データガバナンス/データマネジメント支援のMetafind

Metafindコンサルティングは、お客様が持つ『データの資産価値』を向上させる会社です。
データ資産を「見える化」し、
価値あるデータを共有できる環境を作り、
価値を生むデータ資産の活用方法を考えます。

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既に弊社ブログやWebサイトでもご紹介しておりますが、先月、DMBOK2改定新版（以降「改定新版」）がリリースされました。このブログでは、データ品質章の主な変更点について、従来のDMBOK2（以降「従来版」）と比較しながらご紹介します。
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#DMBOK
#データマネジメント

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【ブログ更新】
IPAが新設した「データマネジメント試験」をご存じでしょうか。
非エンジニア向けに、データドリブン経営を支える人材育成を目的とした資格です。
では、なぜ今、ビジネス部門にデータマネジメントの理解が求められているのでしょうか。
今月のブログでは、その背景と、ビジネス部門が押さえるべきポイント（メタデータ、データ品質、データモデリング）を整理して解説しています。
#データマネジメント試験 #AI #IPA #データマネジメント

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もしあなたの組織の“データウェアハウス”が活用されず、データ利活用も停滞気味なら、意味の統合が実施されているのか確認してほしい。論理データモデル図とデータガバナンスを見直し、主要な指標に関連するデータ項目から段階的に統合していくことが、成功への第一歩となるだろう。 19/19

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【ブログ更新】あなたの会社のデータウェアハウス、「データ沼」化してませんか？
データウェアハウスの本来の目的である、「全社横断で意味が統合されたデータを提供すること」に立ち戻り、論理データモデルとデータガバナンスの重要性について考えてみました。https://t.co/hvBRd6B2Tb

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実は、意味の統合に終わりはない。組織がビジネスを継続する限り、新しいビジネス概念と用語が生まれ、関係性は変わり続ける。この変化をキャッチアップするためには、ビジネスとシステムを監視し、変化に基づき論理データモデル図を改訂し、物理実装へ反映し続ける全社的な仕組み、つまりデータガバナンスが欠かせない。ガバナンスをしなければ、エンタープライズビューが崩壊し、きれいなデータウェアハウスも沼に戻ってしまう。18/n

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