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データ管理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
データマネジメントから転送)

データ管理(データかんり、英語: Data Management、データマネジメント)とは、データを管理する活動のことを指す。データをビジネスに活かすことができる状態で継続的に維持、さらに進化させていくための組織的な営み[1]、データを「経営戦略を決定する上での重要な資産」と捉え、意思決定のために常時利用可能な状態に改善・維持すること[2]である。

概要

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データマネジメント協会(DAMA)が編纂したデータマネジメントに関する知識体系DMBOK(データマネジメントの知識体系)によると、データマネジメントは次の10の要素で構成されている。

  • データガバナンス:データの管理および利用にまつわる計画、監視、統制
  • データアーキテクチャ管理:データ資産管理のための青写真作成
  • データ開発:分析、設計、実装、テスト、配備、維持
  • データオペレーション管理:データ収集から廃棄までのサポート提供
  • データセキュリティ管理:プライバシー、機密性、適切なアクセスの保証
  • データクオリティ管理:データクオリティの定義、監視、改善
  • リファレンスデータとマスタデータ管理:ゴールドバージョンと複製バージョンの管理
  • データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス管理:報告と分析を可能にする
  • ドキュメントとコンテンツ管理:データベースの外部にあるデータの管理
  • メタデータ管理:メタデータの統合、統制、供給

また、データを管理するためのシステムデータ管理システムと呼ぶ。

背景

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従来、メインフレームの時代は、データが一元管理できていたが、

  • 分散環境により、今やデータがあらゆるところで生まれ、組織内の様々な場所で蓄積されていること
  • 関係データベース管理システム(RDBMS)で管理されるような構造化データに加え、非構造化データが増えてきたこと
  • 人工知能IoTビッグデータの普及により、データを経営資源として管理、活用し、従来の勘と経験に基づいた経営から、データから価値を創出するデータ駆動(ドリブン)経営へと脱却を図る動きが加速していること
  • データを利活用することで、意思決定の高度化、業務効率化、売上増大などの期待ができること

これらのことから、データマネジメントに注目が集まっている。

課題

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非構造化データの管理

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非構造化を構造化データと同じように扱える文書・コンテンツ管理ソリューションを用いた基盤の整備が進んでいる[3]

CAO・CDO・DMOの設置

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CAO(Chief Analytics Officer:最高分析責任者)の役割は、企業が持つデータを分析し、ビジネス上の戦略に活かすこと。

CDO(Chief Data Officer:最高データ責任者)の役割は、データを質の高い状態で維持し、利用を促すこと。

DMO(Data Management Officer : データ管理者)の役割は、データ収集と品質管理を行い、データを利用できるように処理・提供すること。

欧米の企業の経営者に比べ、日本の企業の経営者はデータへの関心が薄いと報告されている[4]

関連項目

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脚注

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