3 MDMとデータガバナンス

※ご参考;総会発表資料PDF

■概要

激増するIoTデータ、高度化するAI活用。しかしその中間、データ準備はデジタルどころか手作業も珍しくありません。非効率なデータ準備のせいで、せっかくのイノベーションがPoC止まりになるのは残念なことです。当研究会ではデータ準備の根幹となるのがMDMであり、MDMの原動力がデータガバナンスと考えます。

主な活動は、月一回の例会です。ここでは、まずは非公開のサロンとして語りたい方、聞きたい方どちらにも有益な場を提供します。「ここだけの」情報や意見の交換を行い、いまのお悩みを解決するのが目的です。また研究会からの情報発信として、今年度は「データカタログ」をディスカッションし、まとめていきます。
なお当研究会ではMDMの解釈を拡張し、従来のマスタデータ(顧客や製品)だけでなくメタデータやオントロジなどを含めたすべてを対象とすることにしました。

■リーダー(L)とサブリーダー(S)

L:水谷    哲 (ダッソー・システムズ)
S:佐野 努(クオリカ)
S:神田 健司(SAPジャパン)
S:伊阪 哲雄(伊阪コンサルティング)

■対象者

MDMおよびデータガバナンスを初めようとする方、推進中の方、実施中の方。
MDMに興味がある、MDMが重要だと考える方。
宣伝したいベンダーの方、コンサルタントの方、SIerの方。
データ管理について、特に問題意識について職場でなかなか話が合わない方。

■難易度

まったく不問。達人のアドバイスも初心者の素朴な疑問も等しく貴重なインプットです。

■頻度

月1回プレミアムフライデー(18:30~20:30)
(他の研究会との合同や相互乗り入れなどもあります)

■アウトプット

データカタログに関する調査・提言<

※ご参考

【適用分野】
(〇)1.データマネジメント概念
(〇)2.データマネジメント実践
(〇)3.データガバナンス概念
(〇)4.データマネジメント人材
(〇)5.データマネジメント勉強会
(〇)6.その他

【ITキーワード】
( )1.アプリケーション統合
(〇)2.データ統合
(〇)3.ビッグデータ分析もしくはBI基盤構築
(〇)4.ナレッジ共有の基盤整備
(〇)5.業務システムの整備
(〇)6.データの流れの整理
(〇)7.データモデリング
(〇)8.データクレンジング
(〇)9.データ辞書の整備
(〇)10.マスタデータ管理(MDM)
(〇)11.情報分析・活用支援組織の設立
(〇)12.データ管理(データクレンジング等含む)組織の設立
( )13.データサイエンティスト組織の設立
( )14.ソーシャルデータの収集およびビジネス活用
(〇)15.マシンセンシングデータ(IoT)の収集およびビジネス活用
(〇)16.人工知能(AI)のビジネス活用
( )17.MA(マーケティングオートメーション)のビジネス活用
(〇)18.その他(オントロジー、セマンティクス、グラフデータベースなどの原理と応用)

【ビジネス要素、技術要素】
(〇)1.データ利活用
(〇)2.データマネジメント戦略
(〇)3.データマネジメント実行体制と維持
( )4.データプランニング
( )5.データ利活用要件定義
(〇)6.データアーキテクチャ設計
(〇)7.データ準備とデータ運用準備
(〇)8.データ利活用の運用と支援
(〇)9.データ品質・利活用モニタリング
( )10.その他