「これからマスターデータ管理（MDM）に取り組もうと思っているが、何をするべきなのかわからない……」
そういう企業は多いのではないでしょうか。「マスターデータ管理」や「マスターデータマネジメント」「MDM」等で検索すると、マスターデータ管理を支援するツールの情報はたくさん出てきます。しかし、MDMに取り組む過程で何をするかについて紹介した記事は、あまり存在していません。
本記事では、DMBOK2の知識領域の１つである「参照データとマスターデータ」より定義を引用し、MDMとは何か、どのようなことをすればいいかについての独自解釈を加えて、お伝えしていきます。
今回のテーマはDMBOK2の知識領域の1つ、「データストレージとオペレーション」です。
データベースの管理には高い専門性が必要です。それだけに、「専門家に任せればいい」と安易に考えられてしまいがちです。しかし、担当者に丸投げして、会社として管理をしないのは問題です。データストレージとオペレーションに関する活動が上手くいっていないと、最悪の場合システムが停止するかもしれません。言わずもがな、システム停止は事業上の損失に直結します。
そういった事態を防ぐためにも、本記事を参考に貴社のデータベース管理について見なおしてみてはいかがでしょうか。本記事では、正直言って理解するのが難しいDMBOK2の、データストレージとオペレーションの章について解釈を記載しています。特に、「どんな活動が必要なのか」「それぞれの活動がどう関連するのか」を理解しやすいようにしています。データベース管理の外観をざっくりとおさえ、社内で適切な活動が行われているか振り返ってみるといいかもしれません。
注)本記事に書かれている内容は、引用部分を除きすべて独自の解釈・主張です。弊社の知見に基づいた独自の視点で、読む人により解釈が大きく分かれるDMBOK2の内容を「こう理解すればいい」とお勧めしています。
はじめに
社内に存在する膨大な量のデータを管理・活用する際の指針となるのが今回紹介する「データアーキテクチャ」です。データマネジメントを行う企業は、まずデータアーキテクチャを設計し、それを実現するために計画的な取り組みを続けていく必要があります。
はじめに
今回の「３分間で分かるデータマネジメント」ブログのテーマは「データモデリング」です。
データモデリングはシステム構築やパッケージ導入だけでなく、データマネジメントには欠かせないものであり、今後は当たり前のように必要とされるスキルになってくるはずです。
今回の「３分で分かるデータマネジメント」ブログのテーマは「データ統合と相互運用性」です。DMBOK2では新しい知識領域として追加されており、その背景にはデータ駆動型経営へ転換するために、構造化/非構造化データを問わず様々な種類のデータを統合し、そこから価値を引き出すことが重視されている状況があるようです。今回は、データマネジメントに関する知識の中で「データ統合と相互運用性」の領域に該当する内容を書いていきます。
本ブログの内容をより詳しく知りたい方は、弊社で定期的に開催しているデータHUBセミナをご受講ください。
はじめに
ビッグデータを用いたデータ活用の話の中に「データガバナンス」という言葉が使われているのを時々目にします。また、「コンプライアンス維持のためには『データガバナンス』が必要だ」ということも叫ばれるようになってきています。試しに「データガバナンス」に触れているニュース記事を検索してみると、思いのほか多くの件数がヒットします。
しかし、多くの場合「データガバナンス」は説明なしに使われていることが多いのではないでしょうか。よくわからない方も多いと思われます。今回はデータガバナンスについて簡単に解説していきます。
はじめに
2018年5月に欧州でGDPRが施行されたことに伴い、個人データの法的保護を強化する動きが世界的に広がっています。日本も例外ではなく、個人情報保護法の改正検討がリアルタイムで行われています。しかし、最近では「法律や規制を守るだけでは足りない」という声が大きくなっています。例えば、リクナビの「内定辞退率」の一件では、予測結果を購入した企業は「個人情報保護を軽視している」として、その倫理観を厳しく問われています。
本稿では、DAMA-DMBOK2の第2章「データ取扱倫理」を参考に、データの倫理的な取り扱いについて、重要なポイントや、理解するべきことを書いていきます。
注)本記事に書かれている内容は、引用部分を除きすべて独自の解釈・主張です。弊社の知見に基づいた独自の視点で、読む人により解釈が大きく分かれるDMBOK2の内容を「こう理解すればいい」とお勧めしています。
はじめに
以前弊社では「データ活用企画の進め方」と題して、情報要求の引き出し方（トップダウン・ボトムアップ双方）を体感頂く教育セミナを開催していましたが、受講者のアンケートには「データ活用の指標をどう設定すべきか知りたい」という、より具体的な要件に直結する要望が多く書かれていたと記憶しています。
そこで、本記事では以下の手順で企業におけるデータ活用の指標を導き出す試行を行ないます。
