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データマネジメント知識体系ガイド『DMBOK』入門

DMBOK2の攻略法 ~ DX課題に紐づけて理解する

第3回:DX課題 データ利活用とデータマネジメントの関係とは

 データマネジメント/DMBOKの範囲は非常に広いため、効率よく習得するためには作戦が必要です。 本稿では、特定のDX課題と結び付きの強い領域(章)を優先的に読み進める方式で、より有機的に全体を理解する方法をとります。 今回(第3回)は、DXと密接な関連をもつデータ利活用に焦点をあて、データ利活用とデータマネジメントの関係性を紐解きます

 前回の「データマネジメント習得のための背景理解」は、近年のDXの進展とともに脚光があたるデータマネジメントおよび「DMBOKデータマネジメント知識体系ガイド(第二版)」(DMBOK2)の概要を解説しました。今回からはDX課題の類型ごとに、関連の強いDMBOK2の知識領域を解説していきます。

 これには理由があります。DMBOK2はその文章量と書籍の厚さから、読むのを途中で断念してしまう方が一定数いるためです。従って、漫然と頭からDMBOK2を読み進めるのではなく、DX課題を切り口に、関連する章を優先的に読み進めていくことをお勧めします。

 そのDX課題が、読者の皆さんが実際に関係しているものであれば、より深い理解を得られることでしょうし、そうでなくても、課題を想像しつつ関連領域を読むことで、全体の有機的な理解の一助になるはずです。

DMBOK2の各章とDX課題の関係

 下表にDMBOK2の各章ごとのDX課題の類型との関係が強い箇所を記します。DX課題の内容については(第2回:データマネジメント習得のための背景理解)をご覧ください。

表 DMBOK2章とDX課題の対応
DMBOK2章とDX課題の対応 [画像クリックで拡大]

 以降にそれぞれのDX課題ごとの解説を記載していきます。なおこの対応表は、データマネジメントの習得および実業務適用を効率的に行うために、特に関係性が強い、優先して読むべき部分の交点を印しています。したがって印がない部分も、関係が無いわけではありませんのでご了承ください。

 ここでは改めてDMBOK2の全体像を述べておきましょう。DMBOK2は大きく3つのパートで構成されています。

  • 第1章~第2章:第1章が「データマネジメント」、第2章が「データ倫理」で、全般的な事項について述べられています。このうち、第1章の「データマネジメント」では、データマネジメントの全体像が述べられているため、まず初めに一読されることをお勧めします。

  • 第3章~第13章:この11本の章がDMBOK2のメインコンテンツであり、「知識領域」と呼ばれています。「DAMAホイール図」(第1回:DAMA DMBOK紹介篇に掲載)に示されるとおり、同心円上に配置された各知識領域を、真ん中に置かれた第3章の「データガバナンス」が統括する構図になっています。

  • 第14章~第17章:補足的な位置づけの章になります。

DMBOK2 各章内部の構成

 各章の内部の構成と読み方についても説明しておきましょう。各章は基本的に以下の構成を採っています。各項番の内容(アクティビティ、ツール)は、読んで字の通りですので特に説明は不要でしょう。

 各章の概要を把握するのであれば、まず第1項「イントロダクション」の配下を優先して読むのが良いでしょう。ただし、章により記述レベルに多少のバラツキがあり、例えば、第1.3項に概要のみが記載されている章と、より詳細に記述されている章があるのでご注意ください。

DMBOK 2 各章内の構成
DMBOK 2 各章内の構成 [画像クリックで拡大]

 ここまでがDMBOKの全般的な読み方についての解説です。以降は、各DX課題と関連する章の説明にうつります。

課題1 データ利活用のためのデータ整備

 DX課題の1つ目は「データ利活用のためのデータ整備」です。

 データ利活用を進める上で、「データが探せない」「データの品質が低く分析結果が信頼できない」などの様々な問題が発生します。それらの問題に対応し、データを利活用可能な状態に保つことがこのテーマとなります。この課題に対しては、以下の章を優先して読むことをお勧めします。

  • 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
  • 第12章 メタデータ管理
  • 第13章 データ品質

 もちろん、ここに上げた3つの章以外にも、第8章、第10章、第14章など他にも関連する章はあり、時間があればそちらも一読することをお勧めします。

 第14章は「ビッグデータとデータサイエンス」という章ですが、前述したとおり、この章は補足的な扱いですので今回は割愛します。また、DMBOK 2の刊行は2018年になり、データ利活用の世界は進化が早く、一部の情報が陳腐化している面もあるかもしれません。(余談ですが、データマネジメントの世界は、基盤の技術進歩自体は目覚ましいものの、データの本質自体は大きく変化することはないため、習得した知識やスキルは比較的長くその価値が保たれるように思います)。

次のページ
課題1への対応ー第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

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この記事の著者

吉村 泰生(ヨシムラタイセイ)

DAMA日本支部 理事 /KPMGコンサルティング シニアマネージャ

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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