なぜ社内のデータを管理できないのか？ 5つの理由とたった1つの解決策

デジタル化が進む中で、業務上で扱うデータの量は膨大になり、Google Analytics・MA・CRM など様々なツールでデータが扱われています。

データの適切な管理は、ビジネスを円滑に行うために非常に重要なポイントです。正確なデータは営業成績向上や業績拡大にも大きな影響を与えます。

しかし、実際には属人的なデータ管理が行われていたり、データは管理できていても部署ごとに断絶が起きており使える状態でないなど、データ管理には多くの課題が存在しています。

そこで、本記事ではデータに関して「管理の重要性」「管理できない理由」「管理のために必要な要素」をご紹介します。

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データ管理とは？

多くの企業では、CRM/SFA をはじめとする様々なツールによって、膨大なデータが管理・活用されています。

どのようなデータを管理・活用するかは企業によって変わりますが、データ管理の一番の目的は「いつでも、誰もが、欲しいデータがすぐに見つけられる状態」であることです。

具体的には以下の状態であることが望ましいです。

• データの保管場所に誰もが簡単にアクセスできること
• 関連する情報同士が紐づいていること
• 最新情報から過去情報まで整理されていること

簡単に現状を把握できる/活用できる状態でデータを保つことで、次の改善策や戦略立案に活かすことができます。

なぜデータ管理が重要なのか？

1. 情報の即時提供

データを管理する主な理由は、要件に応じてオンデマンドでビジネス機能に関連する情報を利用できることです。データ管理は、とりわけ監査・文書化・訴訟・戦略的計画などにおいて重要なプロセスです。特にスピード感のあるビジネス環境やプロジェクトでは、アクセスの即時性が必要とされています。例えば、既存顧客の行動やサポートの記録は、サービス改善にとって重要な働きをもたらします。

2. ビジネスの保護

現代の組織はデータや情報に基づいて意思決定を行います。それにも関わらず、データが整理されていない状態は企業として危険な状態であると言えます。正しく迅速に意思決定を行うためにはデータ管理が必要不可欠です。

3. 効率性の向上

不適切なデータ管理は、効率を大幅に低下させる可能性があります。正しいデータを見るために、不正確な顧客データやツールによってバラバラに存在するデータを整理する時間は、生産性およびコストに悪影響を及ぼします。

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データを管理できない5つの理由

1. 手動入力プロセス

データは何度も手動でシステムに入力されるため、人的ミスが発生しやすくなります。特に顧客情報やデータは異なったインターフェースを介して入力することが多いため、間違った内容の入力や抜け漏れが起こりやすいです。

また、全社的にデータ入力のオペレーションを考えずにツールを運用すると、それぞれ個人や部署が違う方法で入力し、データ管理ができない状態になります。

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2. 管理していた初期データの変換

ツールの変更により、データを移行する際に、多数の品質問題が発生する可能性があります。今までの運用を新しいツールの仕様に合わせることができず、項目（プロパティ）と内容が矛盾している状態がよく起きます。

また、バックアップできてなかったり、そもそも元のデータが不正確であるケースが多いので、不正確なままインポートして、新しいツールを導入しても機能しない可能性があります。

3. システム統合

MA・CRM・プロダクトのデータを全て統合する動きが最近出てきています。しかし、各システムの統合は慎重に行うべきです。なぜなら、間違ったフィールドのマッピングや、不必要なデータの統合は、データの正確性に悪影響を及ぼし、統合する前より悪化させる危険があるからです。

システム統合は、データ管理の点を踏まえた意思決定が必要です。

4. 新たな使い道を利用する場合

企業が多くの収益を生むために、既存のデータの新たな使い道を利用する必要がある場合、これが問題を引き起こす可能性があります。ある目的のために意図されたデータは、実際には別の目的には適さない場合があり、新しい目的のために使用することは、誤った解釈と仮定を導くかもしれません。

5. 担当者の異動・退職

今まで社内のデータ管理を行なっていた人が退職した場合、データ管理が崩れる可能性があります。今までデータ管理を行なっていた人は、間違ったデータに注意を払い、例外の対処を熟知しており、関連データを有用に抽出する方法を知っています。

その知見が社内に共有されず、属人的である場合、データの管理は今まで通りにいかないでしょう。

よくあるデータ管理の間違い

見たいときに整備すればいい

対処療法でデータ管理を行なっている場合、生産性と事業成長のスピードの低下を引き起こします。よくあるケースとして「経営者や事業責任者が正しい数値を見たいと言っているから、データを整備し始める」といったもの。この原因は、データを常に管理している人がいないことです。

経営者や事業責任者は見たいと思うものの、入力するのは現場の営業やマーケティングです。その間をつなぐデータを管理する人がいないことによって、両方の意見を反映したオペレーションを組むことができないのです。

整備だけすればいい

データの整備だけをすることも対処療法であると言えます。データ整備することは重要でありますが、なぜこのデータが必要かを考えることも重要です。データを使って何を見たいのか、それを元に何の判断をしたいのかを、社内できちんと共有することが重要です。

共有することで、現場がデータを正確に入力する必要性を理解し、正確な数値を表示することができます。また今後必要されているのかも考慮する必要があります。

たった１つの解決策とは？

経営者と現場をつなぐ役割を持つデータ管理者は、常に事業の戦略に基づいたデータ管理を行う必要があります。データの質を向上させるためには

• 必要なデータの定義
• データの質の分析
• データクレンジング
• データの補強
• 定常的なモニタリング

の5つの要素を含んだ「データマネジメントプロセス」の構築が鍵となります。

どのデータが事業戦略のどの部分に当たるのかを踏まえた上でデータ設計を行い、また、きちんとデータが収集できているか定常的にモニタリングしていく必要があります。この一連のプロセスを日々の業務のオペレーションへと落とし込んでいきます。

それによって不必要なデータやプロセスを排除し、よりシンプルなオペレーションへと進化することが可能です。そしてシンプルなオペレーションがデータの正確性を高めていきます。

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