はじめに
前回の記事ではデータマネジメントの資格「CDMP」についてご紹介しました。無料配布の弊社オリジナル問題も好評いただき、データマネジメントの資格に関心を持っている方が多くいらっしゃることを実感しました。（前回の記事を読む）
今回は、5つあるCDMP試験のうち、『データマネジメント基礎試験（Data Management Fundamentals Exam）』を筆者が実際に試験を受けた際の勉強方法を紹介するとともに、その感想をお伝えします。CDMPの受験を検討されている方のご参考になれば幸いです。
はじめに
データマネジメント業務に係わる多くの方がDMBOKをお読みになったことがあるかと思います。DMBOKはデータマネジメントに関するあらゆる領域について体系的に書かれた良書です。しかし、多忙なビジネスパーソンにとって全672ページというボリュームは、手軽に読める量ではありません。
そこで、DMBOKの内容について効率的に理解する良い方法はないか模索していたところ、CDMPというデータマネジメントに関する資格があることをEDW2019に参加した際に知りました。
はじめに
EDW2019にて、某大手投資銀行がサービス(機能)ごとにアプリケーションを作り、それを組み合わせてシステムを作成するマイクロサービスアーキテクチャ実現のための取り組みについて事例を発表していました。その際、日本ではあまり聞いたことがないワードが使われていました。それは、ポリグロット・パーシステンス(polyglot persistence)とマルチモデルデータベース（Multi Model Database）です。これら２つのワードは優れたマイクロサービス型システムを構築する上で重要なコンセプトです。マイクロサービスが今後のスタンダードになることを想定し、これら２つのワードが日本でもっと認知され、皆様がシステム構造を検討する際の参考となるようにご紹介します。
はじめに
前回はGDPRが適用になる場合とGDPR最新動向についてご紹介いたしました。
今回はGDPR特有の権利とその対策についてご紹介いたします。
GDPRではデータ主体に認められている権利が全部で8つあります。その中には日本の個人情報保護法でも認められているものと認められていないGDPR特有のものがあります。今回はGDPR特有の権利の中から「忘れられる権利」、「データポータビリティの権利」、「異議を述べる権利」の3つについてご紹介します。GDPR特有の権利についてご理解いただき、今後のお取り組みの参考にしていただければ幸いです。
今年の3月にアメリカのボストンで開催されたEDW2019では、GDPRについてのセッションが多数開催されていました。GDPRが施行されて早1年が経ちましたが、セッションの参加者も多く、これからGDPRに対応する米企業が多いことに驚きました。
３月にボストンで開催されたEDW(Enterprise Data World)に参加してきました。
今回最も注目を集めていたのは、メタデータマネジメントやデータカタログに関する講演でした。２０１８年ガートナー社のメタデータ管理ソリューション（データカタログ含む）のマジッククアドラントでリーダーに位置付けられた９社のうち、その中でも特に優秀な３社がEDWにブースを出展していました。
さらに、彼らのブースや講演には、ユーザ企業の担当者が殺到し、熱心に質問していました。
世界中のデータマネジメント・プロフェッショナルの育成に向けて様々な教育コンテンツを提供している「DATAVERSITY」と、同じく、世界中のデータマネジメント活動の推進・実践に向けて様々な取り組みを行っている「DAMA International」が年1回共催する、世界中のデータ研究者、専門家、ビジネスパーソンのための大型カンファレンス「Enterprise Data World」。
第23回目を迎えた今回は、アメリカのボストンで1週間に亘り開催されました。
「データの管理や分析は専門家が行うもの」というイメージを持つ人は多いかと思いますが、データを取り巻く環境の変化や技術の進歩によって、データを扱う人物像に変化が起きています。
今回のブログでは、この変化の背景とデータを扱うこれからの人物像について、EDW（Enterprise Data World）2018で話されていたことをご紹介します。
１～２年前「システム内製化に舵を切る企業が増える」という予測をよく耳にしました。2018年末の現在、本当にそうなったのかはよくわかりませんが、IPAの「IT人材白書2018」によれば、社内にITのスキルを蓄積・強化するためにIT業務の内製化を進めている企業は（アンケート回答企業の）全体で5割弱とのことです。工程でいえば、企画・設計など上流の内製化を進めており、大規模の企業ほどその傾向が強いことが見て取れます。
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）