作品一覧 2024/02/02更新 DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75 試し読み フォロー DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43 試し読み フォロー データマネジメント 業務改善の正攻法 戦略から実践(日経BP Next ICT選書) 試し読み フォロー 1~3件目 / 3件<<<1・・・・・・・・・>>> データ総研の作品をすべて見る
ユーザーレビュー DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75 データ総研 / 小川康二 / 伊藤洋一 データマネジメントに向けた組織づくりや推進方法、育成方法の話がメイン。 CDOだとか全体の管理推進をする人にはよさげだが、それ以外の人だとなかなか実務として活かすには視座が高い気もした。 Posted by ブクログ DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75 データ総研 / 小川康二 / 伊藤洋一 デジタイゼーションは、既存の業務プロセスそのものは変化させずに、アナログデータをデジタルデータ化するといった意味です。 Posted by ブクログ DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75 データ総研 / 小川康二 / 伊藤洋一 個々の単語の意味の理解には役立ったが、体系的な説明が多く、具体性はあまりない。 抽象的な内容を多く含むので、DX担当は一読の価値アリ。 This book is useful to understand the meanings of each phrases. But it doesn’t ha...続きを読むve the specifics. The explanations of general rule are too much. If you are in charge of digital transformation, it may be useful. Posted by ブクログ DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75 データ総研 / 小川康二 / 伊藤洋一 データマネジメントの基礎知識や進め方の実例がコンパクトにまとめられており、比較的読みやすく、概要を短時間で抑えたい方にはオススメの一冊です。 ------- 第1章 データ駆動型経営へのシフト DXの本質は 事業環境の変化に迅速に適応する能力をつける 企業文化を変革する 経営トップが自ら変革...続きを読むを主導する デジタイゼーション 業務効率化 デジタライゼーション ビジネスモデル変革 データマネジメント 1.戦略策定・計画(データアーキテクチャ) 2.データの設計 3.データを蓄積する仕組みの構築・維持 4.データの利用 (データ品質の向上、セキュリティ管理も含む) DMBOK2 第2章 データマネジメント組織づくりの8原則 情報=データ+プロセス ダークデータ…利用目的不明データ 多様なデータを顧客体験価値向上につなげる データ活用文化が競争力に直結する データガバナンス基本方針→データマネジメント データの価値 意思決定や戦略策定を補佐 新しいインサイトを得られる データを資産として扱うためガバナンスを効かせ マネジメントを行う必要あり Evaluate / Direction / Monitoring 全体最適=データアーキテクチャデザイン 第3章 データマネジメント施策策定 データ活用基盤 マスタデータ管理 データ連携管理 データカタログ管理 データ駆動型経営 ①データ活用基盤の実現 ②ビジネスサイドのプロセス改革 データマネジメント施策策定のステップ ①データ要件整理 ②データマネジメント推進要件整理 ③データマネジメント施策決定 ④データマネジメントのKPI策定 ⑤ビジョンの策定 データマネジメントの成熟度 Lv1 場当たり的 Lv2 領域限定管理 Lv3 全社標準 LV4 定量評価 LV5 文化創出 第4章 データマネジメント組織設計 プリンシプル、ミッション、ゴール、ポリシー 体制、役割、プロセス CDO(チーフデータオフィサー) CDA(チーフデータアーキテクト) DO(データオーナー) DSt(データスチュワード) DA(データアーキテクト) 第5章 データマネジメントガイドライン策定 ガイドライン ガバナンスを効かせるためのルール作り 守るべきこと、守るべきもの、チェック事項 データモデリング One Fact in One Place 概念データモデル 論理データモデル 物理データモデル ガバナンススコープ データストレージ データセキュリティ データ統合と相互運用性 ドキュメントとコンテンツ管理 参照データとマスタデータ データウェアハウス メタデータ データ品質 第6章 データ活用の課題とデータ活用基盤 データ分析は仮説検証型アプローチ 分析ナレッジの共有が重要 活用データを1箇所で集中管理(SoI基盤) データ活用基盤に求められる要件 1.活用に資するデータを創り出すことができる 2.データの素性を知ることができる 3.他人がどう分析しているか知ることができる 第7章 マスタデータ管理 マスタデータは経営資源を表す MDMに求められる機能 1.マスタ登録管理機能 2.マスタ連携管理機能 3.名寄せ・クレンジング管理機能 4.メタデータ管理機能 マスタデータ連携方式 名寄せ型/HUB型/抜本統合型 MDMの目的明確化→範囲と粒度の確定→検討体制 スモールスタート、アジャイル実装 第8章 データ連携管理 データ連携の整流/清流化=流れを一方向にする 肝はマスタデータ管理 データ連携のあるべき姿はデータHUB 複数システム間のデータを1箇所で管理 欲しいシステムが欲しいタイミングで取り出す ETL/EAI/PUBとSUB/ESB データの標準化が必要 第9章 データカタログ管理 データカタログとは どのようなデータが社内にあるのかの検索を容易にし、その上でデータの詳細を分かりやすく説明するしくみ データカタログで管理すべき情報 ビジネスメタデータ データの活用ノウハウに関する情報 ①情報要求定義情報 ②活用データ情報 セキュリティメタデータ データの利用権限に関する情報 ③セキュリティレベル情報 ④ユーザアクセス権情報 アプリケーションメタデータ データの仕様に関する情報 ⑤テーブル定義情報 ⑥データ連携情報 品質メタデータ データの信頼性に関する情報 ⑦データ品質測定情報 データ管理はコストがかかる まずはデータ活用基盤上に絞って管理 クリティカルデータエレメント(CDE) 業務上の意思決定に重要なインパクトを与える データの意 第10章 データマネジメントを支えるスキル データモデル 企業のデータの在処を示す地図 概念データモデル 論理データモデル 物理データモデル データモデリング 共通認識を作るため抽象化 エンティティ ビジネスを回すための管理対象 エンティティタイプ 管理対象の集合 リレーションシップ 管理対象間の関係性 データモデリングの進め方 1.証跡を認識する 2.証跡を使って管理対象を認識する 3.管理対象間の関係性を認識する 4.部分図を統合する サブジェクトエリアモデルの作成 1.業務機能一覧の作成 2.サブジェクトエリアモデルのフレームに転記 第11章 データマネジメントの組織文化醸成 強いリーダーを発見・発掘 データ活用の成功プロセスを標準化 データモデリングの基礎教育 分析ナレッジで組織の成熟化 Posted by ブクログ データ総研のレビューをもっと見る