「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。
はじめに
今回のテーマはデータガバナンスです。
最近よく聞くお悩みとして「顧客データを活用したいが、個人情報保護の観点で見たときに大丈夫か？」という話がありますが、個人情報に限らずデータの取り扱いに関する規制と世間の目は厳しくなっています。また、「AIを導入したいが、そもそも使えるデータがない」等の話もよく聞きます。日常の業務において活用を意識せずにデータを取り扱っていた結果、活用に堪えないデータばかりが蓄積されている（あるいはそもそも物理的に削除している）という状況に陥っているようです。
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。
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。これからの時代、データを倫理的に取り扱うことが求められるのは間違いないでしょう。
本稿ではデータを取り扱う際の倫理についてわかりやすく解説していきます。
はじめに
前回のブログではグラフデータベース（以下、グラフDB）が年々注目を集めいている理由について紹介しました。今回は、Web上に公開されているグラフDBの導入事例の中から約150件を調査し、導入ケースのトップ5をご紹介します。
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。
はじめに
NoSQLの１つに分類されるグラフデータベース（以下、グラフDB）ですが、同じNoSQLに分類されるドキュメント型、キーバリュー型、ワイドカラム型などのデータベースに比べ国内の導入事例が少ないように思います。
一方、海外ではグラフDBの人気が年々高まっています。