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

ツールの多様化により、データを管理することは難しくなっています。Google Analytics・MA・CRM・Firebaseなどのツールにそれぞれ特有のデータが存在し、多くの人が参照します。

しかし、その中で正しいデータはどれほど存在しているのでしょうか?

データの正確性は、ビジネスを正常に機能させるために必要な要素です。精度の高いデータ入力および処理、そのためのデータ管理のオペレーションは、ビジネスに大きな影響を与えます。

そこで、本記事では「データ管理の重要性」「データ管理が崩れるタイミング」「データ管理に必要な要素とは?」をご紹介します。

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では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。正しいデータを見たい度に、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。

データ管理が崩れるタイミングとは?

1. 手動データ入力プロセス

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入力の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。

▼ CRMの入力にお困りの方はこちらの記事が参考になります。

【営業責任者必見】なぜあなたの部下はCRMツールを入力しないのか

2. 初期データ変換

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、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. 記録データの新たな使い道

企業は既存のデータをより多くの収益を生むために、新たな使い道を利用する必要があるが、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。

データ管理者は、経営者と現場をつなぐ存在

data-management

よくあるデータ管理の間違い

見たいときにデータを整備すればいい

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。この原因として、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が、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。

データの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、なんで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。

戦略に基づいたデータ管理が必要

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。

現在このデータマネジメントプロセスの内容、なぜ重要なのか解説したe-Book「企業のデータ活用の鍵を握るデータの「質」〜データの質を向上させるデータマネジメントの5つのステップ〜」を無料公開しています。

ぜひ、活用していただき、社内でのデータ活用品質の向上にお役立てください。

企業のデータ活用の鍵を握るデータの「質」〜データの質を向上させるデータマネジメントの5つのステップ〜