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

著
著
著

形式：
書籍
発売日：
ISBN：
9784798171371
定価：
2,200円（本体2,000円＋税10%）
仕様：
A5・276ページ
カテゴリ：
経営・マーケティング
キーワード：
#経営,#起業・開業,#人材・組織,#ビジネス教養
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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:2023年02月20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 済
誤 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
正 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 015
目次　第10章		 3刷 済
誤 データモデルは5Sの整理にあたる… 230
正 データモデルは5Sの整理・整頓・清掃にあたる… 230
2023.02.20
1刷 016
目次　第11章		 3刷 済
誤 戦略策定と戦略実行を循環させる… 256
正 基本方針策定とガバナンス実行を循環させる… 256
2023.02.20
1刷 040
「RULE 06」の「■データと情報の違いとは何か？」1行目		 3刷 済
誤 データと情報の違いは、情報システム方法論の
正 データと情報の違いは、情報システム開発方法論の
2023.02.20
1刷 043
「Point!」2～3行目		 2刷 済
誤 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。
正 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。
備
考		 ※リフローEPUBの場合、図2.1.3のすぐ下にある「Point!」枠内が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 054
「RULE11」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 済
誤 データ流通が整流化するように
正 データ流通が整流/清流化するように
備
考		 ※リフローEPUBの場合、「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行目が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 054
「RULE 11」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		 3刷 済
誤 データ流通が整流/清流化するように
正 データ連携が整流/清流化するように
2023.02.20
1刷 057
「COLUMN　データマネジメント導入の失敗」5行目		 3刷 済
誤 下手にマスター統合やDWH/BIを構築するわけにもいきません。
正 下手にマスタ統合やDWH/BIを構築するわけにもいきません。
備
考		 「マスター」を「マスタ」に修正します。

※リフローEPUBの場合は、RULE 2.7の「12　原則4 データは全社的ケイパビリティと認識する」のCOLUMNが該当箇所になります。
2023.02.20
1刷 058
「RULE 13」の「■ビヘイビア」3行目、図2.8.1		 3刷 済
誤 3行目 組織文化醸成には、リーダーのビヘイビアで 図2.8.1
（画像クリックで拡大）
正 3行目 組織文化醸成は、リーダーのビヘイビアで 図2.8.1
（画像クリックで拡大）
2023.02.20
1刷 059
図2.9.1の右図		 3刷 済
誤
正
2022.04.05
1刷 061
図2.10.1　下部の右端の囲み		 2刷 済
誤 情報システム部門
正 購買部門
2022.01.31
1刷 068
「◆ステップ3：データマネジメント施策決定」1行目		 3刷 済
誤 （図3.2.1）
正 （表3.2.1）
備
考		 ※リフローEPUBの場合、「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行目が該当箇所になります。
2022.04.26
1刷 069
「RULE 18」の「■3つの成果物」の図3.2.1		 3刷 済
誤
（画像クリックで拡大）
正
（画像クリックで拡大）
2023.02.20
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」のいちばん下の欄		 2刷 済
誤 ・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）
正 ・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」の上から6番目の欄		 2刷 済
誤 ・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
正 ・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 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」の下から5番目の欄		 3刷 済
誤 ・ゴールデンレコードを定義し、マッピング表を用いて、グローバルコードとローカルコードの整合性を維持させる
正 ・ゴールデンレコードを定義し、マッピング表を用いて、グローバルコードとローカルコードの整合性が維持されている
2023.02.20
1刷 086
「◆データマート（Data Mart）」3行目		 2刷 済
誤 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、
正 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、
備
考		 ※リフローEPUBの場合、図3.3.2のすぐ下にあるCOLUMNの「◆データマート（Data Mart）」の最初の段落が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 096
「RULE 21」の図4.2.2		 3刷 済
誤
（画像クリックで拡大）
正
（画像クリックで拡大）
2023.02.20
1刷 102
「RULE 23」の「Po i n t ! 　チェック内容の意図」1～2行目		 3刷 済
誤 エンタープライズデータモデルは、企業が目指すゴールのビジョンです。で は、ゴールに
正 エンタープライズデータモデルは、企業が目指すゴールのビジョンです。「エ ンタープライズデータモデル」では、ゴールに
2023.02.20
1刷 115
「RULE 32」の「COLUMN　データ活用基盤以外のデータマネジメント」16行目		 3刷 済
誤 必ず、データマネジメントのレビュを通さないと
正 必ず、データアーキテクトのレビュを通さないと
2023.02.20
1刷 139
「RULE 41」の「■権限設定もツールを活用しよう」下から2行目		 3刷 済
誤 データの漏洩や改善を未然に
正 データの漏洩や改ざんを未然に
備
考		 ※リフローEPUBの場合、図6.9.2の下、2つ目の段落が該当箇所になります。
2022.01.25
1刷 147
表6.12.1　「データプレッパー」の「スキルセット」		 2刷 済
誤 ■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
正 ・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 147
表6.12.1　「データインテグレーター」の「スキルセット」		 3刷 済
誤 ・データ連携方法に対する専門知見
正 ・データ連携方法に対する専門知識
2023.02.20
1刷 148
「RULE 44」の図6.12.1		 3刷 済
誤
（画像クリックで拡大）
正
（画像クリックで拡大）
備
考		 箇条書きの位置を修正しました。
2023.02.20
1刷 188
「RULE55」の見出し 		2刷 済
誤 データ連携の清流化を目指す
正 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 済
誤 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
正 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
「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 済
誤 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、
正 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、
備
考		 ※リフローEPUBの場合、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」の1つ目の段落、3つ目の段落が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 193
図8.3.2の下の段落		 2刷 済
誤 データ連携の清流化を実現するためには、
正 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
「■標準データを用いたデータHUB」1行目 		2刷 済
誤 データHUBの本来の思想に則ってデータ連携の清流化を
正 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
備
考		 ※リフローEPUBの場合、図8.5.1の下にある小見出し「■標準データを用いたデータHUB」の最初の段落が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 201
「COLUMN　データHUBの副産物」1行目		 2刷 済
誤 　データ連携の清流化を実現できることを
正 　データ連携の整流/清流化を実現できることを
備
考		 ※リフローEPUBの場合、図8.5.2の下にある「COLUMN　データHUBの副産物」の最初の段落が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 217
「RULE 63」の図9.4.1　No.12の「項目名」		 3刷 済
誤 今回ポイント加算日
正 前回ポイント加算日
2023.02.20
1刷 230
「RULE 66」の2つ目の見出し		 3刷 済
誤 ■データモデルは5Sの整理にあたる
正 ■データモデルは5Sの整理・整頓・清掃にあたる
2023.02.20
1刷 233
「RULE 67」の「■現実世界を認識するとは」下から3行目		 3刷 済
誤 この管理対象をデータモデル用語でエンティティと呼び、
正 この管理対象をデータモデル用語でエンティティオカレンスと呼び、
2023.02.20
1刷 234
「RULE 67」の図10.2.3　「現実世界」下部の囲み内		 3刷 済
誤 管理対象 ＝エンティティ
正 管理対象 ＝エンティティオカレンス
2023.02.20
1刷 256
「RULE 71」1つ目の見出し		 3刷 済
誤 ■戦略策定と戦略実行を循環させる
正 ■基本方針策定とガバナンス実行を循環させる
2023.02.20
1刷 260
「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」箇条書きの1つ目、および図11.3.1の下の段落		 2刷 済
誤 「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」の箇条書きの1つ目 ・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の下の段落 サービスレイヤーと業務モデルレイヤーは、
正 「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」の箇条書きの1つ目 ・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の下の段落 サービスモデルレイヤーと業務モデルレイヤーは、
備
考		 ※リフローEPUBの場合、「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」の箇条書きの1つ目、および図11.3.1の下の段落が該当箇所になります。
2022.01.31
1刷 260
「RULE 73」の「■データ活用推進企業の各レイヤーの特徴」1行目		 3刷 済
誤 データ活用推進企業は、次の3つレイヤーで活動が
正 データ活用推進企業は、次の3つのレイヤーで活動が
備
考		 ※リフローEPUBの場合、「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」の本文1行目が該当箇所になります。
2022.06.06
1刷 271
索引「あ行」		 3刷 済
誤 エンティティ … 233 　情報系 … 236 　トランザクション系 … 235
正 エンティティオカレンス … 233 エンティティタイプ … 233 　情報系 … 236
備
考		 上記「正」の「エンティティタイプ … 233」をp272からp271に移動したことに伴い、p271の「トランザクション系 … 235」はp272の先頭に移動になります。

※リフローEPUBの場合、ページ数の記載はありません。
2023.02.20

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。

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