出版書誌データベース

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

〈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