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
- 翔泳社 (2021年12月20日発売)
本棚登録 : 141人
感想 : 9件
- Amazon.co.jp ・本 (276ページ)
- / ISBN・EAN: 9784798171371
作品紹介・あらすじ
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
【目次】
〈第1部 データマネジメント組織の立ち上げ〉
第1章 データ駆動型経営へのシフト
第2章 成功するデータマネジメント組織づくりの8原則
第3章 データマネジメント施策策定
第4章 データマネジメント組織設計
第5章 データマネジメントガイドライン策定
〈第2部 データマネジメントの実践〉
第6章 データ活用の課題とデータ活用基盤
第7章 マスタデータ管理
第8章 データ連携管理
第9章 データカタログ管理
〈第3部 データマネジメントの継続的実践〉
第10章 データマネジメントを支えるスキル
第11章 データマネジメントの組織文化醸成
感想・レビュー・書評
-
コメント0件をすべて表示
-
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 have the specifics.
The explanations of general rule are too much.
If you are in charge of digital transformation, it may be useful.
0
-
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
0
-
DMBOKという考え方が面白い。（言ったもん勝ち、って感じはするけど。）データを資産ととらえて、その管理手法を知識体系にしようとする試み。まだ第2版なので、未完成な感じがするが、今後に期待ってことだろうか。そのうち資格試験も出来るのか。。
0
-
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。
0
データ総研の作品
