を持つことは難しいでしょう。

今日のデータ重視のビジネス環境において、バリューチェーンに関わるすべてのユーザーは、意思決定を促進し、ビジネス目標を達成し、顧客満足度の向上や無駄な労力の削減といった取り組みを実現するために、データにアクセスし、活用できる必要がある。 

統合されたデータ管理、ガバナンス、および分析プラットフォームを導入することで、データの標準化、データ管理ポリシーの適用、組織全体におけるデータ活用イニシアチブの実現が可能になり、信頼できる単一のデータソースが構築されます。

詳細については、こちらから Synitiのデータ評価エクスプレス 次回のデータ品質向上イニシアチブのために。 

組織全体でデータを標準化し、プロセスを整合させることは、大変な作業になる可能性があります。Syniti は、この移行を容易にするための 2 つの方法を提供しています。まずは Syniti の専門家にご相談ください。 デモンストレーションのスケジュール設定 そうすることで、あなたのビジネスにとって最適な選択肢を判断できます。