全2回　データを“価値”に変えるための第一歩——メタデータ管理とデータカタログ 《連載:第2回》 メタデータ管理の効率化にとどまらない「データカタログ」の役割とは？

企業のデータ活用を進めるうえで重要となるのが、データに“意味”や“文脈”を与えるメタデータ管理です。しかし、保有するデータの量と種類が増え続ける中、人手だけでメタデータを作成・更新し続けるのは現実的ではありません。こうした課題への対応策として、多くの企業で導入が進んでいるのが「データカタログ」です。

データカタログの多彩な機能

データカタログとは、組織内に散在する膨大なメタデータを一元的に管理し、データ利用者が業務や分析に活用できる形で提供するソリューションです。

第1回目の記事ではメタデータを「図書目録」に例えましたが、その延長で考えると、データカタログは図書館の「蔵書検索システム」に相当します。蔵書検索システムが書名や著者名、分類、キーワードなどを手掛かりに本を効率的に探すことができるように、データカタログを利用すれば、複数のシステムに分散しているメタデータを横断的に検索し、目的に合ったデータを効率よく見つけることができます。

データカタログの活用イメージ

もちろん、データカタログが人手によるメタデータ管理より優れているのは、検索作業だけではありません。多くのデータカタログツールには、次のようなメタデータ管理を自動化・高度化するための多彩な機能が備わっています。

・メタデータの自動収集・更新

データベースやクラウドストレージなど、複数のデータソースからメタデータを自動的に収集します。データに変更があれば最新情報を取得しカタログに反映します。

・ビジネス用語集の管理

例えば「顧客」が個人顧客を指すのか、法人顧客を指すのかなど、データに付随する用語の定義を登録・管理し、組織内での認識のバラつきを防ぎます。

・データ品質のモニタリング

データの整合性や正確性を自動で監視し、異常を検知するとアラート通知。品質低下を早期に把握することができます。

・データリネージ

他のツールと連携することで、データがどこで発生し、どのような加工・変換を経て、どの業務に利用されているのかといった履歴を自動で追跡・可視化します。

・アクセス権限管理機能

利用者や役割に応じて、メタデータへのアクセス権限を制御し、セキュリティやコンプライアンスの確保を支援します。

さらに最近では、生成AIを活用してメタデータを自動生成する機能や、「〇〇のデータはどこにありますか？」といった自然言語での入力に対して、AIが該当箇所を提示する機能を備えたツールも登場しています。

広がるデータカタログの活用シーン

データカタログの導入メリットとして、データ分析や意思決定の精度・スピード向上が挙げられます。さらに近年は、DX（デジタルトランスフォーメーション）でも重要視されるセルフサービス分析（ITやデータ分析の専門知識を持たない現場の社員主導による分析）を促進し、「データの民主化」を実現する基盤としても注目されています。

例えば、ドラッグストアチェーンの運営や医薬品の開発・製造・販売など、幅広い事業を展開するある企業では、データカタログをマーケティング施策の分析基盤として導入。その結果、それまで担当者や一部のエンジニアの間で属人化していたデータの定義などが組織全体で共有可能になったことで、事業部門が自ら必要なデータにアクセスできるようになり、現場主導でのデータ活用が進んでいるといいます。

他にもデータカタログは、非構造化データを含め大量のデータを蓄積できる「データレイク（データの湖）」と呼ばれるシステムが、無秩序な状態、いわゆる“スワンプ化（沼地化）”することを防ぐための手段としても活用されています。

また以前、「DataOps」に関する記事でも紹介したように、複数のデータソースに分散したデータを移動・複製せず、メタデータを用いて論理的（仮想的）に統合し、リアルタイムでのデータアクセスや、BIツールによる分析、AI・機械学習モデルの構築などを可能にする「データ仮想化」のアプローチにおいても、データカタログは重要な役割を担います。

データ仮想化におけるデータカタログ活用例（イメージ）

さらに、第1回目記事では、生成AIの出力精度を高めるうえでメタデータ管理が重要な役割を果たすことを紹介しましたが、今後は、生成AIと同じくLLM（大規模言語モデル）を中核技術とし、より高度なタスクを自律的に実行する「AIエージェント」とデータカタログの連携をさせる動きも、より一層普及していくと予想されます。

データカタログの導入により、手動でのメタデータ管理から解放され、現場の社員が自らデータを抽出・分析できる環境が整えば、これまでIT部門が担ってきた問い合わせ対応などの業務負担の軽減につながります。ただし、ビジネスで求められるデータの種類や分析手法は、ビジネス環境の変化に応じて常に変わっていくため、データカタログも導入して終わりではなく、継続的な改善は不可欠です。

また、最初からすべてのデータを対象にするのではなく、優先度の高い領域からスモールスタートで取り組み、効果を見ながら段階的に対象範囲を広げていくことも、データカタログ運用の重要なポイントです。

「データは21世紀の石油」と言われることがありますが、単に集めるだけ、保有するだけでは価値は生まれません。今回紹介したメタデータ管理、そしてデータカタログの活用は、データを単なる情報からビジネス価値を生む“資産”へと変えるための、第一歩となる取り組みだと言えるでしょう。