情報アーキテクチャの役割と責任の管理

情報アーキテクチャ構築要件

情報アーキテクチャのコンプライアンス管理

データソース管理の原則

データソースの認証基準

データ品質管理の責任と要件

データ品質管理のためのビジネスルールと管理要件

L1：MBT&IT

情報アーキテクチャエンジニア

データガバナンスエンジニア

データプラットフォームエンジニア

データアナリスト

データサイエンティスト

データ管理システムのビジョンとロードマップを作成する

データ管理の概念を広め、データ文化の雰囲気を作り出す

組織と任命、承認と説明責任などを含むデータ管理システムを構築および最適化します。

企業データ管理ポリシーおよび規制の承認

分野を超えたデータと管理に関する紛争を裁定し、分野を超えたデータと管理に関する主要な問題を解決する

データ管理システムの構築を担当

情報アーキテクチャ構築を担当

データ品質管理の責任者

データベース構築とデータサービスを担当

データ紛争の裁定を担当します

データ所有者のアシスタントおよび特定の作業の実行者

会社数所有者

ドメインデータ所有者

品質・プロセスIT管理部

品質業務部・○○管理部

データ品質実装グループ

情報アーキテクチャ構築グループ

データサービス推進グループ

データ分析ワーキンググループ

データベースワーキンググループ

メタデータワーキンググループ

基礎データ【参考データ】

マスターデータ【マスターデータ】

取引データ【取引データ】

観測データ【観測データ】

ルールデータ[条件データ]

レポートデータ【レポートデータ】

定義: パブリック ドメインを通じて取得されたデータ

特徴: 客観的な存在、その作成および変更は会社の影響を受けません。

例: 国、通貨、為替レート

コンプライアンス第一

明確な責任

効率的な流れ

監査可能で追跡可能

制御された承認

定義: 企業内の業務によって生成されるデータ

特性: 企業のビジネスプロセスで生成されるか、経営管理規則で定義され、企業の運営とマーケティングの影響を受ける

例: 契約、プロジェクト、組織

定義: リレーショナル データベースに保存でき、実装されたデータを表現するために 2 次元のテーブル構造を使用します。

特徴: リレーショナル データベースに保存できます。最初にデータ構造があり、どのようなデータが生成されるか?

例: 国、通貨、組織、製品、顧客

定義: 形式が比較的不安定で、2 次元データベース ロジックを使用して表現するには不便なデータ。

特徴: さまざまな形式があり、通常はデータ量が大きいため、リレーショナル データベースに保存できません。

例: Web ページ、写真、ビデオ、オーディオ、XML

基本的な機能とコンテンツを抽出し、メタデータを通じて実装します。

定義: 構造化言語を使用して属性、分類またはカタログ化に使用されるデータ (参照データとも呼ばれます) を説明します。

特徴: 通常、限られた範囲の許可/オプションの値で構成されます。静的データは非常に安定しており、ビジネス/IT スイッチ、責任/権限の分割、または統計レポートの次元として使用できます。

例: 契約の種類、立場、国、通貨

変更管理と統一された標準管理に重点を置いています

定義: ユニークで正確かつ信頼できるデータ ソースを使用して、企業内のプロセスやシステム全体で再利用できるビジネス価値の高いデータ

特徴: 通常、ビジネス イベントに参加し、企業内のプロセスやシステム全体で繰り返し呼び出すことができます。その値は、ビジネス イベントが発生する前に客観的に存在し、比較的安定しています。説明をマスターデータのカテゴリに分類できます

例：エンティティの組織、顧客、担当者の基本構成

同じソースからの複数の使用を保証し、データ内容の検証に重点を置くことが重要です。

定義: ビジネス プロセス中に発生するビジネス イベントを記録するために使用されます。その本質は、マスター データ間のアクティビティによって生成されるデータです。

特徴: 強力な適時性があり、通常は 1 回限りであるため、トランザクション データはメイン データから独立して存在できません。

例：BOQ、支払指図、マスター生産計画

マスターデータと基本データの呼び出しとトランザクションデータ間の相関関係に重点を置く

定義: 観察者は、観察ツールを通じて観察対象の動作/プロセスの記録を取得します。

特徴: 通常、データはプロセス指向であり、主に監視と分析に使用されます。データは機械によって自動的に収集されます。

例：システムログ、IoTデータ、輸送時に発生するGPSデータ

管理対象としてビジネスオブジェクトとして定義されることはガバナンスの前提条件です

定義: ビジネス ルール変数を記述する構造化データ (通常はデシジョン テーブル、アソシエーション テーブル、スコアカードなどの形式)。ビジネス ルールを実装するためのコア データです。

特徴: ルール データはインスタンス化できず、論理エンティティの形式でのみ存在します。ルール データの構造は垂直方向と水平方向で比較的安定しており、ほとんどの変更はルール データのコンテンツ更新であり、広範囲に影響を与えます。事業活動

例：従業員の償還コンプライアンススコアリングルール、出張補助金ルール

目標は、構成可能、視覚的、追跡可能なルールを実現することです

軽量化とグレーディングの特性に応じてさまざまな方法で管理

ビジネス ルールは、プロセス内のビジネス活動に関連する必要があり、ビジネス活動の指針および基礎となります。

ルール変数と変数間の関係が含まれます

責任を負う固有のデータ所有者が必要です

そのメタデータはビジネス ルールとの関係を記録する必要があります

定義: データ処理後の意思決定の基礎として使用されるデータを指します。

特徴: 通常、データは処理する必要があります。分析を改善するには、通常、さまざまなソースからのデータを明確にし、変換し、統合する必要があります。ディメンションと指標の値をレポート データに分類できます。

例: 収益、コスト

アプリケーション関連のデータをベースに、データの種類を細分化して説明します。

定義: データを定義するデータとは、物理データ、企業が使用する技術プロセスおよびビジネスプロセス、データのルールと制約、データの物理構造および論理構造に関する情報です。

特徴: データ (データベース、データ要素、データ モデルなど)、関連する概念 (ビジネス プロセス、アプリケーション システム、ソフトウェア コード、技術アーキテクチャなど)、およびそれらの間の接続 (関係) を説明する説明的なラベルです。

例: データ標準、ビジネス用語、指標の定義

目標と使命: 湖に入るには根拠があり、湖から出るときにインデックスを付けることができます。

要点

層状の

要点

必要とする

要点

接続関係

要点

芯

原則 1: オブジェクトごとのデータ管理、明確なデータ所有者

原則 2: 企業の観点から情報アーキテクチャを定義する

原則 3: 会社のデータ分類管理フレームワークに準拠する

原則 4: ビジネスオブジェクトを構造化してデジタル化する

原則 5: データのサービス化、同じソースの共有

原則1：ビジネスオブジェクトとは、企業の運営と管理に不可欠な重要な人、物、物事を指します。

原則 2: ビジネス オブジェクトには一意の ID 情報がある

原則 3: ビジネス オブジェクトは比較的独立しており、属性の説明がある

原則 4: ビジネス オブジェクトはインスタンス化できる

データ・モデル

重要なポイントを制御する

1. 多くの企業や業務で発生するデータを完全管理

2. 多数のビジネス プロセスが、目に見えて管理可能なデータを形成していますか?

3. 多くのビジネス ルールには管理が不足しており、柔軟に使用できません。

オブジェクトのデジタル化

プロセスのデジタル化

ルールのデジタル化

1. データ所有者を明確にする

2. データ標準を公開する

3. データソースの認証

4. データの機密性レベルを定義する

5. データ品質評価

6. メタデータの登録

技術的手段

方法

構造化された

構造化されていない

ビジネスを見据えた多視点・多次元分析

ステップ

データ間の相関関係の影響を分析して、企業が相関関係の影響を迅速に特定できるようにする

ステップ

具体的な事業範囲の概要

分類

ステップ

業績、効率、品質の尺度

分類

ステップ

インテリジェントな分析シナリオのために、ビジネス上の判断と意思決定をサポートする高度な分析手法を提供します。

ステップ

サービス契約

データ契約

原則として

参考仕様

要件の受信と管理

セルフサービス開発プラットフォームを構築する

自動コードレビュー

自動データ検証

機能自動テスト

サービスの展開

データ統合サービス

データAPIサービス

1日

1週間

1ヶ月

データマップ

独自の分析能力