データ マッピングについて知っておくべきことすべて — 完全ガイド

データを使用して意思決定を行う企業の能力は、企業の成功に不可欠です。 しかし、会社が保有しているデータの種類、データの入手元、使用方法を明確に理解していますか?

データ マッピングは、チームがデータを制御し、システム間を移動する際にその品質を維持するための最初のステップです。 課題は、データ マッピングが技術的になり、チームにとって圧倒されてしまい、データのマッピングができなくなり、重大なデータ品質の問題、不十分なビジネス上の意思決定、および潜在的なデータ セキュリティの問題につながる可能性があることです。

会社のデータを自信を持ってマッピングできるように、データ マッピングとは何か、データ マッピングが組織にどのように役立つか、データを効果的にマッピングするための明確な手順について説明します。

データ マッピングとは

データ マッピングは、言語の違いに関係なく、データ フィールドを 1 つのソース (ポイント A) から別のソース (ポイント B) に接続してトレースし、システム全体でデータの変更を追跡できるようにします。 これにより、エラーの可能性が減り、データが標準化され、理解しやすくなります。

地図のアナロジーに傾倒しましょう。 最も単純な形式では、データ マッピングは次を識別します。

• データ ソース —データの発生場所とそれを保存するアプリケーションが含まれます。これらを従来の地図上の湖と考えてください。すべての「道」はこれらの水源から始まります。 Web サイト、サーバー、および CRM などのアプリケーションは、データ ソースとしてカウントされます。
• データ ターゲット — データを使用するすべてのアプリケーション。これらは、地図上の建物や住所に相当します。 道路は、データ ソースからデータ ターゲットへ、またはあるデータ ターゲットから次のデータ ターゲットへと続きます。
• データ変換- これらはデータを標準化し、システム全体で使用できるようにします。データ変換は、データ ターゲットに到達するまでの途中で立ち止まるようなものだと考えてください。 データ ターゲットが複数のソースからのデータを使用する場合は特に、停止するたびに、データ ターゲットに入力するためにデータを「変換」する必要がある場合があります。 データ変換には、顧客の誕生日の形式の標準化や機密情報の匿名化などを含めることができます。

概念を理解するのが難しいことは理解しています。そのため、データ マッピングの例を見てみましょう。

データ マッピングの例

保存するすべての顧客データについて考えてみてください。 顧客の名前、住所、ロイヤルティ メンバーのステータス、ソーシャル メディア ハンドル、最近の購入など、さまざまな情報を収集します。

CRM はほとんどの顧客データの保管場所である可能性が高いため、CRM はデータソースです。 ただし、在庫レベルを追跡するための在庫データベースなど、他のいくつかの場所にデータを保存することもできます。

たとえば、ベストセラー商品の在庫がほとんどなく、迅速に対応する必要があることを知らせるメールを顧客に送信しているとします。

データ マッピングは、CRM および在庫データベースからのデータがどのようにメール マーケティング ツールにフィードされ、重要な情報が入力されるかを視覚化します。 このフローでデータをマッピングすると、メール マーケティング ツールで使用できるようにするには、複数の場所からの顧客データを組み合わせる必要があることに気付くかもしれません。 または、メール マーケティングの自動化に悪影響を及ぼしている重大な断絶を見つけることもできます。

データ管理はデータマッピングから始まります

データ マッピングは、初心者には圧倒されるかもしれませんが、すべてのデータ管理ニーズの基盤となる重要なプロセスです。 特に、データ マッピングは、これらの一般的なデータ管理ニーズのそれぞれに対する最初のステップです。

データ統合

データ統合には、複数のソースからのデータを組み合わせて、すべてのデータの統一されたビューを取得することが含まれます。 データ統合は、すべてのデータセットを取得し、統一された方法で情報をフォーマットし、重複する詳細またはプロファイルを削除します。

データ移行

データ移行には、1 つまたは複数のデータセットをある場所または形式から別の場所または形式に完全に転送することが含まれます。 一般的なタイプのデータ移行は、企業がデータをオンプレミスのデータ センターから AWS などのクラウド プラットフォームに移動する場合です。 この投稿では、データ移行を実行する方法についてさらに説明します。

データ変換

上記で説明したように、データ変換では、データを既存の形式で取得し、新しい形式に一致するように変更して、他のシステムやデータ ターゲットで使用できるようにします。 これには、まずチームがデータ プロファイリングを実施し、次にデータ ターゲットのニーズに基づいてデータを標準化およびクリーニングする必要があります。

データ マッピングは組織にどのように役立ちますか?

データ マッピングの利点は、最初にデータをマッピングした直後に最も明らかになります。 データ マッピングは、データの品質を向上させ、より良いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 また、次のような利点もあります。

リスクの特定と軽減

データ マッピングは、機密データがどこに保存され、システムでどのように使用されているかを理解するのに役立つため、データ セキュリティを向上させます。 機密データがどこにあるかを理解したら、承認された人またはシステムのみがデータを見つけて使用できるようにするセキュリティ プロトコルとアクセス制限を実装できます。

複雑なデータを最適化する

データは、さまざまなビジネス システム間でさまざまな方法で保存および使用されます。 データ マッピングは、データがどのように使用されているかを理解し、その収集、保存、または使用を最適化する方法を見つける唯一の方法です。

データ主導の意思決定

データをマッピングすることで、すべての適切なデータを使用してビジネス上の意思決定を行っているという確信が得られます。 データ マップは、分析ツールで主要なデータ ソースが欠落しているかどうか、またはジャーニーに沿ってデータの品質を危険にさらす切断があるかどうかを特定するのに役立ちます。 分析ツールに信頼できるデータが供給されていることを確認できれば、チームはそのデータに基づいてより賢明な選択を行うことができます。

社内業務の改善

企業がデータを保存および使用するすべての方法を正確に調べることで、冗長性を特定し、業務を合理化する方法を見つけることができます。 データ マップを使用すると、組織全体の利害関係者を調整し、データ管理を最適化する方法を完全に把握できます。

データ マッピングを効果的に行う方法: データ マッピング プロセス

データ マッピングが組織にどのように役立つかをしっかりと理解できたので、次はデータ マッピングを開始する方法を説明します。 ツールを使用して支援することをお勧めします。その利点については、次のセクションで説明します。 ただし、データ マッピング テンプレートと呼ばれることもあるこのプロセスには、次の手順が含まれます。

すべてのデータ フィールドを識別する

組織のデータ ソースは何ですか?また、その中にどのようなデータを保存していますか? フィールドのフォーマット方法を含め、CRM やその他のデータ ソースのすべてのデータ フィールドの詳細なリストを作成します。

組織全体で利害関係者を調整してデータ ソースを特定し、すべてを確実にキャプチャします。

データをマッピングする

データ フィールドを特定したら、そのデータがどのように使用され、組織内を移動するかをマッピングすることができます。 データ ソースからデータ ターゲットへ、またはデータ ターゲット間でデータがどのように流れるかを視覚化します。 次のステップで役立つように、複数のソースからのデータがビジネス ツールでどのように使用される可能性があるかに注意してください。

データを変換する

前述のとおり、データはシステム全体でさまざまな形式で保存されている可能性が高いため、ビジネス ツールで使用する前にデータを変換する必要があります。 データ マップ内で、考えられるすべてのステップで発生するデータ変換を特定します。 このリストは、より多くの変換または別の変換が必要かどうか、またはデータ収集を最適化してデータ変換を減らすことができるかどうかを確認するのに役立ちます。

テスト

メイン データセットのサブセットから始めて、マップにエラーがないかどうか、および下流の依存関係が不注意で損なわれていないかどうかを確認します。 ロジックをテストすると、データの品質を維持し、すべてが意図したとおりに機能していることを確認できます。 マップが完成したことを確信したら、それをデータ マッピング テンプレートとして使用します。

アップデート・メンテナンス

データ マッピングは継続的な旅です。 あなたのチームは、新しいデータ ソースを導入し、データを統合または移行し、データを使用して分析を提供する新しいツールを採用します。 特に新しいビジネス ツールを実装した場合は、データ マップを定期的に見直してください。

部門が IT 支出の削減を検討している場合は、データ マップを使用して、成功に最も重要なシステムを理解してください。

どのデータ マッピング方法が最適ですか?

ここで大きな決断が迫られます。データをどのようにマッピングしますか? 開発者のスキル、予算、忍耐力に応じて、いくつかの異なるアプローチを取ることができます。

自動化

自動データ マッピングには、機械学習に依存してデータを処理し、照合し、変換を視覚化する特定のツールまたはソフトウェアが含まれます。 自動化されたデータ マッピングは、これらのソリューションが直感的に構築されていることを考えると、チームを何百時間も節約し、計り知れないストレスを軽減できます。 ただし、そのようなツールを導入するには予算を割く必要があります。

半自動

半自動化されたデータ マッピング プロセスは、テクノロジと手作業の組み合わせに依存するため、ほとんどの企業にとって理想的な選択肢となります。 チームのメンバーがツールを使用してデータ ソースとターゲットをマップし、チームはそのマップを手動で確認して、必要に応じて変更を加えます。 これにはある程度のコーディング スキルが必要であり、自動化されたソリューションよりも時間がかかりますが、データ マッピングの旅を始めたばかりの場合は、これが最も賢明な選択です。

マニュアル

自動化または半自動化されたデータ マッピングをサポートするツールを使用できない場合は、データ マッピングの知識を持つ開発者が必要になります。 手動のデータ マッピングにはかなりの時間がかかり、チームが使用するさまざまなデータ ソリューションやツールを考えると、かなりのエラーの余地が残る可能性があります。

とはいえ、手動のデータ マッピングにより、チームはプロセスを完全に制御でき、ニーズに合わせてデータ マップを正確にカスタマイズできます。

顧客データを最大限に活用する

顧客データを使用して信頼する能力は、有意義な方法で顧客と関わり、売り上げを伸ばすために不可欠です。

データ マッピングは、顧客データを収集、保存、使用する方法を理解するための最初のステップですが、そのプロセスは難しい場合があります。 データ マッピングの大部分を合理化するツールを採用し、定期的なメンテナンスを行ってマップを最新の状態に保つことをお勧めします。

顧客データの最適化をさらに支援するには、Data In Sight の次のエピソードに登録して、クリーンで実用的な CRM を維持するための実用的なヒントをご覧ください。