データ管理の方法と理由

公開: 2022-12-09

企業はデータに依存して、ビジネスインテリジェンスを構築し、プロセスを改善し、収益を増やしています。ただし、データがもたらす機会にはリスクが伴います。

データが適切に管理されていないと、データが劣化したり、扱いにくくなったり、失われたりして、本来サポートするはずだったビジネスに悪影響を与える可能性があります。

したがって、適切なデータ管理はビジネスの成功に不可欠です。

CRMデータ管理とは？

CRM データ管理とは、顧客関係管理 (CRM) データを収集、検証、保存、および使用して、ビジネスオペレーションをサポートし、ビジネス目標を達成することです。優れた CRM データ管理は安全かつ効率的な方法で行われ、企業はデータを最大限に活用しながら、費用対効果を維持し、すべてのデータ規制に従って運用することができます。

次のような多くの異なるデータ管理機能を網羅するには、よく考え抜かれた戦略が必要です。

適切な人がデータにアクセスできるようにする
データを最新に保つ
クラウドやオンプレミスでのデータの整理と保存
データのプライバシーの保護
データの保護
データのバックアップとリカバリのオプションを提供
グローバルなプライバシー法および規制への準拠を維持するために必要な場合のデータの削除

これらの機能や活動は、データ管理システムを形成するさまざまなツールやプラットフォームで行われます。

データ管理には、CRM データだけでなく、あらゆる種類のデータの管理が含まれることに注意することが重要です。また、従業員の記録、参照データ、研究データ、レポート、給与データ、およびその他の種類の内部データと外部ソースの情報も監視します。

そのため、データ管理は、会社が保管するデータを操作するすべての人に影響を与えます。

データ管理の重要性

データは、多くの企業でコア資産になっています。企業はデータを使用して、マーケティングキャンペーンを推進し、顧客サービスを改善し、ワークフローを最適化し、高度なビジネス上の意思決定を行います。

このデータの広範な使用 (およびデータへの依存さえも) は、適切なデータ管理が重要であることを意味します。これがなければ、データ品質の問題が発生し、組織のあらゆるレベルで問題が発生するのは時間の問題です。

一貫性のない、不完全な、または不正確なデータは、次の原因となる可能性があります。

営業チームは、商談を成立させるのに十分な詳細を持っていません。
マーケティングチームが効果的で的を絞ったキャンペーンを作成できない。
カスタマイズされたヘルプを提供できないカスタマーサポート。
誤った情報に基づいて戦略的決定を下す経営者。

また、適切なデータ管理プロセスが設定されていないと、収集しているすべてのデータの処理が難しくなり、パフォーマンスの向上に役立つどころか、より多くのリソースを消費し始めるまでにそう長くはかかりません。

要するに、適切なデータ管理がなければ、時間、お金、さらにはブランドの評判を失うリスクがあります。

その上、企業には、データを安全に保ち、GDPR やカリフォルニア州消費者プライバシー法などのプライバシー規制を遵守する法的義務があります。これらの規制に準拠し続けるためには、データ管理が不可欠です。

データ管理の利点

適切なデータ管理の重要性は、問題の防止にとどまりません。強力なデータ管理戦略は、多くのメリットをもたらします。

効率

データを高品質で適切に整理することで、組織内のすべての人にとって使いやすくなります。ユーザーは、データの専門家にすべての解釈を依頼することなく、自分のタスクに関連するデータを利用して分析を実行し、改善を提案できます。

評判

これらの顧客と見込み客の記録にはすべて、大きな責任が伴います。それらを安全に保管してください。そうすれば、あなたと協力して購入する人々の信頼を維持できます. しかし、何か問題が発生した場合、そのセキュリティ違反、データの損失、またはプライバシーの侵害により、評判が低下します.

一貫した CRM データ管理により、データのプライバシーとセキュリティが常に優先され、その過程で評判が守られます。

競争力

大量のデータセットを収集することは 1 つのことですが、それらを効率的に使用することは別のことです。目標指向の CRM データ管理戦略は、マーケティングや販売活動だけでなく、内部プロセスを改善できる洞察を提供することで、競争力を高めることができます。

費用対効果

データフローが適切に文書化され、データが合理化されてツール間で信頼できる単一の情報源が提供されると、繰り返しプロセスを作成し、同じ種類の分析を何度も実行することを避けることがはるかに簡単になります。 (データの重複を避けることで節約できるリソースは言うまでもありません。)

データ管理の種類

非常に大きな分野であるため、さまざまな種類のデータ管理があり、それぞれに独自の責任があります。

データガバナンス

データガバナンスとは、データが収集された瞬間から、データがどこにどのように保存され、アクセス可能になり、使用され、移動されるかというデータライフサイクルのすべての段階で、企業がデータをどのように管理するかを決定する一連の原則、手順、およびポリシーを指します。、および (潜在的に) 削除されます。

すべての企業は、企業のビジネス目標とデータのニーズに基づいて、独自のデータガバナンスフレームワークを持っています。大企業には、データスチュワード、データセキュリティチーム、その他のデータ品質と管理の専門家、およびデータの品質とセキュリティを保護する役割を担うその他の担当者を監督する専任のデータガバナーがいる場合があります。

データスチュワードシップ

データスチュワードは、会社全体でデータガバナンスポリシーを実装および実施する人物です。ルールを設定するのではなく、ガイドラインが遵守され、ベストプラクティスが実装されていることを確認します。

多くの場合、データスチュワードはデータ品質の保証も担当します。しかし、大企業では、このタスクを支援する専任のデータ品質マネージャーがいる場合があります。

データアーキテクチャ

データガバナンスが企業内のデータ管理のルールを設定するのに対し、データアーキテクチャは、設定された原則に従ってデータを管理できるようにする技術インフラストラクチャを提供することに重点を置いています。

データセキュリティ

データセキュリティは、企業のデータを確実に保護する次のようなすべてのプロセスに関係します。

データ暗号化
アクセス制御
データ盗難防止
偶発的な再配置または削除に対する保護
データ破損に対する保護
バックアップとリカバリのプロセス

データセキュリティチームは、実際のデータを監視するだけでなく、そのデータが存在するハードウェアとソフトウェアが安全であることを確認します。

データ準備

データの準備は、生データのプロファイリング、検証、クリーニング、および変換で構成され、分析やビジネスインテリジェンスのソースとして使用できるようにします。多くの場合、異なるソースからのデータを組み合わせることも含まれます。

データモデリング

データモデリングは、さまざまなデータ間の関係と、特定のツール内および組織システム間の両方で、企業内でデータがどのように移動するかを文書化します。

マスターデータ管理

マスターデータ管理は、企業が常に単一の検証済みの最新の信頼できる情報を使用できるようにすることに重点を置いています。これは、さまざまなデータソースすべてからデータを取得し、それを 1 つの使用可能で信頼できるソースとして提示することを意味します。また、異なるシステムやツール間でデータが同じ定性的な方法で表現されるようにすることも含まれます。

データウェアハウス管理

データウェアハウス管理は、会社のデータを物理的に、またはクラウドに格納する方法を決定します。生データを収集して整理するためのインフラストラクチャを提供、監視、処理します。

ビッグデータ管理

ビッグデータ管理とは、企業が膨大な量の生データと構造化データを収集して保存し、企業全体のチームがこのデータを使用してプロセスを改善し、データ主導の意思決定を行えるようにする方法を指します。

データ管理のベストプラクティス

データ管理は、ビジネスの目標とデータのニーズに応じて、企業ごとに異なります。ただし、実装することを決定したポリシーや手順に関係なく、覚えておきたいベストプラクティスがいくつかあります。

ビジネス目標を特定する

ビジネスにおけるほとんどの大事業と同様に、データ管理の実践はビジネス目標をサポートするものでなければなりません。これは、効率的かつ効果的に実行するために必要なデータと、そのデータを最適に保存および使用する方法を決定する必要があることを意味します。

あまりにも多くのデータを収集すると、リソースに負担がかかり、実際に変化をもたらすものから焦点が逸れてしまう可能性があります。収集するデータが少なすぎると、より詳細な手順やワークフローを開発する際に機会を逃す可能性があります。

データセキュリティを優先する

ビジネスの目標が何であれ、データを安全に保つことは常に最優先事項です。侵害が発生したときに行動を起こすだけでなく、これに積極的に取り組むことが重要です。チームがセキュリティリスクを発見し、予防的に解決できるようにするデータセキュリティメンテナンス計画を作成します。

データセキュリティは、データ管理チームだけの責任ではありません。企業内でデータを扱う全員が、データセキュリティのベストプラクティスに関する知識を備えている必要があります。理想的には、これは、フィッシング技術やランサムウェア攻撃などの最新の脅威に関する継続的なトレーニングとコミュニケーションを通じて実現されます。

データ品質に焦点を当てる

データの品質を保護するには、社内で高品質のデータがどのように見えるかを明確に定義する必要があります。これらの基準を設定したら、それらを継続的に監視する計画を立てます。正確さとデータ破損の可能性をチェックして、エラーが発生したらすぐに修正できるようにします。

含めることができるいくつかのデータ品質指標を次に示します。

精度: データはどの程度正確か?
関連性: データはビジネス目標にどの程度関連しているか?
完全性: データの使用を妨げるものはありますか?
アクセシビリティ: このデータにアクセスする必要があるすべての人がアクセスできますか?
一貫性: データは、データソースとシステム間で同じようにフォーマットされていますか?

この点で、データ管理のベストプラクティスを会社全体に周知し、誰もがデータをできるだけきれいに保つために自分の役割を果たせるようにすることが重要です。包括的なデータガバナンスポリシーと競合しない限り、CRM データ管理のベストプラクティスなど、ツール固有のデータ管理ガイドラインを定義することもできます。

データのバックアップとリカバリの戦略を策定する

緊急の場合、詳細なバックアップおよびリカバリ手順は、データシステムを迅速に稼働させるのに役立ちます。また、収集と維持に多大な努力を払ってきた高品質のデータをすぐに使用できるようになります。

チームが最善の準備をするために、事前に何がうまくいかないかを定義し、各シナリオをどのように処理するかを計画します。段階的なアプローチの概要を説明し、フローチャートを使用して、何をいつ行う必要があるかを視覚的に明確にし、プレッシャーがかかっているときに何をすべきかを全員が理解できるようにします。

また、すべてのデータ管理ツールがどのように機能し、それらの間のワークフローがどのように見えるかをログに記録することもお勧めします。これにより、的を絞った方法でトラブルシューティングを行い、必要な場合にのみ回復手順を実行することが容易になります。

データを安全に保管する場合は、3-2-1 方法論が一般的に使用され、推奨されます。 2 つの異なるストレージ方法を使用してデータの 3 つのコピーを保存し、そのうちの 1 つをオフプレミスに保存するように指示されています。このシステムにより、保管方法や場所が失われたり破壊されたりした場合に備えて、データのコピーを常に残すことができます。

データを使えるようにする

データを適切に管理し、安全に保つことの要点は、データを会社で使用できるようにすることです。これは、ユーザーが簡単にアクセスして使用できる必要があることを意味します。特定のデータベース設計は、IT チームにとってはうまくいくかもしれませんが、他のユーザーにとっては混乱を招く可能性があります。

データ管理方法を開発するときは、常にエンドユーザーを念頭に置いて、スムーズなユーザーエクスペリエンスを確保してください。最初からこれを正しく理解できるとは限りません。そのため、フィードバックを収集し、必要に応じて調整することが重要です。

最終的に、チームメンバーがデータを操作できる限り、データはあなたのためにしか機能しません。

堅実なデータ管理ソフトウェアを使用する

これらのベストプラクティスをサポートするように構築されたデータ管理ソフトウェアを使用すると、データ管理のベストプラクティスに従うのが最も簡単になります。適切なツールは、会社の目標とデータのニーズによって異なりますが、データ管理ツールに常に必要ないくつかの要素を以下に示します。

ユーザーフレンドリーなインターフェース
データクリーニング機能
回復機能
スケーラビリティ
カスタマイズ可能なオプション

効果的なデータ管理のステップバイステップガイド

データ管理は、今日のデータ駆動型の世界でビジネスを運営する上で避けられない側面になっています。ただし、それを正しく行うのは簡単ではありません。

データを処理するさまざまな方法が含まれているため、データ管理は簡単に面倒になり、データの品質に悪影響を与える可能性があります.

そのため、ガイド The Dirt on Data Quality を作成しました。効果的なデータ管理戦略を作成するためのステップバイステップの手順が提供されているため、データが自分に不利ではなく、自分のために機能することを確認できます。

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