前回のブログでは、非構造化データをマクロとミクロの２つグラフ構造で定義することについてお伝えしました。その中で、マクロレベルはデータの種類を表す「クラス」とその関係を表す「プロパティ」、ミクロレベルは特定の１つのものや文字列などのデータ表す「主語」「目的語」とその関係を表す「述語」を要素としていました。またマクロレベルのクラスは階層的に定義できるとお伝えしました。
（https://jp.drinet.co.jp/blog/datamanagement/qcfixpdzmf）
パソコン利用者には慣れ親しんだツールであるExcel。
使い勝手の良いフォーマットを自由に作成することができ、多様な計算式を備えているため、利便性の高いツールとして、報告の取りまとめや案件管理、管理会計の数字作成など、企業内では幅広く利用されているのが現状です。現場では、「少しでも早く仕事を終わらせたい！」と、Excelの有効活用に取り組んでいることでしょう。
データ総研では創業以来、主にIT部門向けのコンサルティングサービスを生業としてきましたが、今後はIT部門や業務部門という垣根を越えたサービスの必要性があるのではないかと考えています。
その理由の一つに、昨今の技術革新によってITが業務部門の方にとってより身近なものになってきていることが挙げられます。例えば、これまで時間が掛かり且つ専門性も必要だった大量のデータ分析が、より短時間でしかも業務部門の方でも手軽に扱えるようになったり、AIやIoTを活用して大幅な省力化が可能になったり、最近はこのような事例を聞く機会も増えてきました。
EDW（Enterprise Data World）では半構造化データをどう管理・活用するかが多く語られていました。前回のメルマガでは、構造化データや非構造化データとの比較を通して『半構造化データとは何か？』をテーマにお伝えしましたが、今回は半構造化データの定義についてお伝えします。
EDW（Enterprise Data World）では半構造化データをどう管理・活用するかが多く語られていました。それらのトピックも今後触れていきたいと思いますが、本ブログではその前段として『半構造化データとは何か？』に触れたいと思います。『半構造化データ』とはどんなもので、構造化データや非構造化データとは何が違うのでしょうか？
ビッグデータ全盛の現在、データ活用に取り組んだものの結果が出ず、その失敗の一因がマスターデータの問題だった、といった話はある意味で『すべらない話』になっています。その失敗がトリガーとなり「マスターデータマネジメント（MDM）」の重要性に再注目する企業も少なくありません。
弊社は1985年の創業以来「ビジネスと情報システムの懸け橋になる」をミッションとして掲げ、データ中心アプローチ（DOA）手法に基づくデータモデリングノウハウ/スキルを持った人材育成に努めて参りました。しかし、その成果は我々にもお客様にも必ずしも満足できるものには至っておりませんでした。
最近の基幹系システム再構築、SoE（Systems of Engagement：顧客と繋がるためのシステム）の構築やビッグデータ分析などのプロジェクトには、‟システム間連携の見直し”という共通テーマがあります。そして、それらのプロジェクトをきっかけにして「データHUBシステム構築プロジェクト」を立ち上げるケースが増えています。
『FIBO』というものをご存知でしょうか？
FIBO（Financial Industry Business Ontology）とは金融に関する全世界標準の用語集を作ろうとする取り組みです。金融業界を横断したリスクマネジメントを目的としており、米国のEDMC（Enterprise Data Management Council）という非営利組織が主体となって進めています。
用語集には金融に関する用語の定義と各用語間の関係性の定義が含まれ、概念モデルとして表現されます。
※FIBOについての詳細は弊社過去ブログをご覧ください
https://jp.drinet.co.jp/blog/news/oldjzcfj29c1p
今年の4月22日から4月27日にかけて、アメリカのカリフォルニア州サンディエゴでデータマネジメントの国際カンファレンス"Enterprise Data World"（以下EDW）が開催されました。世界中から1000人超のデータマネジメント専門家が集まり、日本からも5社11人と少人数ではありますが、現地でお会いすることができました。