ホワイトペーパー マスターデータ管理の決め手は データ品質 データ品質管理ツールで効果的な商品情報管理 (PIM) を実現する手順 本文書には Informatica Corporation (Informatica) の機密情報、専有情報および企業秘密情報 (以後、 ｢機密情報｣とします) が含まれており、Informatica による事前の書面による承認を得ることなく、い かなる手段においても、本文書をコピー、配布、複製、複写することを禁止します。 本文書の情報が正確かつ完全であるようにあらゆる試みを行っていますが、誤植または技術的に不正 確な部分が存在する可能性があります。Informatica は、本文書に含まれる情報の使用から生じるい かなる損失に対して一切の責任を負いません。本文書に含まれる情報は、予告なく変更されることが あります。 こうした資料で検討している製品特性を Informatica ソフトウェア製品のリリースやアップグレード へ採用することは、リリースやアップグレードの時期と同様に、Informatica が独自に決定します。 以下の米国特許の 1 つまたは複数の特許によって保護されています : 6,032,158; 5,794,246; 6,014,670; 6,339,775; 6,044,374; 6,208,990; 6,208,990; 6,850,947; 6,895,471;または以下の 申請中の米国特許: 09/644,280; 10/966,046; 10/727,700。 2013 年 11 月発行 ホワイトペーパー 目次 データ品質管理 (DQM) を MDM 戦略の一環とする . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 DQM ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 (データ) 品質の監視 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 コンセプトの状況と妥当性チェックルール. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 システムによるユーザーサポート . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 レポート作成ツール . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 組織的な対策 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 DQM を組織面で実現するのがデータガバナンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 マスターデータ管理の決め手はデータ品質 1 ここ数年間で、多くの企業が顧客情報やサプライヤ情報、製品情報といった業務関連のマスターデータを 再定義し、全社レベルの戦略にすることを決断しています。 マスターデータ管理 システム内のデータオブジェクトの整合性、正確性、信頼性を確保するために、テクノロジーを使って、 業務部門と IT 部門の両方がデータを統制すること。 データ品質管理 (DQM) データオブジェクトを、業務プロセスや IT アプリケーションの中で「適切に利用する」ための方法を定義 すること。 商品情報管理 (PIM) 商品情報のベースとなるデータの取得やデータ管理、アウトプット管理に関わる全ての業務プロセスと IT コンポーネント。 商品に関連するマスターデータには、例えば部品番号や商品の簡易名称、技術的な特性などがあります。 これらのデータは、商品情報管理 (PIM) の基本構造となります。PIM は、IT システムやエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システム内にある主要データ、商品関連のその他知識、マーケティング情報 などを、画像や動画のような構造化されたメディアコンテンツと組み合わせます。PIM 戦略は、全ての販売 チャネルにある商品情報を集めて、ひとつのデータベースに統合すること(つまり情報の一元化) を目的とし ます。このデータベースを元に、オンラインストアや受注プラットフォームなどの電子チャネルだけでな く、高度に自動化された印刷カタログや印刷作成プロセスなどのマルチチャネルのコミュニケーションが 可能になります。特に、グローバルに多種多様な商品を取り扱う企業の場合、さまざまな関連部署 ( 購買、 マーケティング、商品管理、社外代理店など ) が、こうした商品情報の利用プロセスやそれをサポートする システム構成を継続的に再定義しなければなりません。しかし多くの PIM プロジェクトの場合、他のプロ ジェクトに比べてデータ品質をそれほど重要視していません。 ビジネスプロセスレベルの情報ライフサイクル サプライヤ管理 製品ライフサイクル管理 販売管理 ビジネスインテリジェンス マスターデータ管理 戦略と ビジネスモデル 業界 トレード データガバナンス プロセスおよび組織 要求管理 統合の実現 品質管理 IT バリューチェーン 情報ライフサイクルのアーキテクチャ 2 データ品質管理 (DQM) を MDM 戦略の一環とする データ品質管理が最も必要とされるのは、さまざまな場所に分散したマスターデータに簡単にアクセスする 方法やデータに関するドキュメンテーション、明確な品質基準、マッチング手段などについて知りたい時で す。しかし、データ品質は、原則的にその都度変わるものであり、逆に言えば常に改善できるものです。 そこで、DQM の基盤を構築する際に最初にすべき事は、データ品質の目標を定義して、次にその妥当性を プロジェクトで試すことです。 データモデルの正規化 構造的に調整されたモデル マスターデータ オブジェクトの分析 オブジェクト構造の分析 構造的な定義と設計 システムの移行 コンテンツの調和 コンテンツ調整後のデータ 一致オブジェクトの認識 オブジェクトのクリーンアップ コンテンツの正規化 提案された適応 データモデル 企業データの責任 派生データの ガバナンス地域 マスターデータ管理 プロセスと組織の環境 ケア プロセスの定義 マスターデータ管理の実行手法 そして、プロジェクトで効果があれば、そのプロセスがマスターデータ管理と品質管理ポリシーを統合した 明確なプロセスモデルとなります。つまり、MDM で永久的に使えるグリッドデータと、全てのデータオブ ジェクトを「適切に利用する」ための評価基準の両方を構築できるということです。ここでデータ品質は、 アプリケーション側のデータ要件と実際のデータ特性の両方を考慮する橋渡し的な役割を担うと定義しま す。たとえば、同じ商品でも、オンラインストアで扱う場合と、印刷されたカタログで扱う場合では、製品 データの質に対する要件は大きく異なります。DQM の導入における最初のステップは、マスターデータ品 質要件をクリアするための条件を特定することです。例えば、法規制要件は、サプライヤの効果的な管理、 前述のマルチチャネル販売モデル、レポートや評価基準の標準化などの社内統制の課題面で重要な役割を果 たします。 DQM は、再定義された MDM メタデータモデルをベースとしたルールを管理するためのシステムであると 定義します。そしてこれらのルールは、プロセス改善に必要な品質要件を客観的に定義することによって導 き出せます。この定義プロセスを的確に進めるためには、適切な評価方法とツールの導入が必要です。まさ に「評価できなければ、管理できない」という DQM の原則通りです。適切なレポートや評価基準がベー スにあれば、「自社に見合ったデータ ストレージ アーキテクチャは何か？」といった問題に、プロセスと テクノロジーの両方から答えを導き出すことができます。そして、その答えの成果は、常に DQM の目標 と照らし合わせながら、時間の経過とともに評価します。 マスターデータ管理の決め手はデータ品質 3 DQM ツール 品質管理戦略の導入プロセスをサポートし、測定と評価の進捗状況を確認するためには、DQM ツールが必 要です。システムへの適用性については、個別にテストすることで調整します。 (データ) 品質の監視 • システム／プロセスの変化に合わせた品質基準の定義 • データを扱う人の責任定義 コンセプトの状況と妥当性チェックルール • データチェックの自動化 • 積極的な状況共有 システムによるユーザーサポート • 検索メカニズム、タスク管理、ワークフローのサポート • (レイアウトが関連するような) 商品のビジュアルなプレビュー • 役職と権限で異なるオブジェクトビュー、コンテンツベースの責任 レポート作成ツール • KPI レポート作成のフレームワーク • ビジネスインテリジェンスの範囲内で関連する CRM や ERP、その他コマースを含むデータソースへの リンク 組織的な対策 • サービスレベル契約 (SLA) への合意 • コスト センター配賦モデルとボーナス／ペナルティ制度の再考 • 標準作業手順 (SOP) の確立 4 DQM を組織面で実現するのがデータガバナンス DQM 戦略は、統計的に適用できるものではありません。なぜなら、企業家的なコンテキ スト パラメータのイノベーションに伴い、対象とする市場も法的要件も常に変化するか らです。DQM タスクにグループ全体で取り組むためには、各部門に責任を割り当てるこ とが必要です。 そこで、品質管理の組織的な一面として、データガバナンスによって現在の DQM プロ セスの一部となる管理タスクを規定します。例えば、データ品質戦略や指針の確立、デー タ保守プロセスや基準の定義、データ品質目標に対する全社の合意、それら全てを考慮し たインセンティブ システムの確立などです。またデータガバナンスによって、タスクの 遂行に関与すべき組織内の役職を特定します。代表的な例として、DQM の戦略と導入に おいて全般的な責任を担うのは、データスチュワード (データ管理者) です。多くの場合 は、担当者レベルがこの役割を担うことになりますが、データの提供と受け入れを行う部 門間の活動を調整し、それぞれにデータ品質基準とその原理を導入することで、全社に DQM の文化を浸透させます。また一方で、データスチュワードは特化の分野に特化した DQM 要件についても、全体的な戦略に照らし合わせながら評価します。その過程で対立 があった場合には、経営幹部が参加するデータ品質委員会で、部門間の問題を解決し、全 社のデータ品質管理を監督します。 2010 年の Gartner 調査より データ品質管理の成熟度を測定するために、DQM 成熟度モデルがよく導入されます。 この成熟度モデルを使って、組織のデータ品質管理の達成度合いを決定します。成熟度モ デルは、データがどの程度管理されているか、データ管理者とプロセスの責任者がどの程 度データ品質に対する責任を果たしているか、といった事から、一般的な基準や指針が日 常業務でどの程度守られているかを評価するのに役立ちます。DQM システムを制度化す ることの正当性は明らかです。データ品質管理は、時間の経過とともに変化するデータ品 質目標に合わせて繰り返し再定義されるものです。また、組織毎に異なる学習曲線を考 慮する必要性も示してくれます。特に、 MDM 戦略と DQM 戦略を組み合わせるような データ品質管理タスクは、IT 部門が単独で実行できるようなものではないということを 理解することが重要です。 変更要求 異なる興味 複雑さ カルチャー カルチャー 管理 ユーザーの スキルと役割 データ品質 レポート作成 DQM 半減期 所用時間 固定的な DQM 戦略の調整 マスターデータ管理の決め手はデータ品質 5 〒162-0845 東京都新宿区市谷本村町 1-1 住友市ヶ谷ビル 13 階 電話: 03-5229-7211 (代表) FAX: 03-5229-7623 www.informatica.com/jp linkedin.com/company/informatica twitter.com/InformaticaCorp © 2015 Informatica Corporation. 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