はじめに
第1章 DXの正しい歩み方
1-1 DXとは何か
デジタイゼーション・デジタライゼーション・DXの違い
全体俯瞰するDXフレームワーク
DXの本質
1-2 日本のDX推進の現在地を知る
DX推進状況の日米比較
DX成功率が1桁台の日本企業
DXを阻む3つの壁① データ利活用の失敗
DXを阻む3つの壁② レガシーシステムの呪縛
DXを阻む3つの壁③ デジタル人材不足
1-3 DX実践を進める4つのステップ
DX実践を進める4つのステップ① 動機・意識づけ
DX実践を進める4つのステップ② 方向づけ
DX実践を進める4つのステップ③ 戦略策定
DX実践を進める4つのステップ④ トライアンドエラー
1-4 DX成功事例に学ぶ
海外のDX成功事例に学ぶ ThyssenKrupp社
日本のDXグランプリ企業に学ぶ コマツ社
第2章 DX推進の鍵を握るデータドリブン経営
2-1 データの本質
ビッグデータとは
Googleの猫にみるビッグデータの重要性
データドリブン経営を支えるDIKWモデル
データから価値を生み出すデータバリューチェーン
2-2 データドリブン経営の真意
データドリブン経営が求められる理由
データドリブン経営とKKD型経営の違い
KKD型経営の4つの問題点
データドリブン経営とKKD型経営の融合
データドリブン経営の真意を学ぶ ワークマンのExcel経営
第3章 データドリブン経営の成敗を左右するデータ利活用
3-1 データ利活用の現状と課題
世界規模で加速するデータ利活用
日本国内のデータ利活用の現状
日本企業のデータ利活用における課題感
データ利活用の「とりあえずの罠」
3-2 問題をデータで解決する「PPDACサイクル」
PPDACサイクルの3つのポイント
PPDACサイクルの5つのフェーズ① 問題の設定
PPDACサイクルの5つのフェーズ② 仮説の設定・進め方の計画
PPDACサイクルの5つのフェーズ③ データの収集・前処理
PPDACサイクルの5つのフェーズ④-1 データ分析の本質とは
PPDACサイクルの5つのフェーズ④-2 データ分析で踏むべき手順
【Column】アイスクリームが売れると溺死者が増える？（相関関係と因果関係の違い）
PPDACサイクルの5つのフェーズ⑤ 分析結果の考察・結論
人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則① 相手は誰か
人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則② ゴールはどこか
人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則③ 何をどう伝えるか
【Column】セブン-イレブンの仮説検証力3-3 身近なデータ利活用の事例2選
データ利活用事例① 商品需要予測
データ利活用事例② レコメンデーション
第4章 データ利活用を支えるデータマネジメントの全体像
4-1 データマネジメントとは
データマネジメントの定義から見えてくる3つの要点
データマネジメントとデータ利活用の切り離せない関係
【Column】データマネジメントの知識体系"DMBOK"とは
4-2 データマネジメントの全体像
データマネジメントの戦略層
データマネジメントの実行層
データマネジメントの組織・ヒト層
4-3 データマネジメントでデータ利活用の課題を紐解く
第5章 データマネジメント 戦略層
5-1 そもそも戦略とは
戦略の定義における3つの視点
データマネジメント戦略展開の考え方
5-2 データマネジメント戦略策定の4つのステップ
データマネジメント戦略策定の4つのステップ① 現在地の把握
データマネジメント戦略策定の4つのステップ② 目的・目標の設定
データマネジメント戦略策定の4つのステップ③ ロードマップの策定
データマネジメント戦略策定の4つのステップ④ 投資対効果の試算
第6章 データマネジメント 実行層
6-1 データマネジメント実行層 構成要素① データガバナンス
データガバナンスの3つの要素
なぜデータガバナンスが必要なのか
データガバナンスの取り組み方
6-2 データマネジメント実行層 構成要素② データアーキテクチャ
データアーキテクチャとは
データ活用基盤の全体像
データ活用基盤の6つの要素① 収集
データ活用基盤の6つの要素② 前処理（整形・加工）
データ活用基盤の6つの要素③ 蓄積
データ活用基盤の6つの要素④ 運用管理
データ活用基盤の6つの要素⑤ データセキュリティ
データ活用基盤の6つの要素⑥ データ分析
【Column】失敗しないツールの選び方
6-3 データマネジメント実行層 構成要素③ マスタデータ管理
エンタープライズデータ構造の全体像
マスタデータ管理のよくある課題とその打ち手
統合すべきマスタデータとは
マスタデータ管理導入における5つの論点
マスタデータ管理の3つのアーキテクチャ
マスタデータ管理の導入アプローチ全体像
6-4 データマネジメント実行層 構成要素④ データ品質管理
データ品質とは
なぜデータ品質が重要なのか
データ品質管理の導入アプローチ
6-5 データマネジメント実行層 構成要素⑤ メタデータ管理
メタデータは何を表しているか
なぜメタデータ管理が必要なのか
メタデータ管理導入のアプローチ
6-6 データマネジメント実行層 構成要素⑥ データセキュリティ
データセキュリティとは
なぜデータセキュリティが重要なのか
データセキュリティの4つの分類
機密データと規制データの基本概念
データセキュリティ適用の3つのステップ
データセキュリティ適用の3つのステップ① 要件定義
データセキュリティ適用の3つのステップ② ポリシーの策定
データセキュリティ適用の3つのステップ③ 対策の実施
データセキュリティとデータ利活用のトレードオフ
第7章 データマネジメント 組織とヒト層
7-1 データマネジメント組織の3つの要素① 組織文化
データドリブン文化醸成のポイント① 経営層が旗振り役
データドリブン文化醸成のポイント② データ教育プログラムの提供
データドリブン文化醸成のポイント③ 適切なインセンティブ
データドリブン文化醸成のポイント④ トップダウンとボトムアップの両立
7-2 データマネジメント組織の3つの要素② 組織構造
組織構造の型① 中央集権型
組織構造の型② 地方分権型
組織構造の型③ ハイブリッド型
組織構造の進化論
7-3 データマネジメント組織を成功に導く3つの要諦
要諦① 経営層からの関与
要諦② 前向きなチェンジマネジメント
要諦③ ステークホルダーの成功
7-4 データマネジメント組織の3つの要素③ 組織体制と登場役者
組織体制のレイヤー① 経営層
組織体制のレイヤー② 事業部門
組織体制のレイヤー③ データマネジメント横断組織
7-5 データマネジメント人材の獲得と育成
人材を獲得する2つの手段
必要とされるデータスキルとは
人材育成における基本的な考え方
人材育成の5つの手法
