2017/12/27
今月のメルマガは日常生活におけるデータ活用の後編ということで、引き続き、健診データの活用方法についての考察をお届けいたします。
前回は健診データから得られる簡単な気づきについて考えてみましたが、今回はより多くのデータを取り扱う健康保険組合の例を参考に、個人レベルでもデータ活用が可能か考えてみたいと思います。
まず、健康保険組合で取り扱われるデータを見てみましょう。主なものは次の3つです。一つ目は、先月号で取り上げた健診データです。二つ目は、病院や診療所、調剤薬局等の保険医療機関から医療保険者への診療報酬請求で用いられる診療報酬明細書データ（いわゆるレセプトデータ）です。この診療報酬明細書には、データを活用する上で有用な情報が多数含まれています。例えば、保健医療機関を利用した加入者を特定する情報（医療保険者番号、保険証の記号・番号、本人・家族区分、氏名、生年月日、性別など）です。他には、診療した医療機関の番号と医師名、診療対象の傷病名（風邪なら急性上気道炎、盲腸であれば虫垂炎など）、あるいは診断や処置等の診療行為や調剤薬局等で処方された医薬品の名称とその点数（1点＝10円）などが含まれます。病気を防ぐ目的で行われる健康診断とは異なり、レセプトデータからは発病後にどのような治療を受けているのかを知ることができます。つまり、健診データとレセプトデータがあれば、”原因”と”結果”を結びつけることが可能になるのです。三つ目は、健康保険組合の加入者台帳です。この加入者台帳では主に被保険者と被扶養者の個人識別情報が管理されています。つまり、前述の”原因”と”結果”を”個人”に結びつけるためのキー情報ですね。また、それは統計解析をする上で重要な母数を知るための基本情報になります。健康保険組合ではこれらのデータを使い、生活習慣の改善や医療機関への受診を促す対象者を選定して保健指導を行い、その結果を継続的にウォッチしたり、処方された先発医薬品のジェネリック医薬品への切り替えを促す差額通知を出したりするなど、加入者の健康維持・推進と医療費の削減に役立てています。これらは多くの加入者を抱える健康保険組合ならではの取り組みと言えます。
さてここからはどうすれば個人レベルでもデータ活用が可能か考えてみたいと思います。まずデータを活用するためには、必要なデータが欠落無く揃っている必要があります。それを見える化し、気づきを得て、日々のアクションにつなげるのが基本形でしょう。例えば、筆者は紙でもらった健康診断結果を、10年前から趣味のようにコツコツとExcelに入力して管理しています。そうして蓄積したデータを折れ線グラフにして、長期の傾向をより分かりやすく”見える化”しています。尿酸値を例にとって見てみると10年間ずっと基準値の下限を下回っています。高尿酸血症と痛風の因果関係はよく知られていますが、低すぎる尿酸値も急性腎不全や尿路結石を引き起こす恐れがあり、最初の頃は下がりすぎないように気を付けていました。しかし、これまで一度も低尿酸血症と呼ばれる範囲までは下がっていないことや、若い頃から同じ傾向が続いていることもあり、今では気にしすぎる必要は無いと判断しています。簡単な例でしたが、健康診断の結果は個人の体質なども少なからず影響するため、長期の傾向を知ることが健康診断データ活用の第一歩になるのではないかと考えます。それにより、健診結果に問題が無かったとしても、自らの”変化”に気が付くことができ、生活習慣の改善などの新たな行動変容に繋げることができるのではないでしょうか。
さて、今年最後のメルマガはいかがだったでしょうか。年末年始は美味しい食事やお酒を飲み食いする機会が増えてしまいがちですが、私自身も食べたら運動を心掛けたいと思います。それでは健康的な新年をお迎えください。
2017/11/30
先日、健康診断を受けてきましたが、秋にかけての記録的な長雨による運動不足がたたり、一年前と比べて腹囲が増えてしまいました。最近ベルトが少しきつくなった気がしていたので、やっぱり…といった感じです。天候不順は個人消費にも悪影響を与えると言われていますが、特に屋外スポーツやレクリエーションを趣味とする人にとっては、健康への悪影響も決して小さくはない気がします。むしろ、個人の健康への悪影響は、組織や企業、ひいては経済への悪影響に繋がるため、無視できない問題なのではないでしょうか。年末に向けたこれからの時期、宴会など飲食の機会が増える一方で、気温低下による運動に対するモチベーション減少などが懸念されますが、普段から健康に気を付けている人もそうでない人も、今一度ご自身の健康管理について考えてみてはいかがでしょうか。そこで、今月のメルマガでは健康に関する日常的なデータについて、有効な活用方法が無いか考えてみたいと思います。
さて「健康に関するデータ」といっても、昨今はウェアラブル端末などの普及により、従来よりもはるかに早く、しかも低コストで様々なデータを取得できるようになりました。そんな中で、過去から現在に至るまで、我々会社員にとって最も身近で代表的な健康に関するデータと言えば…、やはり「健康診断データ」ではないでしょうか。それでは、活用方法を検討してみるデータを、皆さんも一年に一回は受けている「健康診断データ」に決め、そこからどのような「気づき」が得られるか考えてみます。
まず、皆さんはどのようなことに気をつけて健康診断結果をチェックされていますか。健康診断を受ける度に「判定結果オールＡ」を目指す健康志向の強い方や、逆に診断結果を見ずに捨ててしまう方などもいらっしゃるかもしれませんが、私も含め多くの方は以下のようなチェックをされていると思います。
１．「基準値外」になった検査項目の有無を確認する
２．「要再検査」になった検査項目の有無を確認する
３．気になる検査項目の「改善や悪化」の度合いを確認する
１と２は診断結果を確認するだけですが、３についてはもう少しイメージしやすいように、具体例を交えてお話しいたします。私はここ数年、健康診断前に好ましくない食生活（外食、遅い夕食や飲み会など）と運動不足が重なると、脂質代謝に関する検査結果が悪化する傾向が見られたため、特に血中の中性脂肪やコレステロールなどを健康状態の判断指標として、改善と悪化の度合いを毎年ウォッチするようにしていました。そうです、冒頭にお話したように、今年は天候不順による運動不足などの影響で上記の「健康指標」の値が悪化してしまったのです。過去、例年よりも運動過多気味だった年は、逆に下がりすぎて基準値を下回っていたくらいなので、脂質代謝を改善するためには、摂取したエネルギー以上に消費することが何よりも大切なのかもしれません。
さて、他にどのような気づきが得られるのか、もう少し考えてみたいと思いますが、残念ながら文字数がオーバーしてしまいました。続きはまた次回にしたいと思います。
2017/10/30
経営に携わる方は売上、利益の向上、コストの削減を達成するために「業務活動の効率化」に日々取り組まれていることかと思います。ただ、積極的に取り組んではいるものの、なかなか成果があがらないといったお悩みは、世の中、すべての会社に共通している悩みではないでしょうか？
『いまあるデータを有効活用した業務プロセスの改善策』の続きを読む・・・
2017/09/30
弊社は長年データモデリング教育を行っていますが、その方法は大きく２つに分かれます。１つは、お客様の実プロジェクトにレビュワーとして参画して行うＯＪＴ型の教育です。主にプロジェクトメンバが作成したデータモデルのレビュを通じて行う教育で、データモデリングプロセスの指導を中心に、文法やモデルパターン等を解説します。それに加えて、データモデリング時のヒアリングポイント、課題抽出観点の説明や、解決策検討ディスカッションの空中戦回避などのテクニック指導を行うこともあります。
『データモデリング教育も講義と実践が大切』の続きを読む・・・
2017/08/28
弊社では定期的に『データモデリングの基礎・演習コース』を開催していますが、ここ半年くらいは、それとは別に、オンサイト教育の依頼が増えてきています。「自社内にデータモデリングができる人材を育てたい」という企業が増えてきた…ということでしょうか。データモデリングブーム再燃の兆しでは、と少しワクワクしています。
奇しくも、今年度のメルマガでは”図面言語教育のススメ”や”データモデリングの逆襲”といったデータモデリング関連のコンテンツを発信してきましたので、その流れを踏襲し今回はデータモデリングの概要とその主たる用途について書いてみます。
一般的に、データモデリングの視点は「概念・論理・物理」の３つに大別されますが、その中でも弊社が扱っているのは概念データモデリングです。概念データモデリングでは、実装環境に関係なく、業務上の「もの」や「こと」を忠実にデータ構造として表現します。
もう少し具体的に言えば、ある業務領域にて・どのような対象（もの・こと・ルール）が管理されているか
・それらの対象については、どのような性質が管理されているか
・対象間にどのような関係があるのか
を図(モデル）として表現します。また、その図を概念データモデルと呼びます。
概念データモデルの代表的な用途は、システム構築における現状業務分析、新規業務設計のフェーズでのユーザとのコミュニケーションツールです。業務上のある「概念」に対して、関係者個々人が持っている理解の差を明らかにした上で、その差を埋めながら正しく位置づけるために使う道具だと言えます。大きなメリットは、概念データモデリングを通じて、システム担当者が対象業務のことを深く知ることができる点でしょう。ユーザとシステム担当者間で業務に対する共通理解を形成することが、システム構築においては非常に重要だからです。
もう１つの代表的な用途は、論理（もしくは物理）データベース設計のインプットです。実装環境を意識して行う論理データモデリングは、アクセス要件やパフォーマンス要件等を考慮して進めますが、そのインプットは業務を正しく写像した「概念データモデル」であるべきと考えます。そのメリットは…というより、それ以外に何をインプットにすべきでしょうか。それを使わないのなら、なぜ概念データモデリングをしたの？と問いたくなりますよね。
とはいえ、残念な実話ですが、弊社が概念データモデルを作成した後、後工程を請け負ったＩＴベンダがそれをインプットとせずに論理（もしくは物理）データベース設計を行った、という話を何度か耳にしたこともあります。自社内にデータモデリング人材がいなかった企業では、それを止めることができなかったのでしょう。その時に悔しい思いをした企業が、ここにきて「自社内にデータモデリングができる人材を育てたい」と思い始めたのではと感じます。
データ活用真っ盛りの現在だからこそ、データマネジメント人材も脚光を浴び始めています。そんな中、データマネジメントに造詣が深い一部の企業はすでに気付いています。データマネジメントの実践において、本当に重要な基礎力の１つがデータモデリング力だということに。いまこそデータモデリング人材の育成に取り組んでみてはいかがでしょうか？
オンサイト教育については以下のページに簡単ですが記載があります。
http://www.drinet.co.jp/training/onsite-t
2017/07/30
「ビッグデータ」という言葉が流行し始めてから５年ほど経ったでしょうか。当時は、情報活用を通じて企業の競争優位性を高めるデータサイエンティストが脚光を浴びました。その一部の人が、ビッグデータ活用の事例を発表したことにより、多くの企業がビジネス変革への期待を膨らませました。ただ、実際は「何か新しいことができるかも」が大半を占めていたと思われます。
うってかわって近年は、業界や業種を問わず、ビッグデータの活用事例が続々と公開されています。インターネットで検索をすれば、広告記事を含めて、結構な数の事例にありつけます。この５年の間に、有能なデータサイエンティストが増えたかどうかは分かりません。ただ少なくとも、ビッグデータを活用するためのインフラが発展し続けており、スキルやナレッジがアップデートされていることは間違いないでしょう。（本質的には「活用事例＝競争優位の源泉」ですので、それを公開するなんてとんでもないわけです。共益性が高いか、まあその程度の代物かもしれません。）
一方で、ほとんど公開されていないのが、ビッグデータのクオリティ管理の情報です。その理由を推測してみます。
１．ビッグデータの活用においては、データクオリティ管理は重要ではない。
２．何らかの理由により、意図的に公開していない。
３．管理できていないので、公開のしようがない。
まず１．についてです。
ビッグデータ活用の課題で最近よく耳にするのは、個人情報取扱・人材確保・処理速度などです。ビッグデータそのものの”質”に関する課題はあまり語られていませんが、誤ったデータを活用した場合、結果も誤りになるのが自然です。普通に考えれば「データクオリティ管理は重要ではない」とは言えません。ただ、活用する側は、質の低いデータが一定量含まれることは織り込み済でしょうし、あながち間違いだと言えない気もします。
続いて２．についてです。
これはあり得ますが、可能性は低いと想定します。具体的な方法は開示されずとも、こういったノウハウは、ベストプラクティスとして紹介されることがほとんどです。
となると、最後の３．が正しい理由に最も近そうです。
現時点では、ビッグデータ、とりわけ非構造化データに対するデータクオリティ管理はかなり難しい、あるいは実現不可能なのかもしれません。例えば、ＳＮＳの書き込みです。その内容の真贋はどうしたら確認できるでしょうか。現状においては、書き込み内容の現場を訪れて裏を取るくらいのことしかできません。もし、地球上のあらゆる場所にカメラやセンサーが取付けられ、そこから発信されるデータと書き込み内容をＡＩを使って照合できれば確認が取れるかもしれませんね。それくらい非現実的なことではないでしょうか。
ちなみに、ＳＮＳ上の情報の真贋の見極めがいかに難しいかは、世界的なＳＮＳの代表格であるフェイスブック社も「困難な問題」の１つとして提起しています。２０億人近いユーザーを持つ同社は、自らのプラットフォーム上の投稿内容の影響力とそこで問われる社会的責任を真摯に受け止めており、この問題の議論の場を広げるために今年６月１５日に提起したそうです。（※詳しくは同社の「Facebookニュースルーム」をご参照ください。）
本稿をまとめるとしましょう。
ビッグデータのクオリティ管理は、重要だが非常に難しいことなので、低品質データは必ず紛れると割り切ってクオリティを求めすぎないことが肝要だと思います。まだまだ”これから”の分野だと言えるので、引き続き注目していきます。
2017/06/30
前回に引き続き、4月に参加した国際カンファレンス”Enterprise Data World”（以下EDW ：http://edw2017.dataversity.net ）についてご報告します。
20年前のEDWでは、多くのセッションが「データモデリング」をテーマにしていました。リレーショナルデータベース（RDB）にデータを格納し、SQLで操作するためには、あらかじめデータ構造が決まっていなくてはいけません。そのため、ビジネスに必要なデータの関係をデータモデリングするニーズが高く、そのノウハウがカンファレンスで共有されていたのですが、NoSQLデータベースが浸透してきたこの10年の間に、データモデリングのセッションは減ってしまいました。
データ構造を固めなくてもデータを格納して貯めていけるNoSQLは、Webを中心としたシンプルなビジネスで数多く採用されています。テキストも画像も音声も動画も、なんでも構造を意識せずNoSQLデータベースに格納し、必要なものを必要な時に見つける運用が広まりました。その結果、ER図を中心としたデータモデリングへの関心も下がっていました。
これまでは・・・
しかし、今年のEDWの多くのセッションでは、「NoSQLのためのデータモデリング」がテーマとして取り上げられていました。多くの企業がNoSQLにさまざまなデータを格納し続けた結果、その容量はテラ、ペタを越えつつあります。クラウドをはじめ、ストレージが安くなったとは言え、データ構造を整理・可視化して重複・冗長を排除しなければ、コストがばかにならなくなってきています。
また「機械学習とAIを使ってビッグデータを活用する」ためにも、データ構造の整理と可視化が必要とされています。インプットデータが画像であれば、その画像が何かを表すためのタグが振られ、別のタグとの意味関係が整理されている必要があります。20年前は「データの構造設計→格納→活用」の流れで必要だったデータモデリングが、現在では「データの格納→構造の発見→活用」という流れの中で必要とされているのです。
弊社セッションでも、「データ総研の概念データモデリングはNoSQLで使用できるのか」という質問がでました。
「もちろん、弊社のデータモデリングはデータ構造の発見にも貢献します。」
と答えさせていただきました。
実際、IoTや、AI基盤のインプットデータ構造の整理などの案件でも弊社のTH記法は活躍しつつあります。30年以上の歴史に裏打ちされたデータモデリングの活躍の場は今後も増えそうです。
2017/05/31
4月の第一週に、アメリカのアトランタ市でデータマネジメントの国際カンファレンス”Enterprise Data World”が開催されました。データ総研からは筆者を含め2名のコンサルタントが参加し、セッション発表を行いました。
“Zen Style Data Modeling: Representing the Business Rules by the Layout”（禅スタイルデータモデリング：配置ルールでビジネスを表現する）
https://goo.gl/yRr4lU
テーマは、弊社のデータモデリング方法論の特徴であるエンティティの配置ルールです。
- エンティティ間に1:Nのリレーションシップがあるときは、1側をモデルの上部に配置する。
- マスターデータは、社内組織・社外組織・モノ・その他にエリアを分けて配置する。
などです。
配置ルールを導入したデータモデルは、見た目が整然とし読みやすくなります。すると、エンティティやリレーションシップの過不足に気づきやすくなり、結果として、データモデルの品質を大きく向上させます。
筆者は、こうした「配置によってより深く現実が表現される」という考えは、禅の枯山水の設計思想と通じると考えています。セッションタイトルに「禅スタイルデータモデリング」と銘打ったのはそのためです。海外でも”ZEN”は知名度があるので、気になった方がセッションに立ち寄るのでは…というねらいもありました。
セッションの結果は大好評で、30人ほど入れる会場はほぼ満席になりました。終了後にはあたたかい拍手をいただき、カンファレンス参加者から声をかけられては、質問や感想のことばをいただきました。そのなかのひとり、アメリカ人のご婦人の感想が、特に印象に残っています。
「私の会社も30年前はオリジナルの配置ルールを設けて、データモデルを作っていたの。ただ事業所毎にパッケージソフトが浸透するにつれ、配置ルールが守られなくなってきてね。今でも事業所毎にデータモデルは描くけど、エンティティ数が多いからどこになにがあるのか探すだけで苦労しちゃう。
小さな会社ならなんとかなっても、うちみたいに従業員が10万人を越えるような会社じゃ、データの品質維持がどんどん難しくなっているわ。あなたたちが発表した配置ルールは、今こそ必要なものよ。」
みなさんの会社では、データモデリングに配置ルールを設けていますか？もしまだならば、ぜひとも弊社にご相談ください。
2017/04/26
新年度が始まり早くも３週間が経ちました。
集合研修から戻ってきた新入社員や異動社員の方々の配属先も決まり、現場教育を開始した企業も多いと思います。
この時期、配属先部署で教育を担当する方々は、彼／彼女らが早く業務を覚え、組織に馴染めるように、どのような教育を施せば良いのか試行錯誤されているのではないでしょうか。
特に悩ましい課題の１つとして、教育機会の均等化が挙げられます。担当させる案件の内容やそのお客さまのタイプが様々であること、そして各社員のバックグラウンドが異なることなどから、平等に教育の機会を与えることはなかなか難しいでしょう。
このような状況では、与えられた機会を確実に活かす必要がありますが、一体どのようにすれば早期かつ効果的に業務のキャッチアップができるようになるのでしょうか。
一般的に企業では、業種や業態を問わず用途に応じた教材を用意していると思います。
例えば、業務の具体的なやり方を座学で覚えてもらうための業務ガイダンスや業務マニュアルのような資料です。
これらの資料は、弊社のコンサルタントが新規のお客さまにサービスを提供する時にも、業務の全体像を把握するために確認することが多いのですが、その際に弊社のコンサルタントはモデルリングスキルを使い自身の理解を促進しようとします。
弊社の生業は”データ”に特化したコンサルタント業なので、主にデータモデリングのスキルを使いますが、このようなモデリングスキルは、対象をある視点で”モデル化”し自分が理解しやすい形（モデル図）に置き換えるためのスキルと言えます。
モデル図の有効性は、建築における設計図面を例に取ると分かりやすいでしょう。
もし、施主と施工会社が設計図面というモデル図を使わずにコミュニケーションを取った場合、できあがった家はきっと施主のイメージと全く異なるものになってしまうことが想像に難くないからです。
弊社ではモデル図のことを”図面言語”と呼び、建築における設計図面の例のように自然言語によるコミュニケーションだけでは意思疎通が難しい場合に活用します。
図面言語の良いところは、２次元的記述で人間のパターン認識に訴えるため、モノとモノとの関係を把握するための最高の表現形式であるという点です。
業務のように形がなく、複数の要素を含み、かつそれらが相互に複雑に関係しあうものを最も分かりやすく表現する手段と言えます。
そのため、関係者間で理解を共有しなければいけない場合などに、齟齬無くコミュニケーションするためのツールとしてモデル図を活用することが可能です。
このように、”図面言語”はビジネス全般において非常に有効なコミュニケーションツールです。
“図面言語”を社員の共通のスキルとして定着させるために、”図面言語”の教育を検討してみてはいかがでしょうか。
今年度弊社では、生きた”図面言語”を学ぶための新たな教育サービスの立ち上げを企画しています。興味を持たれた方は、ぜひ弊社までご連絡ください。
crm@drinet.co.jp
2017/03/29
今月は先月に引き続き、２０２０年度から小学校で開始される予定のプログラミング教育に先んじて、小学二年生の息子にプログラミングを体験してもらった時の様子をお届けいたします。
先月は、教材として使うプログラミング言語をScratch（MITメディアラボ）に決めたところまででしたが、今月は実際にプログラミングをしてもらいました。
さて、一口にプログラミング教育といっても、今回は小学二年生が相手です。ちなみに息子は、四則演算も「たし算、ひき算、かけ算」の３つしかできず、おまけに九九もパーフェクトとは言い難い状態です。つい先日も「４×９＝６３！」と元気に答えていました。どうやら、「しく」と発音しておきながら、頭の中では「しちく」で計算してしまったようです（そういえば７時を「しちじ」でなく「ななじ」と発音したことを注意したことが…）。
本当は「習うより慣れろ」＆「自由な発想を大切に」というコンセプトの下に自由にやらせてみたいのですが、親から見た我が子の様子を考えると、いくら易しいプログラミング言語であっても、そう簡単には行かない気がします。
そこで、どう教えれば小学二年生でも挫折することなくプログラミングできるようになるのか、無理のない指導方法を考えてみました。
何を隠そう、筆者はSIerでオープン系のプログラマー・SEに従事していた時期があるのですが、その時の新入社員教育では座学での基礎＆事例勉強と課題演習の２つのカリキュラムで教えていたことを思い出しました。今思い返せば懐かしい、“Hello World！”の表示や、ソートアルゴリズムなどの演習です。
そこで今回は、眠気を誘う座学の代わりに、まずScratchの基礎を説明する動画やサンプルプログラムを見せて興味を促し、同時に、どうプログラミングすれば同じようなプログラムを作れるのか、自分なりに考えてもらうところから始めてみました。
すると、「こう命令したらこう動くと思う」と、息子なりの仮説がいくつか出てきたので、今度はそれを実際にプログラミングしてもらい検証してみました。
結果は・・・、当然かもしれませんがうまく動きませんでした。いきなりプログラミングしてもらうのはハードルが高かったみたいなので、今一度プログラムで使われている命令（スクリプト）を個別に解説してから、改めてプログラミングしてもらうことにしました。
そして息子からの質問に答えつつ見守ること約１時間、非常にシンプルでしたが息子の最初のプログラムができあがりました。それは、ステージの中央にいる恐竜が右に一歩ずつ進み、右端まで行ったら今度は左に折り返し、左端まで行ったらまた右に折り返すという動作を繰り返すプログラムでした。
プログラム自体は繰り返しの制御と判断分岐、動作制御を組み合わせた簡単なものでしたが、九九すら怪しい小学二年生の息子が試行錯誤しながらも夢中になり、ちゃんと動くプログラムを作れたことにちょっとした感動を覚えました。
今回はほんのさわり程度だったこともあり、Scratchを使った教育が実社会で活躍できるプログラマーを育てることに繋がるのかについては正直分かりませんでしたが、少なくともプログラミングに興味を持つ子供を増やすという意味では有効そうだと思いました。
様子を見ていた妻が、「ママ友からもScratch教室を開いて欲しいと言われた」と言っていたので、近いうちにまたやってみる予定です（なんでも子供向けのプログラミング教育サービスはわりと高額のようです）。
機会がありましたら、また様子をお伝えできればと思います。
2017/02/28
今月は先月お伝えしたとおり、２０２０年度から小学校で開始される予定のプログラミング教育に先んじて、小学二年生の息子にプログラミング体験をしてもらった時の様子をお届けいたします。
まず、教材となるプログラミング言語を決めないことには始まらないので、インターネットでプログラミング教育に適した視覚的プログラミング言語を検索してみました。
すると、プログラミング教育市場が賑わい始めているせいか、思っていたよりも多い五つほどのプログラミング言語が見つかったので、下記の選定基準に基づいて今回使用するプログラミング言語を決めることにしました。
選定基準の一つ目は日本語対応（できれば平仮名）していること、二つ目は特別なソフトウェアをインストールする必要が無いこと、三つ目は実績が豊富で情報収集しやすいことです。四つ目として、JavaScript等へのコード変換機能の有無を基準に含めるかどうか悩んだのですが、まだキーボード入力もできない小学二年生には過剰な機能と思い、選定基準に含めるのをやめました。
これらを考慮して、いくつかある教育向けのプログラミング言語の中から、MITメディアラボが開発した「Scratch（スクラッチ）」を使ってみることにしました。・Scratchは以下のURLにアクセスして使うことができます。
< https://scratch.mit.edu/ >
次に、Scratchはどんなプログラミングができるのか、使い勝手とあわせて見てみました。Scratchでできることを簡単に文章にすると、「あらかじめ用意されている動物などのキャラクターや任意の画像（スプライトといいます）を、背景となるステージ上でどのように動かすのか、そのための命令（スクリプトといいます）を、マウス操作中心でプログラミングすることができる」という説明になると思います。
そして、肝心のスクリプトですが、企業の基幹システムで用いられるプログラム言語のように、データベースやファイルを操作するための機能は無いものの、プログラミングの基礎となるアルゴリズムを学ぶ上で必要なものは揃っていると思いました。
代表的なスクリプトをいくつか挙げると、スプライトを上下左右に動かしたり回転させたりするなど動作に関するスクリプト、スプライトの見た目を変化させるスクリプト、効果音に関するスクリプト、キー押下やマウスクリックなどイベントに関するスクリプト、繰り返し（ループ）や条件分岐（IF文）など他のスクリプトを制御するためのスクリプト、四則演算や数字の大小判断など条件分岐で使用する演算式、任意の変数とその値を変化させるスクリプト（インデックス変数のカウントアップ）などがあります。
また、これらのスクリプトは視覚的に可能な組合せを判断できるようになっていることが特徴的です。例えば、繰り返しの制御をするスクリプトは逆コの字型をしていて、逆コの字の内側に動作など他のスクリプトをはめ込めるようになっているなど、形を見て文法を学べるようになっています。
それでは、実際にプログラミングしてみましょう！というところで、これ以上書けるスペースが無くなってしまいましたので、続きは次回お届けしたいと思います。
2017/01/30
先日、小学二年生の長男が机に向かって英語の勉強をしていたので理由を聞いてみると、英検５級（現在の中学一年生で習う範囲らしいです）を受けるとのこと。なんでも、週一回通っている英会話教室で受験を進められたそうですが、実際に模擬試験をやらせてみると散々な結果になってしまい、英語教員の資格を持つ妻が自作教材を作り必死に勉強させていました。
２０２０年度から小学生でも英語が正式教科になるなど、最近は幼少期からの英語教育が盛んですが、ちょうど同じ時期に新しく必修化を検討している教育があります。そう、プログラミング教育の必修化です。前置きが少々長くなってしまいましたが、今回は「プログラミング教育」をテーマにお届けしたいと思います。
遡ること３年半前、２０１３年６月に発表された政府の成長戦略の中に、「義務教育段階からのプログラミング教育等のIT教育を推進する」という文言が記載されました。・政府の成長戦略は以下URLを参照下さい。
なぜ、義務教育段階からプログラミング教育等の必修化を検討しているのかというと、日本国における「IT人材の不足」が背景にあるそうです。
それを裏付ける調査結果が、２０１６年６月に経済産業省が発表したIT人材（※）の最新動向と将来推計に関する調査結果に載っているのですが、今後もIT市場が高位成長するという予想の下で、３年後の２０２０年に３６．９万人、２０３０年には７８．９万人のIT人材が不足すると予測しているそうです（※IT企業とユーザ企業の情報システム部門を合わせた人材）。
・経済産業省のIT人材の最新動向と将来推計は以下URLを参照下さい。
また、IT人材の不足は日本国内だけの話ではなく、IT先進国のアメリカでも将来的にプログラマーが不足すると予測されていて、各国この課題に対して具体的な取り組みを始めようとしています。例えば、Skypeを生んだエストニアでは小学一年生からプログラミング教育を始めることを発表していたり、北欧フィンランドでは既に小学校でのプログラミングが必修科目になっていたりします。一方、イギリスでは他の国とアプローチが違っていて、まず先生へのプログラミング教育を進めようとしているそうです。きっと、イギリスのアプローチは、同様の問題を抱える日本においても参考になるはずです。
それでは、日本ではどの様なプログラミング教育が行われる予定なのでしょうか。現時点で分かっている範囲ですが、論理的思考力やアイデアを形にする力、そしてプログラミングへの興味を育むために、児童教育向けに開発された視覚的プログラミング言語が用いられると言われています。代表的なものとして、MITメディアラボが開発した「Scratch」や、文部科学省の「プログラミン」などがあるのですが、何れもWEBブラウザ上でアニメーションを作るようなプログラミングが体験できるみたいです。
ということで、お察しの良い読者はお気づきと思いますが、次回は、英検も終わって一息ついているだろう小学二年生の長男に、実際にプログラミング体験をしてもらい、その様子をお伝えできればと思います。きっと、ゲームかアニメーションを作る感覚で楽しんでもらえるはずです。
2016/11/30
今月号は概念データモデリングと小学生をテーマにしたメルマガの最終回になります。データモデリングの対象は「モノとコト」つまり「物と出来事」の二つに大きく分けることができますが、今回は「コト」を対象に小学生の息子にモデリングしてもらいました。まず、「コト」とは何のことなのか少し分かりにくいので、例えば通学や勉強など「～する」という接尾語を付けることができると説明した上で、息子自身が日々繰り返し行っている出来事を、箱（エンティティ）として紙に描いてもらいました。
『小学生でも描ける！？概念データモデリング～イベント編～』の続きを読む・・・
2016/10/28
今回は前回に引き続き、小学二年生の息子に概念データモデリングを体験してもらった時の話をしたいと思います。前回は簡単なデータモデルを使い、読み方を教えてみましたが、思ったよりも理解できている様子でした。今回は、少々無茶かもしれませんが、実際にデータモデルを描いてもらうことにしました。
『小学生でも描ける！？概念データモデリング』の続きを読む・・・
2016/09/30
先日、自宅に持ち帰った仕事をやろうとノートパソコンを開いて作業をしていると、まだ起きていた長男（小学二年生）がディスプレイを興味深げに覗き込んできました。
『小学生でも読める！？概念データモデリング』の続きを読む・・・
2016/08/30
2015年の12月に、野村総合研究所が10～20年後に日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等で代替可能になるという試算結果を発表しました。
https://www.nri.com/jp/news/2015/151202_1.aspx
『人工知能＆ロボット時代のIT人財育成』の続きを読む・・・
2016/07/28
前回もお伝えしたとおり、5月中旬に、弊社はロンドンの国際データマネジメントカンファレンス（IRM UK※）に参加しました。会食の場でロンドンっ子と雑談していたとき、EU離脱の国民投票の話題がでましたが、その場の全員が「離脱はありえない」と言っていました。それがまさかの離脱決定。離脱決定直後には、金融業の都たるロンドンはどうなるのかという不安のツイートが、飛び交っていました。今回は、そんなロンドンの未来にも影響するかもしれない、金融のお話です。
※以下URLからカンファレンスのWEBページを参照できます。（全編英語）
http://www.irmuk.co.uk/mdm2016/pdfs/MDMDG2016-WBD.pdf
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『金融業界共通語彙がフィンテックをつなぐ』の続きを読む・・・
2016/06/28
データ総研ではデータマネジメントに関する最新動向を調査するために、毎年、国際的なカンファレンスに参加しております。
今年は、5月にロンドンで開催された「IRM UK」という情報資源管理のプロフェッショナル育成を目的にしている団体が主催するカンファレンス（※）に参加してきましたので、その中から気になったトピックをご紹介します。
『制裁金24億円も！？個人情報活用時代のデータ保護規則強化』の続きを読む・・・
2016/05/20
ビッグデータという言葉が一般にも浸透して久しいですが、気がついたらビッグデータを取り扱えるデータベースも様々なタイプのものが登場しています。
『NoSQLデータベースにもデータモデリング？』の続きを読む・・・
2016/04/13
筆者がデータ総研に入社して８年半が経ちました。今日まで様々な業種のお客様に、業務データモデリングや業務プロセス改善、リポジトリ構築やパッケージ導入、データ移行設計など、多種多様なサービス提供にたずさわってきました。同時に数多くの壁にぶつかってきました。お客様の悩みやニーズに即座に応えられない場面をたくさん経験してきました。
『データマネジメントの知識が共有される日』の続きを読む・・・
2016/03/08
ここ最近データマネジメント関連の情報収集中に「ＤＭＰ」なる三文字アルファベットを
よく目にします(筆者だけかもしれませんが…)。あまりにも見かけるので、何の略語かと
思い調べてみると「データマネジメントプラットフォーム」の頭文字とのこと。
『ＤＭＰにもデータマネジメント』の続きを読む・・・
2016/02/17
先月末、グーグルの人工知能「AlphaGO」が囲碁でハンデキャップ無しで初めてプロ棋士に勝ったというニュースが話題になりました。欧州チャンピオンに３度も輝いたことのある相手と５局戦って全勝したそうです。チェスや将棋では、既に人工知能がプロ棋士を負かしていますが、囲碁で勝つにはあと１０年はかかると言われていました。この衝撃的な勝利を引き起こしたのが「ディープラーニング」です。三千万もの過去のプロ棋士の棋譜を読み込ませ、自己対戦を繰り返し行わせることでその実力を高めていったそうです。
『３歳児の成長スピード』の続きを読む・・・
2016/01/22
時期的には、来期の計画策定をされていらっしゃる方も多いのではないでしょうか？
システム開発の現場では、プロジェクトの工数を「人月」という単位で算出するのが一般的です。例えば、「１２人月」と言った形です。この「人月」という考え方が厄介で、１人が１２ヵ月かかるのも、１２人が１ヵ月かかるのも、同じ「１２人月」となってしまいます。
本当にこの「人」と「月」の等価性はあるのでしょうか？
『シンプルに考える。「量」から「質」へ』の続きを読む・・・
2015/12/16
『いまやデータモデリングはコモディティ化してしまっている。』
このような意見を耳にしたのは、遡ること３年以上前のことです。当時は“ふ～ん”と聞き流していたのですが、最近改めて考える機会がありました。
『データモデリングはコモディティ化したのか？』の続きを読む・・・
2015/11/17
「カッコイイ裏方」
2009年4月に国際的なデータ専門家組織であるDAMA Internationalにより「DMBOK」が世に出て早5年以上が経ちました。日本国内でみても、弊社が翻訳を終えて日本語版を世に出したのが2010年4月ですから、5年以上が経過したことになります。この5年で、少しずつですが、データマネジメントの重要性が世に浸透してきていると感じます。
『データマネジメントを“憧れの仕事”にするためのヒント』の続きを読む・・・
2015/10/20
突然ですが、弊社データ総研の創立記念日は、秋が始まる10月3日です。おかげさまで1985年の創立から、今年で30年の大台を迎える事ができました。これも一重に、多くのお客様のご指導、ご鞭撻の賜物であると思っております。
『おかげさまでデータ総研３０周年』の続きを読む・・・
2015/09/16
経営の意思決定や業務革新のために、様々な形でデータ活用が盛んに行われています。
そして、データ活用が広がると共にデータ品質への関心が高まっています。
データマネジメントのバイブルである『ＤＡＭＡ－ＤＭＢＯＫ』にも１０の機能の１つ
として「データクオリティ管理」があり、高品質なデータを維持管理していくための
取り組みについて記されています。
『人工知能にとっての「データ品質」を考えてみる』の続きを読む・・・
2015/08/19
５月号から先月号まで３回にわたって「Enterprise Data World」（EDW）の話題を
お届けしてきました。
今回は趣向を変えて「健康」をテーマに、データ活用にまつわるトピックをお届けします。
アラフォーの筆者にとって「健康」はとても気になるテーマですが、皆様にとっては
いかがでしょうか？
『いま、ヘルスケア分野のデータ活用が熱い！『データヘルス計画』とは。』の続きを読む・・・
2015/07/23
先月号に引き続き「Enterprise Data World」（以下EDW）の概要をお届けします。
今回のEDWで、特に耳にしたキーワードが２つあります。
「①データ戦略（Data Strategy）」と「②DMM Model」です。
今回は「②DMM Model」にフォーカスしてみたいと思います。
『本格化するデータマネジメント成熟度モデル』の続きを読む・・・
2015/06/15
先月号では「Enterprise Data World」（以下EDW）の概要をお届けしました。
そのEDWでは、毎年、その年の主要トピックに則したキーノートが講演されます。
今年は「①セキュリティ、②CDO、③エンジニアの生き方」の3本でした。
その中から、今月号では「②CDO」を取り上げたいと思います。
『米国で導入が進む「データ管理の専門職」』の続きを読む・・・
2015/05/19
皆さんは「Enterprise Data World」（以下EDW）というものをご存知ですか？
EDWとは、国際的なデータマネジメント専門家の非営利団体である
DAMA(DATA MANAGEMENT ASSOCIATION)とデータマネジメント教育組織のDATAVERSITYにより
運営されており、ベンダー中立でデータマネジメントをテーマにしたカンファレンスとして世界一の規模のものです。
『今年もEDWにデータ総研社員が参加してきました』の続きを読む・・・
2015/02/17
ビジネスに貢献できている社員の特徴は、
・顧客の悩みが理解できている
・顧客の意図を汲み取った提案ができている
・顧客に事例を紹介して、考える視点を与えている
などが挙げられます。
なぜ、このようなパフォーマンスが発揮できるのでしょうか？
『ビジネス貢献ができている社員の基礎知識とは？』の続きを読む・・・
2015/02/10
シャドーITあるいはステルスITとは、その企業における本来的なIT導入の手続きを経ずに構築された情報システムを指します。一般に、情報システム部は感知することなく、ユーザ部門が勝手につくってしまった情報システムです。また、外部のシステムから提供される機能（メール・ファイル共有など）を勝手に仕事で使うことも、シャドーITに含まれます。
『シャドーITのデータマネジメント上のリスク』の続きを読む・・・
2015/01/22
データ活用（データ集計や統計解析など）というシーンでは、
意図するデータが正確に導き出されることに一つの価値があります。
ところが、次のような問題がよく見受けられます。
『データ活用の「よくある問題」と「必要なスキル」』の続きを読む・・・
2015/01/20
今年はデータ総研の創立30周年の年ということで、この30年どのようにデータモデルに関するナレッジを蓄積してきたかについて振り返ってみます。
『本物のデータモデルを追求する』の続きを読む・・・
2015/01/06
明けましておめでとうございます。
今年一年の皆様のご多幸をお祈り申し上げます。
『新年のごあいさつ』の続きを読む・・・
2014/12/24
クリスマスを感じさせるケーキ販売やサンタの衣装をあちこちで見かけます。そうです。もう年の瀬です。今年もあわただしく一年が終わろうとしております。
『流行の波を察知する』の続きを読む・・・
2014/12/19
12月は来期予算が確定し、新しいプロジェクトに向けた準備期間です。
今やるべきことは、「必要な人材」を育てることです。
準備にどのくらい力を注いだかで、プロジェクトの命運が決まることは
言うまでもありません。
『RFP作成の3つの勘所！』の続きを読む・・・
2014/12/09
今回は、CMMI Instituteが開発したデータマネジメントマチュリティモデルを取り上げます。ちなみにデータマネジメント通信5号2012.9）でもマチュリティモデルを話題にしたので、「データマネジメントマチュリティモデルって何？」という方はそちらもお読みください。
『データマネジメントマチュリティモデルその2』の続きを読む・・・
2014/11/26
最近のシステム構築プロジェクトでは、ユーザ企業の情報システム部門が自分達でソフトウェアを作成しないケースが多くなってきました。協力会社のメンバにソフトウェア作成を任せ、情報システム部門の人達はプロジェクトマネジメントや利用部門との調整役として振る舞います。また、単なる調整役にとどまらずビジネスプロセスの変革に役立つことが、情報システム部の役割の1つと認識されている会社もあります。このような場合、新規業務設計や業務要件定義の工程では、業務仕様の確定に積極的に関与することになります。
『業務要件定義ができる人財を育成するには』の続きを読む・・・
2014/11/20
皆さまが「データモデル」という言葉からイメージすることは、
DB開発やIT部門が使う設計書ではないでしょうか。
ところが、最近はデータモデルの活用方法が変わってきたと思います。
『データモデルが業務部門独自で抽出しているデータの品質を担保します』の続きを読む・・・
2014/11/11
先日、DAMAジャパン支部が企画したカンファレンスが開かれました。データモデルの世界ではグルの一人であるDavid C. Hay（以下ヘイ氏）が参加し、データモデルパターンについて解説してくれました。
『概念データモデル、データモデルパターン』の続きを読む・・・
2014/10/28
仕事がら新しく設計したデータ構造のレビュを依頼されることもあるのですが、最近はデータ設計の質が落ちていると思います。今回はなぜ、良いデータ設計ができないのか、その原因を考えてみます。
『最近のデータ設計』の続きを読む・・・
2014/10/23
ユーザーと円滑にコミュニケーションが取れている人と、そうでない人の
違いは、自己啓発セミナー等で言われているような「プレゼンスキル」の
差によるところが大きい、と思われている方が多いのではないでしょうか？
例えば「結論ファーストで話しましょう」などです。
しかし、これはハウツーの話です。
『円滑なコミュニケーションは視点で決まる』の続きを読む・・・
2014/10/15
9月29日の日経新聞に「データ責任者ポストを新設 三菱UFJ」という記事が載っていました。
『チーフデータオフィサー（CDO）その2』の続きを読む・・・
2014/09/24
最近は、ネット上の店舗から書籍・電気製品・旅行などさまざまな商品やサービスを購入できます。これらのネットビジネスでは、会員に対してさらなる購入を促すべく、魅力的な案内を送ります。
『レコメンデーションロジック』の続きを読む・・・
2014/09/17
皆さまは業務課題検討を行う際に、受け身になってしまうことは
ありませんか？
課題検討は業務側の仕事でIT側は決まったことに対してシステム化検討を
するのが仕事だと考えていると思います。
一昔前はこの役割分担で問題なかったと思いますが、今は状況が変わって
IT側も業務課題検討に入りこむ必要があります。
『場を仕切ろう！！業務課題検討で使うと効果的な技』の続きを読む・・・
2014/09/09
最近のMDMプロジェクトはグローバルまたはグループ企業を対象としたものが多く、その中でマスタの識別子を統一する話しが出てきます。（ここでは、グローバルまたはグループの両方を指して、これらの識別子をGコードと呼ぶことにします）
マスタデータを統合するためには、1件1件のデータの粒度を調整する必要があり、Gコード統一は必須の作業となります。
『Gコード統一の注意点』の続きを読む・・・
2014/09/03
皆さまは企画・提案力がどのくらい重要かご存知でしょうか？
IT人材白書2014年によると次のような統計データが出ています。
『これで承認を取ろう！！ 通る企画・提案のテクニック』の続きを読む・・・
2014/08/21
暦の上では秋を迎えましたが、まだまだ暑い日が続いております。
夏バテになりやすい時期ですが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。
さて、皆さまは企画・提案が難しいと感じたことはないでしょうか？
利用部門や顧客は、企画・提案に対して次のような要望を持っています。
『利用部門や顧客が求める企画・提案とは？』の続きを読む・・・
2014/08/19
データマネジメント通信も2年を越え、またまたコーヒーブレイクバージョンの号となりました。ちなみに、ITアーキテクト黒澤の日記（2006年スタート）から通算すると317号目になります。1年前のコーヒーブレイクバージョン「馬券購入における情報活用」を引き継ぎ、今回は具体的な予想シーンを解説します。前回ご紹介した予想ファクター24から重要な要素を選び、その視点から勝ち馬を予想します。
『趣味・娯楽での情報活用その2』の続きを読む・・・
2014/08/05
あまりの忙しさに、7月22日発行予定のデータマネジメント通信を休んでしまいました。毎回の配信を楽しみにしていただいている読者の皆様には申し訳ございませんでした。あまりの暑さに、次もお休みしようかと思うほどですが、大変おもしろいカンファレンスに参加したので、そこで得た情報をお伝えしようと思います。
『Hadoop Conference 2014』の続きを読む・・・
2014/07/15
蒸し暑い日が続きますが、いかがお過ごしでしょうか？
さて、皆さまはどのようなタイミングでRFP（Request For Proposal：提案依頼書）を
作成されていますか？
『RFP作成はどのタイミングで行う？』の続きを読む・・・
2014/07/09
業務を表現したモデル（業務モデルと呼ぶ）とコンピュータシステムの構造あるいはソフトウェア構造を表現したモデル（システムモデルと呼ぶ）は、表現形式が似ていても内容は本質的に異なります。
たとえば、データの構造を表すデータモデルを取り上げてみます。
『業務モデルとシステムモデル』の続きを読む・・・
2014/06/24
日本の製造業は、多くの場合、商品を納品し一定期間経過後に代金を回収する掛け売りのビジネスを営んでいます。取引を始める際に、保証金を顧客（卸売業者など）から預り、一定量まで掛け売りができるようにしておきます。代金が回収できないまま、何度も出荷していると、そのうち出荷金額の合計が与信限度額を超えます。与信限度額を超えた後は、それ以上出荷しない業務ルールになっている企業がほとんどです。つまり、これ以上注文を受け付けないようにチェックがかかるなど、予防策が存在します。理由は顧客企業の倒産などによって代金が未回収になるリスクをコントロールするためです。これが与信管理業務です。
『データマネジメントの意義その6 製造業の与信管理』の続きを読む・・・
2014/06/17
梅雨入りし、あじさいが見頃の季節になりましたね。
週末はあじさいの名所、北鎌倉や京都三室戸寺へ足を運んでみては
いかがでしょうか。
さて、皆さまは業務フローをどのようなシーンで活用されておりますか？
『業務フローの活用シーンとは』の続きを読む・・・
2014/05/20
「提案を求められてはいるが、何度も出し直しをさせられる。。」
よく聞く話です。これは提案内容が相手に刺さっていない証拠です。
システム担当者の企画・提案は、「こういうシステムを構築しましょう」、
「こういう風に構築しましょう」という「HowTo」な内容になりがちです。
『相手の心に響く企画・提案力を身につけよう！』の続きを読む・・・
2014/05/13
私は普段7～8冊の書籍を並行して読むのですが、ゆっくり書籍を選ぶ時間がとれず、毎年この時期にまとめて購入することにしています。今年もゴールデンウィーク中に大型書店へ行き、数万円分の書籍を買いました。
『ゴールデンウィークの読書』の続きを読む・・・
2014/04/22
エンタープライズアーキテクチャの目指すところは、
1)経営戦略・事業戦略に貢献する情報システムアーキテクチャの実現
2)情報システム群としての全体最適化
3)情報システムに関わる計画・構築・運用・保守の効率向上
の3点に集約されると考えています。
『情報システム構造は戦略に従う～システム統合によるスリム化と肥大化～』の続きを読む・・・
2014/04/15
4月は予算を組んで、新しいプロジェクトを立ち上げる時期だと思います。
プロジェクトの立ち上げにあたって、RFP作成を求められたりするケースが
あると思いますが、皆さまの会社ではいかがでしょうか？
『RFP作成ポイントと必要ドキュメントについて』の続きを読む・・・
2014/04/08
約10年ほど前に日本国内でエンタープライズアーキテクチャ（以下EAと略）が流行しましたが、最近はあまり大きな記事として取り上げられません。しかし、地道に実施している企業は比較的多いと感じます。
『改良されるべきエンタープライズアーキテクチャフレームワーク』の続きを読む・・・
2014/03/31
今回は、「言葉の性質と概念データモデル」シリーズその3としてパーティパターンを取り上げます。
『パーティパターン』の続きを読む・・・
2014/03/18
3月は卒業シーズンということもあり、駅の構内には袴姿の女性を多く
見かけます。どこか懐かしい気持ちになりますよね。
春の訪れを感じさせる季節になりましたが、いかがお過ごしでしょうか。
『DRI流DOAにおけるプロセスモデルの位置付けとは？』の続きを読む・・・
2014/03/11
「全社統一マスタの構築と普及は、一過性のプロジェクトマネジメントではなくプログラムマネジメントとして取り組むべきです」
マスタデータマネジメントに関して、このように説明したときに、「プログラムマネジメントとは何ですか」というご質問をいただくことが何度かありました。
そこで今回のテーマはプログラムマネジメントにします。
『プログラムマネジメント』の続きを読む・・・
2014/02/25
最近、多くのお客様から「データマネジメントができる人材をどのように育成すれば良いのか？」というご質問をいただきます。データ総研としては、いままでの経験を活かし、各企業の事情にあわせたデータマネジメント人材像やカリキュラムをご提示していますが、業界全体としての対応が望まれます。
『データマネジメント人材の育成』の続きを読む・・・
2014/02/18
記録的な大雪が日本各地に猛威を振るっております。雪に弱い東京では、
交通機関は早々に麻痺し、停電も頻発してしまいました。
インフラの重要性を再認識した次第です。
『モデリング技法を活用したコミュニケーションで業務ルールの理解を促す』の続きを読む・・・
2014/02/12
先日、母が携帯電話を水槽の中に落としてしまいました。もちろん母の携帯電話は使えなくなったのですが、家族契約で貯まっていたポイントを使い、無料で新品と交換できました。おそらく母だけの単独契約では、無料交換が可能なほどポイントが貯まっていなかったと思います。店員さんの勧めに応じて家族契約にしていたので、家内や子供が貯めたポイントも合算され、無料交換が可能になったのでしょう。すばらしいサービスだと感動した一方で、それなりの時間待たされたことを覚えています。もっとスピーディであれば、パーフェクトな対応でした。
『データマネジメントの意義その5 通信業のMDM』の続きを読む・・・
2014/01/21
先日、レアジョブというオンライン英会話レッスンを受けたとき、使用したレッスン教材のテーマがビットコインでした。「ビットコインがハードディスクに記録されていることに気づかず、個人持ちのパソコンを廃棄してしまい、多額の損失を被った」というお話しでした。また、1月16日には全国銀行協会の会長が、「ビットコインの利用に何らかの規制をかけるべき」と発言し話題になっています。
『ビットコイン』の続きを読む・・・
2014/01/15
新年を迎え新しいことを始めるのに良いタイミングとなりましたが、
皆さまは何か新しいことを見つけられたでしょうか？
さて、今回はシステムエンジニアが押さえておいた方が良さそうな
DB設計について、どのような要素を押さえておくべきか述べます。
『システムエンジニアが押さえるべきDB設計の要素とは？』の続きを読む・・・
2014/01/07
新年明けましておめでとうございます。
今年もデータマネジメント通信をよろしくお願いいたします。
今回はお正月休みに思いついた「2014年情報システム部門が取り組むべきこと」5項目です。もちろん、データマネジメントの視点にこだわって選出しました。
『2014年 情報システム部門が取り組むべきこと』の続きを読む・・・
2013/12/24
以下、前号の最後を再掲いたします。
エンティティ名として「顧客」という「言葉」を選んだ時、指し示す「対象」が「受注先」「出荷先」「請求先」など、部門によって異なるのでは困ります。概念データモデルがコミュニケーションツールとして機能しなくなるからです。
概念データモデリングとは、エンティティ名の裏側に隠れている本質的な意味内容が、人によってずれていることを修正する作業です。
（次号に続く）
『言葉の性質と概念データモデル その2』の続きを読む・・・
2013/12/18
12月も半ばとなり、まわりを見渡すとクリスマス一色となりました。
クリスマスは家族と楽しい時間を過ごしたいものです。
また、最近はマスクをしている人を多く見かけるようになりましたが、
残り２週間、風邪などひかぬように元気に過ごしたいものです。
『お金の流れで業務を捉える方法とは？』の続きを読む・・・
2013/12/10
先のデータマネジメント通信32号「概念モデルの重要性」の中でフェルディナン・ド・ソシュールの言語学に触れましたが、読者の方から「少しでも良いから何か説明してほしい」との要望がありました。そこで今回は、言葉の性質と概念データモデルをテーマにします。
『言葉の性質と概念データモデル』の続きを読む・・・
2013/11/26
世の中に溢れるさまざまな情報を分析して、株価を予測することができれば大きな利益を得られます。30年前のある論文では次のような研究がされています。
『株価の動きを予測する』の続きを読む・・・
2013/11/20
11月も半ばとなり、気温もだいぶ下がって参りました。
風邪を引きやすい季節なので、お鍋などで体を温めるなどして、
体調管理には十分にご留意ください。
『江戸時代の商人のお仕事とは？』の続きを読む・・・
2013/11/12
企業が社外に開示している情報は、事実であることが求められています。業績や経営状態に関する情報はもちろんのこと、商品やサービスの情報も「正しく」表示しなければなりません。
『誤表示の問題』の続きを読む・・・
2013/10/22
新聞に「地方自治体のシステムをクラウドコンピューティングで提供します」といった記事がでるように、最近、クラウドコンピューティングがはやりです。自分でハードウェア・ネットワーク・ミドルウェア・業務アプリケーションを買いそろえることもなく、ほしい機能を安価に借りることができます。
『概念モデルの重要性』の続きを読む・・・
2013/10/16
10月も半ばとなり、紅葉シーズンとなりましたね。
この時期は、日中に紅葉を見て、夜は冷えた体を温めるような
おでんやお鍋が美味しい季節ですが、如何お過ごしでしょうか。
『失敗しない要件定義のための3つの視点とは？』の続きを読む・・・
2013/10/09
DMBOKの10のデータマネジメント機能の1つになっているデータクオリティマネジメントが本日のテーマです。
『データクオリティマネジメント』の続きを読む・・・
2013/09/24
複数業務をまたがった情報統合やサイロからの脱出を画策する際、リソースエンティティ（マスタデータ）に関するID（識別子）の統一や従属データの標準化が必須の要件になります。多くの企業でこの種の仕事は、マスタ管理チームが担っています。
『マスタ管理チームの業務貢献』の続きを読む・・・
2013/09/12
DAMA-DMBOKに10のデータマネジメント機能が紹介されています。
今日は、その中の1つデータクオリティマネジメントに関するお話しです。
『「正しい」の意味』の続きを読む・・・
2013/09/11
９月も半ばとなり、少しずつですが秋が近づいてきました。
みなさま、如何お過ごしでしょうか。
さて、今回はユーザーが情報システムに何を求めており、それをどのように
まとめるか、を考えてみます。
『ユーザーが情報システムに求める事とは？』の続きを読む・・・
2013/08/27
「ビッグデータを活用すると良いことがありそうだ」というメッセージをいたるところで目にするようになりました。最近は、ITの専門雑誌のみならず、一般の雑誌や新聞でも「ビッグデータ」という言葉を見つけることができます。「ビッグかスモールかに関わらず、わが社でも情報活用をもっと推進すべきだ」とおっしゃっている経営者が増えたと実感しています。
『ビッグデータ活用におけるマスタデータマネジメント』の続きを読む・・・
2013/08/22
厳しい残暑が続いており、秋の訪れが待ち遠しい頃ですが、
いかがお過ごしでしょうか？
さて、皆さまは新規業務設計における検討を、どのような点に着目して
行ってますか？
『新規業務設計における検討の視点とは？』の続きを読む・・・
2013/08/08
前回の「趣味・娯楽での情報活用その１（馬券購入における情報活用）」で、初めて砕けたテーマを取り上げたわけですが、大勢の皆様からご質問をいただき、その反響のすごさに驚いております。
「説明の無かったファクターについても説明してほしい」
「本当に２４のファクターを見ているのですか？」
「結局のところ、勝っているのか負けているのか？」
など、さまざまです。
データマネジメントと直接かかわっている質問ではないようですが、読者の皆様に楽しんでいいただけたようで、良かったと思っています。
半年後か１年後に「その２」を書くことにしましょう。
『情報活用の難しさ』の続きを読む・・・
2013/07/23
データマネジメント通信も1年を越え、今回はコーヒーブレイクバージョンということで、少々砕けたテーマを選びました。
「馬券購入における情報活用」です。
『趣味・娯楽での情報活用その1』の続きを読む・・・
2013/07/16
各地で梅雨が明けつつあり、記録的な猛暑が続いております。
海やプール、花火にBBQなど、夏はアウトドアが楽しい季節ですが
夏休みの予定はもう決まりましたか？
さて、皆さまはビジネス上で「決算」「伝票」「仕訳」「勘定科目」
という言葉をよく耳にすると思いますが、なぜでしょうか？
『社員に売上の視点を持ってもらうには？』の続きを読む・・・
2013/07/10
リーマンショック以降、抑えていた情報システムへの投資がやや持ち直したのでしょうか、最近また再構築案件が増えてきました。
今回は情報システムの再構築に関する話題です。
『サイロからの脱出』の続きを読む・・・
2013/06/27
６月１４日に弊社のユーザ企業を中心に開催したデータマネジメント情報交換会で「ビッグデータモデリング」の簡易的なワークショップを実施しました。その際に学んだビッグデータモデリングの一部をご紹介します。
『ビッグデータモデリング』の続きを読む・・・
2013/06/26
梅雨時期は雨が降って寒くなったり、晴れて蒸し暑くなったりと体調を
崩しやすい季節ではありますが、いかかお過ごしでしょうか。
さて、皆さまもビジネスの基本である「会計知識」の重要性は、よく理解
されていらっしゃると思いますが、実際にどのように学んでいますか？
『未経験者が会計を学ぶには？』の続きを読む・・・
2013/06/11
「チーフデータオフィサー（CDO）」が、2013年5月に開かれたエンタープライズデータワールドカンファレンス（EDW）において１つのキーワードでした。
データサイエンティストに続き、新たな役割の必要性が主張されたわけですが、CDOとは、どのような機能を果たすのでしょうか？
『チーフデータオフィサー（CDO）』の続きを読む・・・
2013/05/28
今回は、データモデリングをテーマとして取り上げました。
『業務整理法としてのデータモデリング』の続きを読む・・・
2013/05/14
今年のGWは晴天にも恵まれて、絶好の行楽日和でしたね。
GW明けは新入社員が各部署に配属され、組織が生き生きとしていきますが、
皆さんはいかがお過ごしでしょうか。
さて、皆さんは新入社員には早く独り立ちをしてもらい、
業務改善の提案ができるようになってもらいたいと思われたりしませんか？
では、業務改善ができるようになるには何を伝えたらいいでしょうか？
『新入社員に業務改善の提案をやってもらうには？？』の続きを読む・・・
2013/05/07
エンタープライズアーキテクチャ（以下EA）策定で、情報システムの全体最適化や情報基盤構築を考える際には、業務統合についても検討することになります。
『TOBEアーキテクチャ策定のポイント』の続きを読む・・・
2013/04/23
ほとんどのユーザ企業は、何らかの形で情報照会系システムを構築・維持しています。今回は、特にデータウエアハウス（DWH）の構築・維持に関わる悩みや課題を解説します。
『データウェアハウス構築・維持の悩み・課題』の続きを読む・・・
2013/04/17
今年は、早咲きの桜、春の嵐と慌ただしい花見シーズンでした。
スギ花粉もピークを過ぎつつあるようですが、いかがお過ごしでしょうか。
さて、皆さんは、ユーザやシステム担当者にヒアリングする際、
『「業務の可視化」って言うけど、何を聞けばいいんだっけ？』
とか
『質問を挙げたみたけど、網羅できているか不安。。。』
と思われたことはありませんか？
『「業務の可視化」ヒアリングで聞くべきことは？』の続きを読む・・・
2013/04/09
最近、データハブシステムを構築するプロジェクトが増えています。
今回はその背景を考えてみたいと思います。
『データハブシステム構築の背景』の続きを読む・・・
2013/03/26
先日、JDMC（ジャパン・データ・マネジメント・コンソーシアム）主催のカンファレンスに参加しました。今回はその様子を黒澤・神田がお伝えします。
『JDMCカンファレンスに参加して』の続きを読む・・・
2013/03/19
寒い中にも暖かい日が訪れるようになって参りました。
三寒四温で春が近づきますが、季節の変わり目、体調にはお気を付け下さい。
さて、皆さんは、データモデルを描く際に、
『他人が作ったデータモデルって、何がどこにあるのかわかりづらい！』
とか
『分担して作業したいが、バラバラに進めて上手く統合できるかな？』
と思われた経験はありませんか？
『業務の構造がわかりやすいデータモデルってどう描けば良いの？』の続きを読む・・・
