AI活用のためのデータマネジメント超入門

永田ゆかり

「データマネジメント」と聞くと、こんなふうに考える方も多いでしょう。
・ 「それはシステム部門の仕事でしょう」
・ 「分析は得意だけど、データの整備や管理は専門外」
・ 「うちはベンダーに任せているから関係ない」

データマネジメントは高度なデータ分析技術の話ではありません。
売上分析、顧客理解、業務改善、経営判断、リスク管理、そしてAI活用……あらゆるテーマで「データをどう扱うか」が成果を左右する時代です。それにもかかわらず、データが整っていないことで現場が止まってしまい、商機を逃す例は後を絶ちません。

本書が重視するのは「整えるべきことが整っていない」ことによる損失です。
整えるべきことを整えるには、プログラミングスキルは必要ありません。

＜本書でわかること＞
・データマネジメントの本当の役割と重要性
・よくある失敗パターンとその根本原因
・「整える」とは何をすることか、その具体像
・社内を動かす説得の言葉
・技術者でなくてもできる判断のポイント

【目次】
第1章 データマネジメントの本当の役割と重要性
第2章 現場混乱パターンの4類型と対策
第3章 データの「整備」とは何をすることか
第4章 そもそも、なぜ「整わない」のか
第5章 データ整備は構造設計
第6章 プロジェクトでデータの話が出たらやること
第7章 システム部門と円滑にコミュニケーションを取る方法
第8章 社内を動かす「説得」と「合意形成」
第9章 プロジェクトを失敗させない「初動の鉄則」
第10章 DMBOKを「読まなくてもいい」読み方

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: ビジネス・経済 / ビジネス教養
• 出版社: 日経BP
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2025年12月19日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 19MB

[ブクログ · ★★★★★]

AI/分析は花や果実。花や身をつけるためには肥沃な土壌が必要。それがデータマネジメント。
営業としてはお客様へ深掘りすべきポイントがわかりやすかったのと、お客様側の立場に立った時に社内の巻き込み方や成果の見せ方など、現場に即した内容でわかりやすかった！

[ブクログ · ★★★★★]

大事なことが沢山言語化してあった。テクノロジー側の人間であっても関わっている人たちが何をしないといけないかの理解がないとテクノロジーの活用はうまくいかないし良い結果は出ない。マジカルキラー文言「技術的に難しい」への切り込みも素晴らしい。