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。
製造業では、1980年代頃から、クオリティマネジメント（品質管理・QM）が提唱され、 TQM が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。
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。
また、「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。
データ品質の一般的な評価軸として、DMBOKでは、正確性、完全性、一貫性、整合性、妥当性、適時性、一意性、有効性が紹介されていますが、 こう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。 データ品質の評価軸を、 特性要因図 の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。
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。
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。 そういったデータは、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。 データマネジメントをしっかりやっていれば、やっている程、データマネジメントの範囲の中のデータだけを見れば良いような気持ちになりやすいようなのですが、 それで良いかどうかは、扱っている内容次第です。
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。
問題解決をしたい時は、例えば、「今日から１週間、この作業の時間を記録してみよう」、「装置の内部コンピュータのログと関連付けてみよう」、という感じで、
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。
「データマネジメント知識体系ガイド 第二版」 DAMA International 著 日経BP社 2018
DMBOKの第二版です。
第1章 データマネジメント : データとは何か、から始まって、組織の中でデータを扱っていくのに必要なポイントや、戦略の立て方
第2章 データ取扱倫理 : 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。
第3章 データガバナンス : データを資産として管理できる組織を作る。
第4章 データアーキテクチャ : データを扱うシステムの要素や、それらのつながり方の設計
第5章 データモデリングとデザイン : リレーショナル、ディメンジョナル、オブジェクト指向、ファクトベース、タイムベース、NoSQLの6つのスキームの比較
第6章 データストレージとオペレーション : データベースの種類と管理
第7章 データセキュリティ : 脅威の種類と、対策の種類
第8章 データ統合と相互運用性 : データの共有や連携の仕組み
第9章 ドキュメントとコンテンツ管理 : 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。語彙の管理も。訴訟の対応でも重要
第10章 参照データとマスターデータ : 参照データ、マスターデータの種類と管理
第11章 データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス : データウェアハウスを構築して、BIで分析
第12章 メタデータ管理 : メタデータの種類と、管理の種類
第13章 データ品質 : 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。
第14章 ビッグデータとデータサイエンス : データのモデルを作って活用していく時の知識。分散処理の話が多め。具体的なツールはRのみ。
第15章 データマネジメント成熟度アセスメント : レベル1から5までを評価して、組織の成熟度を改善する
第16章 データマネジメント組織と役割期待 : 組織のタイプと、成功のための要素
第17章 データマネジメントと組織の変革 : 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。
「データマネジメント知識体系ガイド 第一版」 DAMA International 著 日経BP社 2011
DMBOKの第一版です。
データマネジメントをする中で出て来る用語の定義、データマネジメントを分業するためのいろいろな役職の役割、
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。
「DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75」 小川康二・伊藤洋一 著 翔泳社 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。
ただし、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。
データマネジメントでは、顧客につながるまでのすべての業務フローを設計し、その中でやりとりされるデータを明らかにして、
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。
「DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43」 データ総研・伊藤洋一 著 翔泳社 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。
「データマネジメント業務改善の正攻法 戦略から実践」 データ総研 編著 日経BP社 2015
データマネジメントの考え方を元にした、システム設計について説明
「戦略的データマネジメント 企業利益は真のデータ価値にあり」 トーマス・C.レドマン 著 翔泳社 2010
データ品質の重要さの後に、その管理の話が続きます。
「経営のためのデータマネジメント入門」 喜田昌樹 編著 中央経済社 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。
「実践データマネジメント AI/BIの活用レベルを上げる新しい基盤・組織・運用」 川上明久 著 日経BP 2024
DMBOK2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。
「保全データマネジメントの考え方報告書 MOSMS保全技術プログラム」 日本プラントメンテナンス協会 編著 日本プラントメンテナンス協会 2020
MQ（Maintenance Quality）、EQ（Engineering Quality）、OQ（Maintenance 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。
「情報品質 データの有効活用が企業価値を高める」 関口恭毅 著 日本規格協会 2013
情報の品質や、データの品質は、
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。
情報システムやソフトを選ぶ時には、情報システム担当が想定している文脈（利用の形のイメージ）と、
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。
企業間でのデータのやり取りで重要になる、マスターデータの
規格
として、ISO8000シリーズがあるそうです。
「データ戦略と法律 攻めのビジネスQ&A」 中崎隆 他 編著 日経BP社 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。
「ITガバナンス」 甲賀憲二・林口英治・外村俊之 著 NTT出版 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。
順路
次は
メタデータ
