マスタリングとは？
マスタリングは、デジタル技術を活用して、マスターデータ（企業の基盤となるデータ）を一元管理し、データの整合性を保つ取り組みを指します。DX・AI業務活用において、データ品質の向上と業務効率化の重要性を理解するための重要な概念として位置づけられます。
意味・定義
マスタリングは、デジタル技術を活用して、マスターデータを一元管理し、データの整合性を保つ取り組みです。具体的には、顧客情報、商品情報、取引先情報などの基盤データを、クラウドベースのマスターデータ管理システム（MDM）で一元管理します。また、AIを活用したデータクレンジングにより、重複データや不整合データを自動的に検出し、修正することも可能です。さらに、データガバナンスの規則を定義し、データの品質を継続的に監視・改善することも含まれます。このように、マスタリングはデータドリブンな意思決定を支える重要な基盤です。
目的・背景
企業がマスタリングに取り組む背景には、データの分散管理による問題があります。特に、複数のシステムで同じデータが異なる形式で管理されていると、データの不整合が発生し、意思決定の精度が低下します。マスタリングは、こうした課題を解決するために生まれました。特に、DX推進において、正確なデータに基づいた意思決定が重要になる中で、マスターデータの品質向上が不可欠になっています。また、AIを活用したデータ分析においても、高品質なマスターデータが前提となるため、マスタリングの重要性が高まっています。さらに、データガバナンスの強化により、コンプライアンス対応も容易になります。このように、マスタリングはDX推進において重要な基盤となっています。
使い方・具体例
- MDMシステムを導入し、顧客情報や商品情報などのマスターデータを一元管理する。これにより、データの整合性が保たれる。
- AIを活用したデータクレンジングにより、重複データや不整合データを自動的に検出し、修正する。これにより、データ品質が向上する。
- データガバナンスの規則を定義し、データの品質を継続的に監視・改善する。これにより、データの信頼性が向上する。
- API連携により、異なるシステム間でマスターデータを同期し、リアルタイムでの整合性を保つ。
- データカタログを構築し、マスターデータの所在や意味を明確にし、データの活用を促進する。
別名・同義語
masutaringu
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- マスターデータを一元管理し、データの整合性を保つ取り組みです。
- AIを活用したデータクレンジングにより、データ品質が向上します。
- データガバナンスの規則により、データの信頼性が向上します。
現場メモ
マスタリングを実践する際、既存システムとの統合が課題となることがあります。また、データの移行プロセスで不整合が発生する可能性があるため、段階的な移行と、定期的なデータ品質チェックが重要です。さらに、組織全体でのデータガバナンスの意識統一が成功の鍵となります。