DX担当者の必携書！データを活用するために本当に必要なこととは？ データマネジメントとは、文字通り「データを管理すること」です。 ビジネスの経営資源は、「ヒト」「モノ」「カネ」「情報」から 今や「ヒト」「モノ」「カネ」「データ」に変わりました。 DXの土台であるデータマネジメントができていないと、DXは簡単に頓挫します。 そこで考えるべきことは、部門横断のデータマネジメント組織を立ち上げて、 経営戦略で掲げた目標に早く辿り着くように施策を考え、実行することです。 本書は、DXを推進・成功させるために必須となったデータマネジメントについて 多くの企業を支援してきた専門会社が、そのノウハウを紹介していく実用書です。 「データ駆動型経営」を絵に描いた餅にしないためにはどうすればいいのか、 現場の担当者向けに「実現できる内容」で詳しく説明しています。 著者は、10年前からデータマネジメントの普及に携わってきたデータ総研の皆さん。 企業がDXに失敗する理由にも触れながら、実務に役立つ成功法則を紹介しています。 【本書の想定読者】 ・DXが目指すところはわかったけれど、具体的に何から始めればいいのかわからない方 ・データが社内で散在、混乱していて、データ活用の手前で躓いているDX担当の方 ・DXがスムーズに進まない、挫折しそうで困っているDXチームのリーダー ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

DX担当者の必携書！データを資産として活用し、育てるために必要なこととは？ 本書は、データ活用に欠かせないマスターデータマネジメントについて述べています。 データ活用基盤の構築やシステム再構築では、業務横断で活用する共通マスターの設計が必ず求められます。その共通マスターにもシステム開発が伴いますが、その際、業務部門が主体となって業務要件定義を行う必要があります。 しかも全業務部門と調整・交渉をしながら業務要件を固めていく必要があるため、合意形成が非常に難しくなります。一方、IT人材不足を背景に進む「内製化」の波が、この業務に携わる社員の育成を難しくしています。 そこで本書では、内製化を前提に共通マスターをきちんと設計し、マネジメントできるようになるための実践的な方法を紹介しています。 DXを推進・成功させるために多くの企業を支援してきた専門家がそのノウハウを惜しみなく提供し、「データ駆動型経営」を絵に描いた餅にしないためにはどうすればいいのか、現場の担当者向けに「実現できる内容」で詳しく説明しています。 著者は、10年前からデータマネジメントの普及に携わってきたデータ総研の伊藤洋一氏。企業がDXやデータ活用に失敗する理由にも触れながら、実務に役立つ成功法則を紹介しています。 【本書の想定読者】 ・マスターデータの業務要件を決める業務部門の責任者 ・マスターデータを設計するIT部門のエンジニア ・マスターデータマネジメントの組織を立ち上げて推進するリーダー 【目次】 第1章 なぜ、今、MDMが必要なのか 第2章 MDMの概観を掴む 第3章 共通認識構築のメカニズム 第4章 MDM基盤構築 第5章 MDMの組織作り 第6章 MDMの教育作り ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

データを使い、業務改善をしてビジネスに貢献する。その担い手として情報システム部門が期待されています。本書はデータを整え、活用する「データマネジメント」の体系を提示し、計画の立て方、取り組む際の勘所、実例を網羅した一冊です。 　複数システムに散在するデータの統合手法について一章を設けました。企業合併や国際化にあたって必須の活動です。さらに著者が30年かけて分析した「データモデルパターン」を初公開しました。商品管理、価格、契約、予実対比のパターンを見ると、業務の改善や設計の糸口が得られます。 　手法ごとに実践事例を掲載しました。ビッグローブ、ホンダ、ヤマハ発動機、NTTデータ、大成建設、JCBの実務者が寄稿しています。

部門やシステムを超えて、 全社共通のデータに変える 技術を解説！ システム開発やデータ活用を進める際、 同じ言葉を使っているのに話が噛み合わない…… そんな経験はありませんか？ それは、「データの意味のズレ」が 原因かもしれません。 データの意味は立場や文脈で変わります。 例えば「売上」という言葉ひとつ取っても、 営業部門と経理部門で解釈が異なることも。 データが増え続ける中、意味のすれ違いが システム開発やデータ基盤構築、DXの推進、 データ分析、データ活用の妨げになっています。 本書ではデータを通じて組織の共通認識を深め、 共通理解へと導くコミュニケーションツールである 「概念データモデル」について解説しています。 かつてはデータベース設計の補助的役割を 担っていましたが、今や業務は部門をまたぎ、 社内外のシステムやサービス、 生成AIとも連携する時代です。 本書でデータの信頼性と再利用性を高めましょう。 【こんな方におススメ】 ・システムエンジニア ・データエンジニア ・データ分析担当者 ・DX推進者、AI担当者、BI担当者 【本書で学べること】 ・なぜ今、概念データモデルが必要なのか ・業務プロセスからデータの意味を捉える方法 ・エンティティ図や、成果物の作成方法 【著者プロフィール】 伊藤 洋一 データガバナンスやデータマネジメントの 組織設計や体制構築支援に注力し、 持続可能なデータ活用文化の定着を支援。 【本書の構成】 ◆第1部　導入編 第1章　なぜデータの「意味」が大切なのか？ ◆第2部　文法編 第2章　概念データモデルの文法の基礎概念 第3章　KEYとRKEY 第4章　分類構造と分担構造 第5章　関係 第6章　エンティティ類型 第7章　加工データとSPFチャート ◆第3部　手順編 第8章　データモデリングプロジェクトの手順 第9章　データモデリングプロジェクトの成果物 第10章　データモデリングプロジェクトの知識 ◆第4部　実践編 第11章　業務システム領域の概念データモデル 第12章　データ活用領域の概念データモデル ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。