テーマブログ【データマネジメント】

プラットフォームに依存しないITシステム「見える化」のための指標

「Specialist」から「Citizen」へ

温故知新　ＤＯＡによる業務要件定義

半構造化データのマクロレベルとミクロレベルの関連と注意点の考察

なぜデータHUBシステムが必要なのか？

ビッグデータのクオリティは求めすぎない

「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。

（EDW報告その2）データモデリングの逆襲

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。

Enterprise Data Worldでのモデル配置ルールを発表

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。

金融業界共通語彙がフィンテックをつなぐ

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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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

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。

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シャドーITのデータマネジメント上のリスク

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。

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本物のデータモデルを追求する

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。
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新年のごあいさつ

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。
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流行の波を察知する

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。
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データマネジメントマチュリティモデルその2

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。
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業務要件定義ができる人財を育成するには

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。
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概念データモデル、データモデルパターン

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。

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最近のデータ設計

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。

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チーフデータオフィサー（CDO）その2

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。
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レコメンデーションロジック

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。
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Gコード統一の注意点

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。
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趣味・娯楽での情報活用その2

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。

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Hadoop Conference 2014

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。

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業務モデルとシステムモデル

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。

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データマネジメントの意義その6　製造業の与信管理

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。

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偽の関連に気をつけろ　”correlation doesn’t equal causation”

データマイニングの世界では、「週末にビールとおむつが同時に売れる関係」が有名です。
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ゴールデンウィークの読書

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。

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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～

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。

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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

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。
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パーティパターン

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。
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プログラムマネジメント

「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。
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データマネジメント人材の育成

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。
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データマネジメントの意義その5　通信業のMDM

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。
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ビットコイン

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。
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2014年　情報システム部門が取り組むべきこと

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。
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言葉の性質と概念データモデル　その2

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）
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言葉の性質と概念データモデル

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。

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株価の動きを予測する

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。

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誤表示の問題

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。

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概念モデルの重要性

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。

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データクオリティマネジメント

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。

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マスタ管理チームの業務貢献

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。

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「正しい」の意味

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。

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ビッグデータ活用におけるマスタデータマネジメント

「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。

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情報活用の難しさ

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。

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趣味・娯楽での情報活用その1

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。

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サイロからの脱出

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。
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ビッグデータモデリング

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。

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チーフデータオフィサー（CDO）

「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？

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業務整理法としてのデータモデリング

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。

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TOBEアーキテクチャ策定のポイント

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。

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データウェアハウス構築・維持の悩み・課題

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。

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データハブシステム構築の背景

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。

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JDMCカンファレンスに参加して

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。

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データマネジメントの意義その４　束ねる構造を見つけ出せ

今回は「束ねる構造を見つけると、業務改善につながる」というお話です。

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データマネジメントの意義その３　データクオリティの向上による業務改善

「データクオリティを向上させて業務を改善できます」
こう言われても実体験のない人にとっては、すぐに信じることはできません。データクオリティマネジメントの正体もわからないし、どのように改善するか想像もできないからです。「自分達の部署は、きちんとデータを登録しているし、別に困っているわけでもないしなあ・・・。」と思うのは自然なことです。

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データアーキテクチャの策定

今回のデータマネジメント通信は、「データアーキテクチャの策定」です。

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Similarity（類似点）に着目せよ

今回のデータマネジメント通信は、「Similarity（類似点）に着目せよ」です。

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データマネジメントの意義 その２ 「医療データの統合」

明けましておめでとうございます。新しい年を迎え、新たな心持ちで仕事を始めております。今年もよろしくお願いいたします。

今回は、データマネジメントの意義その２として、「医療データの統合」です。データマネジメントの意義シリーズは、過去の事例を中心にお話するつもりですが、今回はちょっとだけ未来のお話です。

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年末のご挨拶　2012年は「ビッグデータ」の一年でした

今年も残すところ３営業日ほどになりました。データマネジメント通信も今回が１２回目となり、月２回の発行ペースにも慣れてきました。読者の皆様には続けてご愛読いただき、感謝申し上げます。

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データマネジメントの意義　その１

SCMの全体最適化：グローバルな情報統合による業務把握・業務変革

データマネジメントの意義については、さまざまな角度で分かりやすい事例をお話しようと考えています。今回のデータマネジメント通信はその１回目です。
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情報活用と情報システム部の役割

なぜ、何のために、データマネジメントするのでしょうか？
このテーマについては、「データマネジメントの意義」というタイトルで今後シリーズ化するつもりですが、簡単に言ってしまえば、「情報活用が経営または業務を良くすることに役立つから」です。
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ザックマン氏の講演

先日、DAMA日本支部の主催により、アジアン・データマネジメント・カンファレンスが開催されました。エンタープライズアーキテクチャで有名なザックマン氏の講演があったので、その要点をご紹介したいと思います。
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非構造化データの構造化

前回のデータマネジメント通信でビッグデータのクオリティマネジメントに触れましたが、その中で「（ビッグデータから）何か意味を取出すためには、構造化する必要がある」と書きました。
この点について、次のようなご質問を受けました。
・構造化するとはどういうことか？
・構造化しなければ意味は取出せないのか？
今回はこのご質問に応えるため、非構造化データの構造化をテーマとして取り上げます。
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ビッグデータのクオリティマネジメント

今回のデータマネジメント通信は、次の問いから始まります。

「ビッグデータに関するデータクオリティマネジメントは可能か？あるいは必要か？」
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データスチュワードという仕事

データマネジメントを実施するためには、対象データの更新・参照業務や品質維持に関する責任部署が必要です。
一昔前はそういった責任部署をデータオーナーと呼んでいました。
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データマネジメントマチュリティモデル

DAMA-DMBOKには１０のデータマネジメント機能が記述されていますが、これらのデータマネジメント機能を全社的に導入する企業のなかには、マチュリティモデルを使っているところがあります。
（DAMA-DMBOKについてはこちらhttp://www.drinet.co.jp/dmbok）
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データマネジメントとは何か

「データマネジメント通信なのだからデータマネジメントの定義ぐらいは触れておくべきでしょう。」そういったご意見にお応えするため、今回は私なりにデータマネジメントを説明してみます。（定義というと大げさなので、もう少し軽い感じで・・・）
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コネクト・ザ・ドット　テクニック（Connect-the-Dots Technique）

この手法は、昨年のEDW（エンタープライズデータワールド）カンファレンスに参加した際、Danette McGilvrayさんから教えていただいたものです。
彼女は、チュートリアルの中で「データクオリティ＆データガバナンスのビジネス影響度を評価する方法」を説明しており、その１つの手法がコネクト・ザ・ドットテクニックでした。
『コネクト・ザ・ドット　テクニック（Connect-the-Dots Technique）』の続きを読む・・・

顧客データの管理責任者は誰か？

7月よりデータマネジメント通信としてメール配信しています。

第2回は「顧客データの管理責任者は誰か？」を取り上げます。
『顧客データの管理責任者は誰か？』の続きを読む・・・

マネーボール

7月よりデータマネジメント通信としてメール配信を開始しました。

第1回はマネーボールを取り上げます。
『マネーボール』の続きを読む・・・