DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75(データ総研 小川 康二 伊藤 洋一)|翔泳社の本
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DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75




形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798171371
定価:
2,200(本体2,000円+税10%)
仕様:
A5・276ページ
分類:
経営・マーケティング

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DX担当者の必携書!データを活用するために本当に必要なこととは?

データマネジメントとは、文字通り「データを管理すること」です。
ビジネスの経営資源は、「ヒト」「モノ」「カネ」「情報」から
今や「ヒト」「モノ」「カネ」「データ」に変わりました。

DXの土台であるデータマネジメントができていないと、DXは簡単に頓挫します。
そこで考えるべきことは、部門横断のデータマネジメント組織を立ち上げて、
経営戦略で掲げた目標に早く辿り着くように施策を考え、実行することです。

本書は、DXを推進・成功させるために必須となったデータマネジメントについて
多くの企業を支援してきた専門会社が、そのノウハウを紹介していく実用書です。
「データ駆動型経営」を絵に描いた餅にしないためにはどうすればいいのか、
現場の担当者向けに「実現できる内容」で詳しく説明しています。

著者は、10年前からデータマネジメントの普及に携わってきたデータ総研の皆さん。
企業がDXに失敗する理由にも触れながら、実務に役立つ成功法則を紹介しています。

【本書の想定読者】
・DXが目指すところはわかったけれど、具体的に何から始めればいいのかわからない方
・データが社内で散在、混乱していて、データ活用の手前で躓いているDX担当の方
・DXがスムーズに進まない、挫折しそうで困っているDXチームのリーダー

【目次】
〈第1部 データマネジメント組織の立ち上げ〉
第1章 データ駆動型経営へのシフト
第2章 成功するデータマネジメント組織づくりの8原則
第3章 データマネジメント施策策定
第4章 データマネジメント組織設計
第5章 データマネジメントガイドライン策定
〈第2部 データマネジメントの実践〉
第6章 データ活用の課題とデータ活用基盤
第7章 マスタデータ管理
第8章 データ連携管理
第9章 データカタログ管理
〈第3部 データマネジメントの継続的実践〉
第10章 データマネジメントを支えるスキル
第11章 データマネジメントの組織文化醸成


DX担当者の必携書
DX迷子にならないための羅針盤
豊富な図解でDXの成功法則をイメージ

豊富な図解でDXの成功法則をイメージ

そもそもデータマネジメントとは?

そもそもデータマネジメントとは?

具体的で実践的な方法を簡潔に紹介

具体的で実践的な方法を簡潔に紹介

データ活用の課題と解決策が一目瞭然

データ活用の課題と解決策が一目瞭然

知っていれば、困難なことも対策可能

知っていれば、困難なことも対策可能

著者の確かな経験から学びを得られる

著者の確かな経験から学びを得られる

〈第1部 データマネジメント組織の立ち上げ〉

第1章 データ駆動型経営へのシフト
1.1|RULE01 DX推進の経緯を知る
1.2|RULE02 「タイ」と「タライ」の違いを意識する
1.3|RULE03 顧客中心指向を徹底する
1.4|RULE04 データ駆動型経営へのシフトを目指す
1.5|RULE05 データマネジメントの対象と活動を理解する

第2章 成功するデータマネジメント組織づくりの8原則
2.1|RULE06 データの性質を理解する
2.2|RULE07 ビジネスサイドに求められる変化を理解する
2.3|RULE08 範囲と概観を理解する
2.4|RULE09 原則1 データを資産として扱う
2.5|RULE10 原則2 ガバナンスとマネジメントを分離する
2.6|RULE11 原則3 全体最適を優先させる
2.7|RULE12 原則4 データは全社的ケイパビリティと認識する
2.8|RULE13 原則5 強いリーダーシップを確立する
2.9|RULE14 原則6 個別プロジェクトから終わらないプログラムとする
2.10|RULE15 原則7 対象領域を絞ったスモールスタートで始める
2.11|RULE16 原則8 データマネジメント活動もサービスとして考える

第3章 データマネジメント施策策定
3.1|RULE17 データマネジメント施策策定の概観を理解する
3.2|RULE18 データマネジメント施策策定の5ステップを理解する
3.3|RULE19 データマネジメント施策策定の進め方を事例で理解する

第4章 データマネジメント組織設計
4.1|RULE20 データマネジメント組織設計の概観を理解する
4.2|RULE21 データマネジメント組織設計の5ステップを理解する

第5章 データマネジメントガイドライン策定
5.1|RULE22 ガイドライン策定の概観を理解する
5.2|RULE23 データアーキテクチャをシンプルに考える
5.3|RULE24 データモデリングとデザインをシンプルに考える
5.4|RULE25 データストレージとオペレーションをシンプルに考える
5.5|RULE26 データセキュリティをシンプルに考える
5.6|RULE27 データ統合と相互運用性をシンプルに考える
5.7|RULE28 ドキュメントとコンテンツ管理をシンプルに考える
5.8|RULE29 参照データとマスタデータをシンプルに考える
5.9|RULE30 データウェアハウスをシンプルに考える
5.10|RULE31 メタデータをガバナンスする
5.11|RULE32 データ品質をガバナンスする

〈第2部 データマネジメントの実践〉

第6章 データ活用の課題とデータ活用基盤
6.1|RULE33 データ活用をテコに業務上の課題を解決する
6.2|RULE34 データ分析のアプローチ方法を見直す
6.3|RULE35 分析ナレッジを共有し、他者から学ぶ
6.4|RULE36 組織を横断したデータ共有の仕組みをつくる
6.5|RULE37 データカタログを用意する
6.6|RULE38 整合したデータを事前に用意しておく
6.7|RULE39 活用データを1箇所で集中管理する
6.8|RULE40 データ種の増加に対応する
6.9|RULE41 複雑化した権限管理を統合管理する
6.10|RULE42 課題に対応したツールを選ぶ
6.11|RULE43 データ活用基盤の全体像を知る
6.12|RULE44 分析ナレッジが溜まるデータ活用の仕掛けをつくる

第7章 マスタデータ管理
7.1|RULE45 マスタデータの大事さを知る
7.2|RULE46 MDMに取り組む
7.3|RULE47 MDMシステムに求められる基本機能を知る
7.4|RULE48 適切なマスタデータ連携方式を選択する
7.5|RULE49 MDM実現の壁を知る
7.6|RULE50 MDM実現のWhy(目的)を突き詰める
7.7|RULE51 マスタデータの範囲/粒度を見極める
7.8|RULE52 MDMの実現はヒトが9割と知る
7.9|RULE53 MDMシステム導入もアジャイルに実施する

第8章 データ連携管理
8.1|RULE54 データがスパゲッティ化する原因を知る
8.2|RULE55 データ連携の清流化を目指す
8.3|RULE56 全社のデータ連携のあるべき姿を知る
8.4|RULE57 データHUBの導入を検討する
8.5|RULE58 データの標準化を行い、データ連携を統制する
8.6|RULE59 データ活用のためのデータ連携を実現する

第9章 データカタログ管理
9.1|RULE60 データカタログとして何を管理すべきかを知る
9.2|RULE61 ビジネスメタデータを管理する
9.3|RULE62 セキュリティメタデータを管理する
9.4|RULE63 アプリケーションメタデータを管理する
9.5|RULE64 品質メタデータを管理する
9.6|RULE65 データカタログを中心としたコミュニケーションを実現する

〈第3部 データマネジメントの継続的実践〉

第10章 データマネジメントを支えるスキル
10.1|RULE66 データモデルについて理解する
10.2|RULE67 データモデルで共通認識をつくる
10.3|RULE68 小売業を例にデータモデリングしてみる
10.4|RULE69 配置ルールに従ってデータアーキテクチャを定義する
10.5|RULE70 データ定義の書き方について理解する

第11章 データマネジメントの組織文化醸成
11.1|RULE71 強い使命感を持ったリーダーを発見する
11.2|RULE72 データ活用推進企業の特徴を押さえる
11.3|RULE73 データ活用推進企業のコンピテンシーを理解する
11.4|RULE74 キャリアパスを設計する
11.5|RULE75 組織を成熟させる

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最終更新日:2022年04月26日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 013
目次 第8章
2刷
8.2 RULE55 データ連携の清流化を目指す……188  データの流れを一方向にする……188  マスタデータがデータ連携の濁流を引き起こす……189  データ連携の清流化の肝はマスタデータ管理……190  マスタデータの登録/承認プロセスを考慮する……191
8.2 RULE55 データ連携の整流/清流化を目指す……188  データの流れを一方向にする……188  マスタデータがデータ連携の濁流を引き起こす……189  データ連携の整流/清流化の肝はマスタデータ管理……190  マスタデータの登録/承認プロセスを考慮する……191
2022.01.31
1刷 043
「RULE06 データの性質を理解する」の「Point!  ナレッジデータを中心にしたビジネス活動が当たり前になる」2~3行目
2刷
知的創造企業の仕組みをつくることであるいっても過言ではありません。
知的創造企業の仕組みをつくることであるといっても過言ではありません。
2022.01.31
1刷 054
「RULE11 原則3 全体最適を優先させる」の「■データアーキテクチャのデザインを最優先に行う」4行目
2刷
データ流通が整流化するように
データ流通が整流/清流化するように
2022.01.31
1刷 059
図2.9.1の右図
2022.04.05
1刷 061
図2.10.1 下部の右端の囲み
2刷
情報システム部門
購買部門
2022.01.31
1刷 068
「RULE18 データマネジメント施策策定の5ステップを理解する」の「ステップ3:データマネジメント施策決定」1行目
(図3.2.1)
(表3..2.1)
2022.04.26
1刷 075
「■表3.2.1 標準データマネジメント施策一覧(No.3~No.6)」の「チェック項目」の最後の欄
2刷
・データリネージに関するドキュメントがあり、データ流通が整流化されている(ブラックボックスやスパゲティ状態ではない)
・データリネージに関する資料があり 、データ連携が整流/清流化されている(ブラックボックスやスパゲティ状態ではない)
2022.01.31
1刷 077
「■表3.2.1 標準データマネジメント施策一覧(No.7~No.9)」の「チェック項目」の6番目の欄
2刷
・Asisのデータアーキテクチャとデータリネージを考慮して、統合マスタデータの配置とライフサイクル(生成~消滅)を設計し、データ流通経路を整流化させている
・Asisのデータアーキテクチャとデータリネージを考慮して、統合マスタデータの配置とライフサイクル(生成~消滅)を設計し、データ連携を整流/清流化させている
2022.01.31
1刷 086
「RULE19 データマネジメント施策策定の進め方を事例で理解する」の「ステップ5:ビジョン策定」の「COLUMN データウェアハウス、データマート、データレイクの違い」の「◆データマート(Data Mart)」3行目
2刷
データウェアと比べると格納するデータは限定的であり、
データウェアハウスと比べると格納するデータは限定的であり、
2022.01.31
1刷 139
下から2行目
データの漏洩や改善
データの漏洩や改ざん
2022.01.25
1刷 147
「表6.12.1 データ活用の役割」内、「データプレッパー」の「スキルセット」
2刷
■データアーキテクトと協調し、以下を実施 ・活用データ/データカタログの作成/提供 ・データ活用者ニーズに合わせたBIツールの設定
・業務および分析データに対する知見 ・データ連携基盤およびデータ統合に関する専門知識
2022.01.25
1刷 188
「RULE55」の見出し
2刷
データ連携の清流化を目指す
データ連携の 整流/清流化を目指す
2022.01.31
1刷 190
図8.2.4の下の文章
2刷
マイクロシステム化し、データ連携の一方向化を目指しても、マスタデータを何とかしないことには、データ連携の清流化は実現が難しいのです。 ■データ連携の清流化の肝はマスタデータ管理
マイクロシステム化し、データ連携の一方向化を目指しても、マスタデータを何とかしないことには、データ連携の整流/清流化の実現は困難です。 ■データ連携の整流/清流化の肝はマスタデータ管理
2022.01.31
1刷 191
図8.2.5の下「マスタデータの登録/承認プロセスを考慮する」上から1行目、下から4行目
2刷
上から1行目 上記により、データの清流化は実現できます。 下から4行目 しかし、マイクロシステム化しデータの清流化が実現できれば、
上から1行目 上記により、データの整流/清流化は実現できます。 下から4行目 しかし、マイクロシステム化しデータの整流/清流化が実現できれば、
2022.01.31
1刷 193
図8.3.2の下の文章
2刷
データ連携の清流化を実現するためには、
データ連携の整流/清流化を実現するためには、
2022.01.31
1刷 199
「RULE58 データの標準化を行い、データ連携を統制する」の「標準データを用いたデータHUB」1行目
2刷
データHUBの本来の思想に則ってデータ連携の清流化を
データHUBの本来の思想に則ってデータ連携の整流/清流化を
2022.01.31
1刷 201
「RULE58 データの標準化を行い、データ連携を統制する」の「COLUMN データHUBの副産物」1行目
2刷
データ連携の清流化を実現できることを
データ連携の整流/清流化を実現できることを
2022.01.31
1刷 260
「RULE73 データ活用推進企業のコンピテンシーを理解する」の「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」2~3行目、図11.3.1の下の文章
2刷
「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」2~3行目 ●サービスレイヤー:顧客の体験価値を創出するために、ビッグデータを使ってニーズを予測し、サービス・商品を開発・提供・改善を繰り返す 図11.3.1の下の文章 サービスレイヤーと業務モデルレイヤーは、
「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」2~3行目 ●サービスモデルレイヤー:顧客の体験価値を創出するために、ビッグデータを使ってニーズを予測し、サービス・商品の開発・提供・改善を繰り返す 図11.3.1の下の文章 サービスモデルレイヤーと業務モデルレイヤーは、
2022.01.31

感想・レビュー

あまつ さん

2022-01-24

DXとは何か、そこにおけるデータマネジメントとは何か、どんな役割が必要ですどんな活動が必要か……が簡潔にまとめられている。自分はまさに今から会社でDXに取り組もうとしているぐらいの立場だけれど、そんな人に丁度いい温度感であるように感じる。もちろん、いきなり全部やるにはハードルが高い部分もあるので、「スモールスタート」が大事だろうけれど😅 まずはこの本をベースにはじめ、本書の中で紹介されているDMBOK2などにも手を伸ばしていこう。