これは、データと情報資産の価値を提供、管理、保護、強化するために、ライフサイクル全体にわたる計画、システム、手順、実践を策定、実装、監督するプロセスです。

データ管理のさまざまな側面に取り組み、その仕事を組織の戦略的目標を達成するために利用する人

データ管理には技術的スキルと非技術的スキルの両方が必要です

データ管理の責任はビジネスと情報技術の役割の間で共有される必要があり、これら 2 つの領域が連携して、組織が戦略的ニーズを満たす高品質のデータを確保できるようにする必要があります。

データ管理の主な推進力は、組織がデータ資産から価値を引き出す能力です。

企業とその利害関係者の満たすべき情報ニーズを理解し、サポートする

データを取得、保存、保護し、データ資産の整合性を確保します

データと情報の品質を保証する

データのプライバシーと関係者の機密性を確保する

データと情報を不正または不適切なアクセス、操作、使用から保護します。

データが企業の付加価値目標に効果的に貢献できるようにする

情報技術では、データはデジタル形式で保存された情報としても理解されます（ただし、データはデジタル化された情報に限定されず、データ管理の原則はデータベースと同じ紙のデータにも適用されます）。

データはそれ自体以外のものを表す表現です

データは、それが何を表しているのか、また何を説明する必要があるのか​​を説明するものです

データを意味のあるものにするためには、人はコンテキストやコンテキストを必要とします。コンテキストは、共通の語彙とコンポーネント間の一連の関係を含むデータの表現システムと考えることができます。そのようなシステムの規則がわかっていれば、その中のデータを解釈できます。

組織内であっても、同じ概念を表現する方法が複数あることがよくあります。したがって、データ アーキテクチャ、モデリング、品質、管理システム、メタデータ、およびデータ品質を管理する必要があり、これらはすべて人々のデータの理解と使用に有益です。データが複数の組織にまたがる場合、さまざまな問題が発生し、コストが増加します。したがって、データの一貫性を向上するには、業界レベルのデータ標準が必要です。

データは情報の「素材」として理解され、情報は「コンテキスト内のデータ」になります。

ピラミッドモデル

データと情報の両方を管理する必要があり、本書ではこれらの用語が同じ意味で使用されます。

今日の組織は、より効率的な意思決定を行い、より効率的な運用を行うためにデータ資産に依存しています。

競争力を維持したい企業は、直感や感情に基づいて意思決定を行うのをやめ、代わりにイベントトリガーと応用分析を使用して実用的な洞察を得る必要があります。

データドリブンであることには、ビジネスのリーダーシップと技術的専門知識のパートナーシップを通じて、データを効率的かつ専門的に管理する必要があることを認識することが含まれます。

他の管理プロセスと同様、データ管理でも戦略的ニーズと運用上のニーズのバランスをとる必要があります。

(1) データは固有の属性を持った資産です

(2) データの価値は経済用語で表現できる

(3) データの管理とはデータの品質を管理すること

(4) データ管理にはメタデータが必要

(5) データ管理には計画が必要

(6) データ管理は情報技術に関する意思決定を推進する必要がある

(7) データ管理は部門横断的な仕事です

(8) データ管理には企業レベルの視点が必要

(9) データ管理には多角的な視点が必要

(10) データ管理には完全なライフサイクル管理が必要であり、データの種類が異なればライフサイクル特性も異なります。

(11) データ管理にはデータ関連のリスクを組み込む必要がある

(12) 効果的なデータ管理には責任を負うリーダーが必要

データと他の資産の違い

データ値

データ品質

データ最適化計画

メタデータとデータ管理

データ管理は部門横断的な取り組みです

ビジネスの視点を確立する

データ管理には複数の視点から考える必要がある

データのライフサイクル

さまざまな種類のデータ

データとリスク

データ管理とテクノロジー

効果的なデータ管理にはリーダーシップと取り組みが必要です

戦略は、高レベルの目標を達成するための高レベルの行動方針を構成する一連の選択と決定です。

データ戦略は、ビジネス戦略に固有のデータ ニーズの理解から生まれなければなりません。つまり、組織が必要とするデータ、その入手方法、データを管理してその信頼性を確保する方法、データを活用する方法などです。

データ管理戦略は CDO によって所有および維持され、データ ガバナンス委員会の支援を受けるデータ管理チームによって実装されます。

CDO は、データ管理とガバナンスを確立するための上級管理者のサポートを得るためにデータ ガバナンス委員会を組織する前に、予備的なデータ戦略とデータ管理戦略の草案を作成します。

データ管理戦略のコンポーネント

データ管理の戦略的計画の成果物

モデルの中心となるのはデータと情報の関係です。

アムステルダム情報モデルは、戦略的連携モデルと同様に、ビジネスと IT の連携を戦略的な観点から考察します。

DAMA ホイールの図

環境要因の六角形

知識ドメインのコンテキスト図

要約する

DAMA データ管理フレームワークの進化

企業のニーズに応えるデータ意思決定体制を確立し、データ管理を指導・監督します。

組織と戦略的に連携してデータ資産を管理するための青写真を定義し、戦略的なデータのニーズとそれらを満たすための全体的な設計を確立します。

データ モデルの正確な形式でデータ ニーズを発見、分析、提示、伝達する

蓄積データの設計・導入・サポート活動や、計画から廃棄までのデータライフサイクルにおける各種運用活動など、データ価値の最大化を目指します。

データのプライバシーと機密性が保護され、データが侵害されず、データが適切にアクセスされることを保証します。

データの移動と、データ ストア、アプリケーション、組織間の統合に関連するプロセスが含まれます。

非構造化メディアのデータと情報を管理するためのライフサイクル プロセス。これには、計画、実装、管理活動、特に法律および規制のコンプライアンス要件をサポートするために必要な文書が含まれます。

主要なビジネスエンティティに関する真の情報が正確、タイムリーかつ適切な方法でシステム全体で一貫して使用されるように、コア共有データの継続的な調整とメンテナンスが含まれます。

意思決定支援データを管理し、ナレッジ ワーカーが分析レポートを通じてデータから価値を引き出せるようにするための計画、実装、および制御プロセスが含まれます。

定義、モデル、データ フロー、その他の重要な情報を含む高品質の統合データへのアクセスを可能にするための計画、実装、および制御アクティビティが含まれます。

組織内でのデータの適用可能性を測定、評価、改善するための品質管理手法の計画と実装が含まれます。

情報の透明性と、データとその適用に関する社会的責任のある意思決定を促進する上でのデータ倫理の中核的な役割について説明します。データの収集、分析、使用における倫理意識は、すべてのデータ管理者の指針となるべきです

大規模で多様なデータと情報の収集と分析の能力を向上させるために登場したテクノロジーとビジネス プロセスについて説明します。

組織のデータ管理能力を評価および改善する方法の概要を説明します。

データ管理チームを構築し、データ管理活動を成功させるための実践的なガイダンスとリファレンスを提供します。

企業文化の変化を計画し、成功させる方法について説明します。文化の変化は、データ管理の実践を組織に効果的に組み込むことによって避けられない結果です

特定の組織がデータをどのように管理するかは、その目標、規模、リソース、複雑さ、さらにはデータが全体的な戦略をどのようにサポートするかについての理解によって決まります。

ほとんどの組織は、各知識領域に記載されているすべてのアクティビティを実行しているわけではありません。

ただし、データ管理のコンテキストをより広範に理解することは、組織がどこに注力すべきかについてより適切な決定を下すのに役立ち、それによってこれらの機能内および機能間の管理慣行が改善されます。