DX時代のデータマネジメント大全―DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する [単行本]
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DX時代のデータマネジメント大全―DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する [単行本]

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出版社:翔泳社
販売開始日: 2023/04/07
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DX時代のデータマネジメント大全―DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    なぜDXが進まないのか、その理由と対策がわかる。外資系コンサルが体系的に解き明かす。DXはシステムを入れて終わりではなく、継続的なものでなければなりません。いくら投資しても継続的に運用できなければ、その効果は得られません。そのためには、まずDXにおける自社の現在地を認識し、設定したゴールまでの道筋を作る必要があります。本書は、そのために必要なデータマネジメントの知識を体系的にまとめた入門書です。DXにおけるデータドリブン経営の本質、データの利活用、そしてデータマネジメントの戦略からアーキテクチャ、品質管理、セキュリティといった構成要素まで、データマネジメントの全体像がつかめます。難しい専門用語はなるべく避け、わかりやすく図解し、データマネジメントの予備知識を持ってない方にも理解できるように、基礎知識と概念を包括的に解説しています。事前に知っておくべきポイントが学べる、DXに関わるすべての人必携の一冊です。
  • 目次

    はじめに

    第1章 DXの正しい歩み方
    1-1 DXとは何か
    デジタイゼーション・デジタライゼーション・DXの違い
    全体俯瞰するDXフレームワーク
    DXの本質
    1-2 日本のDX推進の現在地を知る
    DX推進状況の日米比較
    DX成功率が1桁台の日本企業
    DXを阻む3つの壁① データ利活用の失敗
    DXを阻む3つの壁② レガシーシステムの呪縛
    DXを阻む3つの壁③ デジタル人材不足
    1-3 DX実践を進める4つのステップ
    DX実践を進める4つのステップ① 動機・意識づけ
    DX実践を進める4つのステップ② 方向づけ
    DX実践を進める4つのステップ③ 戦略策定
    DX実践を進める4つのステップ④ トライアンドエラー
    1-4 DX成功事例に学ぶ
    海外のDX成功事例に学ぶ ThyssenKrupp社
    日本のDXグランプリ企業に学ぶ コマツ社

    第2章 DX推進の鍵を握るデータドリブン経営
    2-1 データの本質
    ビッグデータとは
    Googleの猫にみるビッグデータの重要性
    データドリブン経営を支えるDIKWモデル
    データから価値を生み出すデータバリューチェーン
    2-2 データドリブン経営の真意
    データドリブン経営が求められる理由
    データドリブン経営とKKD型経営の違い
    KKD型経営の4つの問題点
    データドリブン経営とKKD型経営の融合
    データドリブン経営の真意を学ぶ ワークマンのExcel経営

    第3章 データドリブン経営の成敗を左右するデータ利活用
    3-1 データ利活用の現状と課題
    世界規模で加速するデータ利活用
    日本国内のデータ利活用の現状
    日本企業のデータ利活用における課題感
    データ利活用の「とりあえずの罠」
    3-2 問題をデータで解決する「PPDACサイクル」
    PPDACサイクルの3つのポイント
    PPDACサイクルの5つのフェーズ① 問題の設定
    PPDACサイクルの5つのフェーズ② 仮説の設定・進め方の計画
    PPDACサイクルの5つのフェーズ③ データの収集・前処理
    PPDACサイクルの5つのフェーズ④-1 データ分析の本質とは
    PPDACサイクルの5つのフェーズ④-2 データ分析で踏むべき手順
    【Column】アイスクリームが売れると溺死者が増える?(相関関係と因果関係の違い)
    PPDACサイクルの5つのフェーズ⑤ 分析結果の考察・結論
    人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則① 相手は誰か
    人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則② ゴールはどこか
    人は動かしてなんぼ 分析結果を伝えることの3原則③ 何をどう伝えるか
    【Column】セブン-イレブンの仮説検証力3-3 身近なデータ利活用の事例2選
    データ利活用事例① 商品需要予測
    データ利活用事例② レコメンデーション

    第4章 データ利活用を支えるデータマネジメントの全体像
    4-1 データマネジメントとは
    データマネジメントの定義から見えてくる3つの要点
    データマネジメントとデータ利活用の切り離せない関係
    【Column】データマネジメントの知識体系"DMBOK"とは
    4-2 データマネジメントの全体像
    データマネジメントの戦略層
    データマネジメントの実行層
    データマネジメントの組織・ヒト層
    4-3 データマネジメントでデータ利活用の課題を紐解く

    第5章 データマネジメント 戦略層
    5-1 そもそも戦略とは
    戦略の定義における3つの視点
    データマネジメント戦略展開の考え方
    5-2 データマネジメント戦略策定の4つのステップ
    データマネジメント戦略策定の4つのステップ① 現在地の把握
    データマネジメント戦略策定の4つのステップ② 目的・目標の設定
    データマネジメント戦略策定の4つのステップ③ ロードマップの策定
    データマネジメント戦略策定の4つのステップ④ 投資対効果の試算

    第6章 データマネジメント 実行層
    6-1 データマネジメント実行層 構成要素① データガバナンス
    データガバナンスの3つの要素
    なぜデータガバナンスが必要なのか
    データガバナンスの取り組み方
    6-2 データマネジメント実行層 構成要素② データアーキテクチャ
    データアーキテクチャとは
    データ活用基盤の全体像
    データ活用基盤の6つの要素① 収集
    データ活用基盤の6つの要素② 前処理(整形・加工)
    データ活用基盤の6つの要素③ 蓄積
    データ活用基盤の6つの要素④ 運用管理
    データ活用基盤の6つの要素⑤ データセキュリティ
    データ活用基盤の6つの要素⑥ データ分析
    【Column】失敗しないツールの選び方
    6-3 データマネジメント実行層 構成要素③ マスタデータ管理
    エンタープライズデータ構造の全体像
    マスタデータ管理のよくある課題とその打ち手
    統合すべきマスタデータとは
    マスタデータ管理導入における5つの論点
    マスタデータ管理の3つのアーキテクチャ
    マスタデータ管理の導入アプローチ全体像
    6-4 データマネジメント実行層 構成要素④ データ品質管理
    データ品質とは
    なぜデータ品質が重要なのか
    データ品質管理の導入アプローチ
    6-5 データマネジメント実行層 構成要素⑤ メタデータ管理
    メタデータは何を表しているか
    なぜメタデータ管理が必要なのか
    メタデータ管理導入のアプローチ
    6-6 データマネジメント実行層 構成要素⑥ データセキュリティ
    データセキュリティとは
    なぜデータセキュリティが重要なのか
    データセキュリティの4つの分類
    機密データと規制データの基本概念
    データセキュリティ適用の3つのステップ
    データセキュリティ適用の3つのステップ① 要件定義
    データセキュリティ適用の3つのステップ② ポリシーの策定
    データセキュリティ適用の3つのステップ③ 対策の実施
    データセキュリティとデータ利活用のトレードオフ

    第7章 データマネジメント 組織とヒト層

    7-1 データマネジメント組織の3つの要素① 組織文化
    データドリブン文化醸成のポイント① 経営層が旗振り役
    データドリブン文化醸成のポイント② データ教育プログラムの提供
    データドリブン文化醸成のポイント③ 適切なインセンティブ
    データドリブン文化醸成のポイント④ トップダウンとボトムアップの両立
    7-2 データマネジメント組織の3つの要素② 組織構造
    組織構造の型① 中央集権型
    組織構造の型② 地方分権型
    組織構造の型③ ハイブリッド型
    組織構造の進化論
    7-3 データマネジメント組織を成功に導く3つの要諦
    要諦① 経営層からの関与
    要諦② 前向きなチェンジマネジメント
    要諦③ ステークホルダーの成功
    7-4 データマネジメント組織の3つの要素③ 組織体制と登場役者
    組織体制のレイヤー① 経営層
    組織体制のレイヤー② 事業部門
    組織体制のレイヤー③ データマネジメント横断組織
    7-5 データマネジメント人材の獲得と育成
    人材を獲得する2つの手段
    必要とされるデータスキルとは
    人材育成における基本的な考え方
    人材育成の5つの手法

  • 内容紹介

    なぜ進まないのか、その理由と対策がわかる。
    外資系コンサルが体系的に解き明かす。

    DXはシステムを入れて終わりではなく、継続的なものでなければなりません。いくら投資しても継続的に運用できなければ、その効果は得られません。そのためには、まずDXにおける自社の現在地を認識し、設定したゴールまでの道筋を作る必要があります。
    本書は、そのために必要なデータマネジメントの知識を体系的にまとめた入門書です。DXにおけるデータドリブン経営の本質、データの利活用、そしてデータマネジメントの戦略からアーキテクチャ、品質管理、セキュリティといった構成要素まで、データマネジメントの全体像がつかめます。
    難しい専門用語はなるべく避け、わかりやすく図解し、データマネジメントの予備知識を持ってない方にも理解できるように、基礎知識と概念を包括的に解説しています。
    事前に知っておくべきポイントが学べる、DXに関わるすべての人必携の一冊です。

    〈データマネジメントのメリット〉
    □DXの成功を継続させる
    □データから価値創造ができる
    □業務の属人化を解消できる
    □スピーディに戦略策定ができる

    〈目次〉
    第1章 DXの正しい歩み方
    第2章 DX推進の鍵を握るデータドリブン経営
    第3章 データドリブン経営の成敗を左右するデータ利活用
    第4章 データ利活用を支えるデータマネジメントの全体像
    第5章 データマネジメント 戦略層
    第6章 データマネジメント 実行層
    第7章 データマネジメント 組織とヒト層

  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    大川 真輝(オオカワ マサキ)
    大手コンサルティングファームデータコンサルティング部門シニアマネージャー。海外の大学卒業後、大手精密機器メーカー、システムインテグレーターを経て、大手コンサルティングファームに入社。同社の日本法人におけるマスタデータ管理(MDM)領域の第一人者、認定データアーキテクト(DA)。データマネジメントの導入方法論やベストプラクティスを熟知し、20年以上にわたり製造業、小売業、商社等の様々な業界のクライアントに対して、データマネジメントを中心とした情報システムの構想企画、アーキテクチャ設計・構築から運用保守までの全工程をワンストップで支援した実績が多数あり。現在は、システム導入のみならず、クライアント企業のデータマネジメント組織の立上げや人材育成などまで幅広く支援

DX時代のデータマネジメント大全―DX、データドリブン経営、データ利活用から理解する の商品スペック

商品仕様
出版社名:翔泳社
著者名:大川 真輝(著)
発行年月日:2023/04/07
ISBN-10:4798178608
ISBN-13:9784798178608
判型:A5
発売社名:翔泳社
対象:一般
発行形態:単行本
内容:経営
言語:日本語
ページ数:312ページ
縦:21cm
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