データがすべてを動かします。 毎日膨大な量のデータを生成しているため、より優れたデータ管理オプションを利用できるようにすることは理にかなっています。 現代の世界で成功したい企業や組織にとって、データ管理の対象、理由、方法を理解することは不可欠です。 現在、企業は顧客データをよりよく理解し、活用することで利益を最大化しようとしているため、管理の人気が高まっています。 すべてのビジネスはデータに依存しており、データ管理システムを使用すると、企業はさまざまなソフトウェア ソリューションで収集されたデータを効果的に整理してアクセスできます。
データ管理
これは、経済的、安全、かつ効果的な方法でデータを収集、保存、および使用するプロセスです。 これにより、個人、グループ、およびネットワーク化されたデバイスは、データの使用を最適化して、より利益を最大化する意思決定を行うことができます。 データ管理は、効率的な職場運営に必要なすべてのデータを整理および監視するための重要なツールです。 必要なトレーニングを受けた従業員は、多数のソースから収集された膨大な量のデータを正確に解釈し、結果として意思決定を行うことができます。 これにより、雇用主は企業の目的を達成しやすくなります。
データ管理を利用すると、ビジネス プロセスを強化し、改善の機会を特定するために必要な洞察を提供するデータ分析へのアクセスが容易になります。
データ管理プロセスには、次のような多数のタスクとプロセスがあります。
- データの収集、処理、検証、およびアーカイブ
- 構造化データや非構造化データなど、さまざまなソースからのさまざまなデータ型を組み合わせる
- 災害からの保護と高いデータ可用性の確保
- 人やアプリによるデータの使用とアクセスの規制
- データの保護、プライバシー、セキュリティ
データ管理の種類
組織のデータ環境は、いくつかの点で影響を受け、主要な操作に必要な時間が簡素化および短縮されます。 以下は、これらのデータ管理戦略の一部です。
- 修正を行ってデータセットを結合するために、データの準備には、生データをクリーニングして、分析に適した形状と形式に変換することが含まれます。
- データ パイプラインにより、システム間のデータの自動転送が可能になります。
- 抽出、変換、読み込み (ETL) システムは、XNUMX つのシステムからデータを取得し、変換して、会社のデータ ウェアハウスに読み込みます。
- データ カタログは、データの変更、場所、および品質を要約することでデータを簡単に検索できるようにすると同時に、メタデータを管理してデータの全体像を作成します。
- データ ウェアハウスは、さまざまなデータ ソースを組み合わせ、企業が格納するさまざまな種類のデータを処理し、データ分析のための明確な道筋を提供する場所です。
- データ ガバナンスは、データのセキュリティと整合性を維持するための基準、手順、およびポリシーを定義します。
- データ アーキテクチャは、データ フローを確立および制御するための構造化された方法を提供します。
- データ セキュリティは、盗難やアクセスの破損を防ぎます。
- データ モデリングは、プログラムまたは会社内のデータの移動を記録します。
データ管理の重要性
＃1。 視認性
これにより、組織のデータ資産がより見やすくなり、個人が分析に適したデータを迅速かつ自信を持って見つけやすくなります。 データの可視性により、従業員は仕事をより効果的に行うために必要なデータを簡単に見つけることができ、ビジネスの生産性と組織化が向上します。
＃2。 信頼性
使用に関する手順とガイドラインを確立し、組織全体で意思決定を行うためのデータの信頼性を高めることにより、データ管理はエラーの可能性を減らすのに役立ちます。 企業は、信頼できる最新のデータにアクセスできると、市場の変化や顧客のニーズにより迅速に対応できます。
#3 セキュリティ
認証と暗号化のためのツールを利用して、データ管理は企業の情報と従業員のデータを侵害から保護します。 強力なデータ セキュリティにより、重要なビジネス データをバックアップし、プライマリ ソースが利用できない場合にアクセスできます。 さらに、企業が消費者保護法を遵守するために慎重に取り扱う必要がある個人を特定できる情報がデータに含まれている場合、セキュリティはますます重要になります。
＃4。 スケーラビリティ
データとメタデータの正確性を維持するために反復可能な手順を採用することで、データ管理により、組織はデータと使用イベントを効果的にスケーリングできます。 手順を繰り返すのが簡単な場合、従業員が同じ調査を繰り返し実行したり、高価なクエリを繰り返し実行したりするなど、重複による不必要な費用を回避できます。
データ管理システム
データ管理システムは、重要なデータを組み合わせて確認する際の最も骨の折れる手順の一部を自動化することにより、データ管理プロセスを簡素化します。 これらのシステムには、企業が重要なデータを保存および整理するだけでなく、必要に応じてシステムにクエリを実行できるようにする分析およびデータベース ツールが含まれています。 最も効果的なシステムは、データを迅速なデータのコンテキスト化を可能にする視覚化を使用して有用なレポートにコンパイルします。
データ管理システムにはどのような種類がありますか?
＃1。 データベース
企業データを格納するための最も一般的なプラットフォームはデータベースです。データベースには、アクセス、管理、および更新が容易になるように編成されたさまざまなデータが格納されます。 さまざまなデータ処理タスクのために、データにアクセス、変更、管理、制御、および整理することができます。 企業が採用しているデータ統合テクノロジに関係なく、処理中にデータを頻繁にフィルタリング、結合、または集約して、ビジネス分析ダッシュボードから予測機械学習アルゴリズムに至るまで、意図した目的のニーズを満たすことができます。
＃2。 ビッグデータ管理システム
通常、膨大な量の構造化データ、非構造化データ、および半構造化データで構成されるビッグ データを管理するには、新しいタイプのデータベースとツールが必要です。 データ管理ソフトウェアは、困難なコーディング タスクの視覚化、UI フレンドリーなテンプレートの使用、コンプライアンス要件の管理などにより、ビッグ データ管理の困難なプロセスを合理化および迅速化します。
＃3。 マーケティングオートメーションシステム
マーケティング オートメーション システムの基盤は、他のツールが情報を引き出し、コンテンツ、メッセージング、ソーシャル メディア、およびモバイル マーケティングを改善するために統合できる集中型データ リポジトリです。
追加のキャンペーン要件には、アカウントベースのマーケティング、ソーシャル メディア広告、モバイル Web サイト、パーソナライズされた Web サイト、およびその他のさまざまなものが含まれます。 商用データ プラットフォームの大半には、サードパーティ ベンダーまたはデータベース プロバイダーによって作成された管理ソフトウェア ツールが含まれています。
＃4。 顧客関係管理システム (CRM システム)
顧客関係管理システムは、通常、個人情報、販売機会、それらの販売が販売にどのように変換されるかに関するデータ、収益データ、新しいオファー、サブスクリプションの更新など、すべての顧客データ ソースを含むデータベースです。
企業はすべてを保管します アカウント、見込み客、連絡先、ケース、およびその他の顧客向けデータをこのプラットフォーム上で管理できます。これは、営業チーム メンバーの主要なインターフェイスです。 また、CRM システムを使用すると、企業は、購入、クライアントからのコメントなど、顧客とのやり取りを監視して文書化することもできます。
名前や電子メール アドレスなどの顧客情報を一元化することで、企業とそのクライアントが簡単にコミュニケーションできるようになります。 これにより、企業はより効果的に顧客にサービスを提供できるようになります。
＃5。 Eコマースプラットフォームシステム
e コマース プラットフォームの助けを借りて、企業はオンライン プレゼンス、在庫、および注文処理を管理できます。 このシステムは、他のデータ管理システムと連携して機能することがよくあります。 これは、オンライン製品販売を行う企業にとって素晴らしいオプションです。
e コマース プラットフォームを利用することで、企業は注文、在庫、顧客データを効果的に管理できます。 これにより、企業はオンライン注文の処理、出荷の追跡、およびその他のタスクをより迅速かつ効率的に行うことができます。 データ管理システムが企業向けに管理する e コマース プラットフォームに他のソフトウェア アプリケーションを統合する方が簡単です。
優れたデータ管理システムの特徴
＃1。 データの統合とクレンジング
データ管理システムでは、さまざまなソースからのデータを統合および結合できる必要があります。 これにより、時間とリソースを節約しながら、サーバー、データベース、またはレガシー システムに既に存在するデータを整理できます。
さらに、データをクリーンアップできる必要があります。 これにより、データの信頼性と一貫性を確保し、レポートや分析などのさまざまな商業活動に適用できるようにすることができます。
データ管理システムのデータ クリーニング機能により、保存しているデータが正確で、信頼性が高く、一貫性があることが保証されます。
＃2。 セキュリティとデータ保持
高品質のデータ管理システムには、不正アクセス、誤用、改ざんから保護するための強力なセキュリティ対策と、大惨事が発生した場合に失われたデータを回復できる災害復旧機能が備わっています。
政府のガイドラインと専門的な基準に準拠し続けるために、データの保存期間に関する規則と規制も必要です。 データ セキュリティの重大な懸念を無視しないことが重要です。 したがって、優れたデータ システムには、内部と外部の両方の危険からデータを保護するセキュリティ ツールと機能が備わっています。
＃3。 自動データ分析
さまざまな方法でデータを簡単に表示できるようにするには、データ管理システムに自動データ分析を含める必要があります。 このようにデータを使用すると、傾向とパターンを見つけて、より適切な意思決定を行うことができます。 管理システムを分析プラットフォームと統合すると、データをソースに保存すると、データをより効果的に分析および視覚化するのに役立ちます。
これにより、異なるシステム間で切り替える必要がなく、XNUMX つの場所でデータを表示できます。 データ視覚化ツールを使用して、傾向を特定し、重要なデータを見つけ、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
＃4。 直感的なユーザー インターフェイスとエクスペリエンス
データ システムのユーザー エクスペリエンス (UX) を考慮することが重要です。 ユーザーがデータ管理システムを使用する可能性が低いために使用が難しいと感じた場合、データ管理システムを使用する意味はありません。 エンド ユーザーは、ユーザー フレンドリーなインターフェイスにより、必要な情報を簡単に見つけることができる優れたデータ管理システムを使用することができます。
管理プログラムはパーソナライズする必要があり、現代的でわかりやすいデザインになっています。 その結果、従業員の生産性が向上し、データ検索時間を短縮する必要があります。
さらに、過重労働の IT 部門の支援なしに、スタッフ メンバーが必要なデータを見つけることができるように、セルフサービス オプションが必要です。 その結果、従業員は時間の節約の恩恵を受け、全体的なシステムのフラストレーションを経験しなくなります。
＃5。 リアルタイム データ機能
優れた管理システムのリアルタイム機能により、作成中のデータを管理できます。 これにより、エラーの可能性が低くなるだけでなく、問題を特定してより迅速に解決することができます。
必要に応じて簡単に監視、分析、対応できるように、すべてのデータを一元的に保存する場所を用意することが重要です。 さまざまなソースからデータを収集する場合、データ管理システムはそれらすべてをリアルタイムで統合し、そのデータの単一ビューを提供できる必要があります。
これにより、データの問題を特定し、適切な措置を講じ、解決を早めることができます。 さらに、システムはデータの問題を発見し、それらがシステムに侵入するのを防ぐことができなければなりません. これにより、問題を早期に特定し、悪化する前に対策を講じることができます。
＃6。 堅牢なレポート機能
データ管理システムを使用して詳細なレポートを生成できる必要があります。 これにより、正確でタイムリーなレポートを作成し、必要な人がすぐに利用できるようになります。 さらに、ソースにあるかシステムにあるかに関係なく、必要なデータにアクセスできます。
データ視覚化ツールを使用して、重要なデータをすばやく特定し、傾向をより簡単に特定し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 優れた DMS は、日付範囲、データ ソース、ユーザー、部門など、さまざまな方法でデータをフィルター処理して表示できるカスタム レポートに加えて、多数の標準レポートを提供します。
すべてのシステムのデータを XNUMX か所で表示できるように、DMS は現在のレポート ツールと統合できる必要があります。 その結果、傾向とパターンをより迅速に特定し、より正確に決定を下すことができます。
＃7。 データストレージ機能
データは必要なときに利用できる必要があるため、信頼性の高いデータ ストレージ システムが不可欠です。 さらに、データは、内部および外部の危険から保護する保護された環境に保管する必要があります。 優れた管理システムは、さまざまなストレージの選択肢を提供し、要件に最も適したものを選択できるようにします。 理想的には、災害復旧計画も含める必要があります。 これは、セキュリティ リスクからデータを保護するのに役立ちます。 さらに、重要なデータを安全に保管し、サイバー攻撃から保護する方法を提供します。
データ管理スキル
データ サイエンスの確かなバックグラウンドを持つ応募者を求める管理職の数が増えているため、データ管理スキルを持つ個人に対する需要が高まっています。 管理レベルのポジションの場合、データ ガバナンスと品質の完全な理解と、メタデータ管理サービスに精通している必要があります。 成功は、優れた書面および口頭でのコミュニケーションスキルにも依存します。 市場アナリストによると、より多くの企業が洗練されたデータ主導の戦略を採用するにつれて、これらのポジションの需要は高まり続けるでしょう。
データ管理に関連するクラスやワークショップに登録して、スキル セットを向上させることができます。
- 利用可能なデータを完全に理解し、必要なデータベース管理とデータクエリ機能を備えていること
- データを分析し、意思決定のための洞察に満ちた調査結果を生み出す優れた数学的能力
- データ品質を維持および改善し、データ ガバナンス ガイドラインを確実に遵守し、メタデータ管理サービスを提供できるようにする
- 記述的、予測的、規範的、および診断的分析を超えたデータ分析能力、および組織にとって有利な方法で問題を解決する能力
- Python、R、SQL、およびアルゴリズムの実用的な知識
- チームを管理し、他の利害関係者と協力するための優れたリーダーシップとコミュニケーション能力
データ管理のベスト プラクティス
これらの管理のベスト プラクティスは、組織と組織が収集および保存するデータとの関係を強化し、ビジネス手順の合理化に使用するためのアクセスを簡単にし、収集と使用が規則や規制、および最新のセキュリティ基準に確実に準拠するようにします。
＃1。 会社の目標を定義する
目的の選択は、データの収集、管理、クリーニング、および分析の方法に影響を与えます。 明確に定義されたビジネス目標のおかげで、意思決定に必要な情報のみを保存および整理できるため、データ管理ソフトウェアが過負荷になって管理不能になることはありません。
＃2。 データ管理の専門知識を持つチームを維持する
データの管理は、ビジネス オペレーションのかなり複雑な側面です。 それを適切に管理するには、熟練した献身的な管理スペシャリストのグループが必要です。 必要な深さと幅広い知識を備えた専門家チームと協力することが重要です。 データ管理へのグローバルなアプローチの開発と改善には、高度なデータ管理能力を持つ資格のあるチームが不可欠です。 このグループは、データが保存されているときと収集されているときの両方で、データを追跡、アクセス、および整理するための使いやすいツールを自由に使用できる必要があります。
＃3。 データ セキュリティ ガイドラインを頻繁に確認する
中小企業の経営者は、最新の脅威に対処するために、セキュリティ手順を頻繁に見直して更新する必要があります。 ハッカーは、中小企業は大企業ほど保護されていないことが多く、主要な標的になっていることを知っています。 IT チームが新たな脅威に注意を払い、適切なアクションを実行できるようにすることで、一元化されたデータをプロアクティブに保護するために必要なツールを IT チームに提供します。
マスターデータ管理
マスター データ管理とは、財務、資産、およびその他の種類のデータを含むすべての重要なビジネス データに対して、単一の信頼できるマスター参照を作成する方法です。 MDM は、組織がプロセス、運用、分析、レポートなどのさまざまなビジネス機能で、互換性のない可能性のある複数のデータ バージョンを使用しないようにします。 データ統合、データ ガバナンス、およびデータ品質管理は、効率的な MDM の XNUMX つの基本的な構成要素です。
データ管理の XNUMX つの主なステップは何ですか?
- 収集
- 処理と検証
- データの保存
データ管理の例は何ですか?
たとえば、管理プラットフォームは、さまざまなソースから顧客情報を収集して分析し、顧客の過去の購入に応じてグループに分類できるように整理します。
データ管理の役割とは?
使用に関する手順とガイドラインを確立し、組織全体で意思決定を通知するために使用されるデータへの信頼を高めることにより、データ管理はエラーの可能性を減らすのに役立ちます。
データ管理の目標は、人々、企業、およびネットワーク デバイスが、法律と道徳原則を遵守しながら、データを最大限に活用できるようにすることです。 これにより、彼らは最善の選択を行い、組織にとって最も有利な行動をとることができます。
データ管理スキルとは
データを効率的に管理・活用するために必要なスキルをデータマネジメントスキルと呼びます。
基本的なデータ管理とは
これは、分析やビジネス上の意思決定に使用できるように、組織のデータを収集、整理、保護、およびアーカイブするプロセスです。
XNUMX つの重要なデータ管理原則とは?
- データを管理するための計画を立てます。
- データ管理システムの役割を定義する必要があります。
- その存在全体を通してデータを制御します。
- データが正確であることを確認してください。
- メタデータを収集して評価します。
- データ活用の充実
データ管理のベスト プラクティスとは?
- データのセキュリティを最優先にします。
- データ管理の専門家グループ
- 品質データを最優先する
- ビジネス目標の確立
まとめ
企業が日々生成するデータ量は常に増加しており、そのストレージと管理のために、データセンターはますます重要になっています。 したがって、データ管理の専門家の成功は、強力なスキル セットを持っているかどうかにかかっています。 競争力を維持し、社内外の顧客対応プロセスを強化したい企業は、管理戦略を作成する必要があります。
効果的なデータ管理は、50 年以上にわたり、組織が情報レポートの精度を向上させ、傾向を特定し、より良い意思決定を行うのを支援することから、今日のデジタル トランスフォーメーションと新しいテクノロジーとビジネス モデルを強化することに至るまで、ビジネスの成功に不可欠でした。 データはまったく新しい形の資本へと進化しており、先見の明のある企業は、データを有利に利用するための新しい、より効果的な方法を常に模索しています。
関連記事
- トップ 10 データベース管理会社
- 2023 年のスモール ビジネスに最適なデータ管理ソフトウェア
- ケース管理システム: 定義、タイプ、および上位のソフトウェア ソリューション
- WEBSITE ANALYTICS: ウェブサイト解析に最適なツールとガイド
参考文献
