ENGLISHデータマネジメントデータマネジメントは、組織的なデータの管理のことです。盛んに進められました。必要な内容を網羅的に並べて、組織全体で行動していく点が、データマネジメントとクオリティマネジメントは似ています。TQMでは、組織が顧客に提供するものの品質について、様々な観点から、安定させたり、向上させようとします。品質保証をするための観点もあります。データマネジメントでは、組織の中のデータを、一元的にシステムで管理しようとします。クオリティマネジメントでは、紙ベースの管理が煩雑になったり、文書化の手間が問題になり、一部ではシステム化も進んでいます。クオリティマネジメントとデータマネジメントは一体になって構築し、運用するのが理想的と筆者は考えています。データ品質クオリティマネジメントとデータマネジメントの接点にあるキーワードが、「データ品質」です。クオリティマネジメントの観点では、製品の品質を顧客に品質保証するために、まず、製品の状態を表すデータの品質が重要になります。長さが重要な製品なら、長さのデータになりますし、外観が重要なら、「キズなし」といった外観のデータです。「製品が定められた手順で作られたので大丈夫」ということを示せるようにするには、製造履歴のデータが重要になります。したデータ品質の観点は、製品の品質のクオリティマネジメントには、あればあるほど良いものです。製品に品質問題が起きて、原因を調べて行くと、データ品質の確保の仕方に原因があることがあります。要因と考えて行くと、因果関係の仮説を立てる時の参考になります。データ品質の評価軸のそれぞれについて、事例を挙げてみると、下記のようになります。リアルタイムのデータが、リアルタイムになっていない。同じ測定について、複数回分のデータのどれかを使えるようになっている。データの型や桁が定義したものと異なっているデータマネジメントで扱うデータの範囲データマネジメントでは、会社がビジネスをするために必要なデータについて、すべてを把握できる状態にしようとします。物を作って、売っている会社だと、作るために必要なデータや、売る物のデータがデータマネジメントの対象になります。データマネジメントの外ところで、「会社で起きている問題を解決するために必要なデータ」、というものもあります。いったデータは、その問題が解決すれば、その後は必要がなくなることもあり、ビジネスに直接関係しないこともあります。少なくとも2022年現在のデータマネジメントでは、そういったデータは対象外になっています。データマネジメントの範囲で扱っているデータだけを使ってできる事(わかる事)と、範囲外のデータも加えてできる事は違います。それで良いかどうかは、扱っている内容次第です。データマネジメントの中だけのデータを使う場合と、外のデータも使う場合の違い例えば、「SQLを使って集められるデータ」というのは、データマネジメントがよくできている会社で、データマネジメントの範囲の中のデータを指していることが多いです。ビジネスの状態の分析は、このデータを使う分析になって来ます。SQLでデータベースから必要なデータを集めて、計算したり、グラフにしたりします。SQLで集められないデータを集めてみて、ビジネスの状態の理由を調べます。2018DMBOKの第二版です。データを扱う上で、個人の権利を無視したり、公平性が失われないようにする。この状態を確立するにはリスク管理。データを資産として管理できる組織を作る。リレーショナルデータベースに保存されていないデータの管理。データの品質管理は、製品の品質管理と類似。SPC(統計的工程管理)も使う。データ品質には、正確性などの12の評価軸がある。国際規格がISO8000。データのモデルを作って活用していく時の知識。具体的なツールはRのみ。データマネジメントがうまくいかない要因を紹介。対策は、危機意識を高めて組織を変える、等。2011DMBOKの第一版です。データマネジメントに必要な観点などを体系的にまとめています。2021「モノのビジネスからコトのビジネスに変わる時に必要なのが、DX。これに必要なのが、顧客の状態や考えがわかるデータ。このデータに応じて組織が動くのが、データ駆動型経営。」という考え方の元に、それを実現する基盤としてデータマネジメントを解説しています。DXの話は冒頭の方だけで、この本の主な内容は、モノのビジネスでも当てはまるものでした。ダークデータは、使い道がないのに捨てられていないデータ。(測定のページあるダークデータとは、意味がまったく異なる)この本では、データ分析は将来の予見を得るためのものになっている。現状把握や、因果分析は想定していないようです。一元的に管理しようとします。フローが決まると、分散したシステムが相互に依存することで、スパゲティのようになってしまう問題にも対策できます。2024マスターデータが企業活動の根幹にあることを示してから、設計や運用について説明しています。2010データ品質の重要さの後に、その管理の話が続きます。2018経営のためにデータを活用する方法を調べた結果を、まとめたような内容になっています。データマネジメントよりも、データサイエンスの話が多めです。2024DMBOK2の概要について、著者の見解も踏まえつつ解説したような内容です。Quality)の3つのデータをうまく組み褪せて、想定外の事故の防止に使うための考え方があります。実務でデータに向き合っている人には重要さがわかっていても、なかなか部外者には説明しにくいものです。この本では、このテーマを正面から議論しようとしています。実際に使う中での文脈が異なることを注意していました。して、ISO8000シリーズがあるそうです。2021弁護士のグループによるデータマネジメントを、Q&A集の形で解説しています。契約の仕方や、個人情報など、データマネジメントの中でも、法律の知識が必要な部分について、解説しています。データに関する法律問題は、データのライフサイクルと関連付けて検討すると良い。2002従来のガバナンスは「統治」という言葉から、暗い活動と思われて来たが、本来は、IT価値最大化のためのマネジメント活動。ガバナンスの実体は、ITマネジメントプロセス、IT標準、IT組織。