MDM
背景と意義
マスターデータとして扱われる主な情報は、顧客情報、商品情報、材料、従業員、作業手順など多岐にわたり、情報システムの信頼性を保ち、必要な情報の逸失を防ぐ役割を持つ。通常マスターデータは個々の情報管理アプリケーション内で定義されるが、マスターデータが適切に管理されていない場合や、複数の情報管理システムで同じマスターデータを使用する場合には、マスターデータ間の整合性が保たれない、または重複が存在するという事態が発生しうる。マスターデータの重複や不整合は、そのマスターデータと関連するデータが検索・同定できなくなる、といった不都合を生むため、マスターデータ自体を管理する必要からMDMという概念が生まれている。

MDM は、メインフレーム時代からの情報システムの古い課題であり、従来はシステム開発の度にそのアプリケーションにおいて整合性をとり品質を保つ仕組みを実装してきた。昨今、情報システムにおけるパッケージソフトウェアの適用が顕著となり、アプリケーション側でのマスターデータ管理が困難になってきたことから、MDMを行うためのパッケージソフトウェア製品も開発されてきた。

以下で行う MDM の説明は、主にコンピュータ上で管理されるマスターデータを中心に記述するが、MDM やマスターデータの広義な概念としては、コンピュータで管理されるデータだけとは限らない。極端な話、個人のノートや手帳に、手書きで書いた顧客情報でもマスターデータであり、MDM の対象である。そういった意味では、保存方法や規模こそ違えど、MDM の考え方は昔から存在していたと言える。
MDM が出来ていない例題
・データ反映 例
社員Aさんが営業部から業務部へ、部署を移動した。
人事部で扱うAさんのデータ→［業務部 Aさん］（データ反映済み）
営業部で扱うAさんのデータ→［管理部 Aさん］（データ反映したが間違えた）
経理部で扱うAさんのデータ→［営業部 Aさん］（データ反映し忘れ or データ反映が遅れている）
Aさんの部署データを見る場合、どのデータベース（システム）を見ても、本来は全て［業務部 Aさん］でなくてはならないのに、データの乖離が起きている。
データ自体の間違いによる問題発生もあるが、1つのデータ変更作業を、複数のデータベース・システム・部署に渡って更新作業を行わなくてはならず、非効率である。

・データ重複 例
顧客の［山田 花●様］から注文と入金があったので、お客様の各種情報(名前、住まい、電話番号、携帯番号、取引履歴、契約)を調べようとした。
Aデータベース内の［山田 花●様］： 鈴木 花●、東京住まい、03-0023-45XX、090-0012-34XX、取引履歴0件、契約0件。
Aデータベース内の［山田 花●様］： 山田 花●、大阪住まい、06-0023-45XX、090-0012-34XX、取引履歴3件、契約0件。
Aデータベース内の［山田 花●様］： 山田 花●、大阪住まい、06-0023-45XX、090-5678-90XX、取引履歴5件、契約3件。
同じデータベースを参照しているにも関わらず、同じ顧客データが重複して複数登録されてしまっており、どれが最新でどれが正しいのかが、すぐに分からない。
また、重複している事自体を認識せずに対応した場合、本来反映すべきでないデータにデータ対応してしまうなど、サービス品質自体にも問題が発生してしまう。
特に結婚などで名前が変わってしまっている場合や、引っ越しで住所や電話番号が変わってしまっている場合、同一人物なのに別人物として扱われてしまう危険がある。
（消えた年金記録問題などは、上記例題のような問題が一因となっている）

・コード体系 例
仮に顧客から見積依頼や注文があり、商品コードから商品Aの在庫を調べようとする。
東京事業所で扱う製品Aの商品コード：SYOHIN-00001A
大阪事業所で扱う製品Aの商品コード：SYOHIN-00100A
香港事業所で扱う製品Aの商品コード：Product_0001A
商品コード体系がバラバラのため在庫を正確に調べられず、機会損失したり、納品遅れしたり、在庫があるのに商品を再調達・製造して無駄が発生したりする。

・同音異義語 例
営業部門が取り扱う［取引先］→［お客様］という意味の取引先。
調達部門が取り扱う［取引先］→［仕入先］という意味の取引先。
経理部門が取り扱う［取引先］→［請求先］という意味の取引先。
［取引先］と同じ言葉を使っているにも関わらず、部署やデータベースによって意味が異なってしまっている。

・異音同義語 例
営業部門が取り扱う［商品］→［商品］という意味。
調達部門が取り扱う［物品］→［商品］という意味。
経理部門が取り扱う［製品］→［商品］という意味。
部署やデータベースによって［商品］［物品］［製品］と違う言葉を使っているにも関わらず、実は同じ意味で利用している。

・データ型（データベースにおけるデータの扱い方法）の相違例
A商品(税抜き￥9,980)から、税込みの合計金額を求める。
営業部門が取り扱うA商品の［税込み合計金額］→ ￥10,778（日本円管理、小数点切り捨て）
業務部門が取り扱うA商品の［税込み合計金額］→ 10778（数値管理、小数点切り捨て）
経理部門が取り扱うA商品の［税込み合計金額］→ ￥10,778.40（日本円管理、小数第２位まで管理）
元データ自体は同じだが、データベース内［税込み合計金額］のデータ型によって、データ表示のされ方や数値結果が異なってしまう。

・桁数（データベースにおけるデータ桁数）の相違例
営業部門が取り扱う社員Aさんの［従業員番号］→12345
経理部門が取り扱う社員Aさんの［従業員番号］→012345
人事部門が取り扱う社員Aさんの［従業員番号］→0012345
社員Aさん(従業員番号12345)のデータ自体は同じだが、データベース内［従業員番号］の管理方法によって、同じデータでも桁数が異なってしまう。

・名前付け基準の相違例
営業部門が取り扱う商品［ABC］→ABC Version 2.0 Professional 32bit Workstation 
業務部門が取り扱う商品［ABC］→ABC バージョン2.0 プロフェッショナル 32ビット ワークステーション
経理部門が取り扱う商品［ABC］→ABC 2 Pro
本来は同じ商品［ABC］を扱っているのに、名前付けの基準や運用がバラバラで、商品名が統一されていない。
MDM の実施・手法
最も効果がある理想的な MDM は、マスターデータを全て1つのデータベースに集約することである。
複数のデータベースを1つに統合することで、上記で挙げた例での問題の殆どを解決する事ができる。
しかし複数のデータベース統合は、既存の関連するシステム・アプリケーション・プログラム・サーバ・業務・人への影響範囲が非常に大きく、最もハードルが高い。

MDM の効果は落ちるが、以下のような対策であれば、データベース統合に比べてハードルを下げて実施することができる。

・全社システムの中央に、マスターデータ用のデータベースを一つ追加し、既存のデータベースはそのままに、マスターデータだけを連係・共有する。
・社内での聞き取りや、ツールを使ってデータベースを現状把握（可視化）し、異音同義語・同音異義語などを洗い出し、名前を1つに統一し、社内専用の辞書を作り共有する。
・言語の壁や、現場での名前の覚え直しが多くて難しいなど、名前を統一するのが難しければ、無理に変更はせず名前のマッピングを行い、辞書を作り共有する。
・複数のデータベースに存在する同じデータ項目（従業員番号・郵便番号・住所など）は、同じ名前付け基準・桁数・データ型になるように、1カ所で統一管理する。
・主キー（Primary Key）の設定に、(基本)変化しない・廃棄含めて重複のない・一意の番号を付与する。（マイナンバーなどが良い例）
・複合キー（［氏名］と［生年月日］の組み合わせなど）は、データの信用性が落ちるため、可能な限り避ける。
・同じデータが複数登録されないよう、データ登録前に重複チェックをするなど、運用やルールを決める。
・既に存在する同じデータを、1件1件 手動でマージする。

組織やデータにもよるが、スモールスタートでツールなし・1人でも出来ることから、組織全体の協力が必要なことや、技術的にツール・ソフトウェア・パッケージ製品でないと難しいこともある。