データマネジメントに関する記事とニュース
-
2017/12/07分析基盤の導入に不可欠なデータ統合の進め方――リアライズ 櫻井崇氏が解説
データの利活用がビジネスを大きく左右する時代、多くの企業で分析基盤の導入が急ピッチで進められている。しかし、基盤を導入してもデータ自体の整理が進まず、苦労しているケースは少なくない。多彩なデータを統合し、利活用できるようにはどうしたらいいのか。そうした企業の課題に向き合い、数々のデータ統合プロジェクトを支援してきた株式会社リアライズの櫻井崇氏が登壇し、経験に基づく実践的なデータ統合の進め方について語った。
-
2016/09/09小手先のワードに振り回されるな！10年後も戦える企業であるために【戦略的データマネジメント講座】
コンピューターは効率化とともにありました。正確に、迅速に、安く――当初「計算機」と呼ばれたコンピューターは何より会計に利用されることになります。そこで求められたことは1円の狂いもない正確さです。しかし、これは1998年の検索サービス登場以降、劇的な変化を迎えます。検索の結果が正確であることは誰も保障しません。つまり、“なんとなく正しい”ことがコンピューターに認められるようになったのです。そして、今また、大きな変化を迎えています。データ分析の先に機械学習が、人工知能が見えてきました。
-
2016/08/01PDCAサイクルからOODAループへ！改善プロセスの考え方を見直そう【戦略的データマネジメント講座】
「情報システム部門はコストセンターである」。これがこれまでの常識でした。しかし、大量データ分析の基盤が手の届くものとなった今、データ分析の結果を外部提供することによって情報システム部門はプロフィットセンターにもなり得ます。データ分析の基盤を貸す、という方法もあるかもしれません。今、データマネジメントを支える要素技術の進歩がビジネスの姿を大きく変えようとしています。
-
2016/07/05無駄なIT投資していない？ データ分析基盤構築とツール導入の要諦【戦略的データマネジメント講座】
無駄を解消することと、無駄の反対語を実現することは同義です。それでは、無駄の反対語状態とはどんな状態でしょうか。勝利条件の設定がゲーム成立の条件であり、ゲーム開始の合図になるように、データマネジメントを考えるにあたっても無駄の反対語状態を定義することからスタートします。
-
2016/06/08データ分析は、自社で賄うべきか？【戦略的データマネジメント講座】
データ分析を自社で賄わなくなるのはどんな時でしょうか。――アウトソーシングした方が早い・安い・品質が高い。自社ビジネスのコアバリューにあたらない。定型・バッチである。――いろいろ考えられますが、ポイントは自社で賄うのを止める対象とトリガーを十分検討、整理しておくことでしょう。
-
2016/05/02データマネジメントはなぜ失敗するのか？【戦略的データマネジメント講座】
データマネジメントは、ユーザビリティとガバナンスの狭間で行ったり来たりを繰り返しています。「利用者が自分でカスタマイズし分析ができます。Excelライクなので」「ユーザから利用実態を集めて公知にします。属人化したスキルを吸い上げます」「ユーザリテラシーが高くないので、すべてテンプレート展開します」など理由は様々ありますが、そのたびに変わるアーキテクチャによってデータマネジメント、データ運用は振り回されます。今回は、「データマネジメントはなぜ失敗するのか？」をテーマに、データコンセプトと利活用の...
-
2016/04/08手段と目的を同時に議論していませんか？現実的なデータ活用戦略の考え方【戦略的データマネジメント講座】
データの利活用という命題は、情報システム部門の抱える主要課題の一つであり続けています。「こんなレポートが欲しい」「半年待ってください。30秒でだします」といった笑い話のようなやり取りが、いまだになされることも少なくありません。
-
2016/03/01データ管理基盤は“魔法の箱”ではない！データコンセプトを定義する【戦略的データマネジメント講座】
「データ分析をしよう」と志したとして分析の対象データが質量ともに揃っているとは限りません。さらに、なんらかのデータがあったとしてそれが使えるとも限りません。一連のデータライフサイクル（作成→保存→利用→共有→アーカイブ→破棄）を俯瞰し、さらに将来の何に備えるのか。トータルでデータコンセプトを決めることが基盤アーキテクチャ、データアーキテクチャ検討の基礎になります。
-
2016/01/25本当にデータ分析は企業に必要なのか？【戦略的データマネジメント講座】
データ分析というと反応は真っ二つになります。『分析ならもうやってきた。何をいまさら派』と『分析といっても何していいのかわからない。何すりゃいいの派』。つまるところ、データ分析を何のために行うのか？を明確にしていないためにモヤモヤとしてしまっているのです。第１回目は、「データ分析とは何か」を定義し、本当にデータ分析は企業に必要なのかどうか、詳しく見ていきます。
