DMBOKフレームワークを活用した データマネジメント活動のアセスメント
データマネジメント活動のアセスメント 目次 1. 2. 3. 4. データマネジメントを導入する難しさ DMBOKフレームワークを活用した評価 活動の評価ポイント 評価結果を活動の改善や推進に利用する データ総研とは 2
1. データマネジメントを導入する難しさ データマネジメントに取り組む契機 データマネジメントに取り組む契機は様々です 例えば ビジネスの変化に対応するためにシステム再構築が計画され マスタデータの統合 パッケージの導入 システム間インタフェースの標準化などを考える必要がでてきた 複雑で多岐にわたるシステムを統廃合するために EA( エンタープライズアーキテクチャ ) 導入の一環として検討することになった 社内外のデータの利活用による経営やビジネスへの貢献を実現するために 高品質かつ整合性の取れたデータの提供が必要とされている データ利活用などのトレンドから データマネジメントというテーマが先に設定されたため どのような取り組みが必要かを考えなければならない などの背景や目的により データに関わる施策としてデータマネジメントへの取り組みが計画されるようになってきました データマネジメント活動の企画 推進の仕方が正しいのか分からない しかし データマネジメントにいざ取り組むとなると 何から始めていけばいいのか分からなくて躓くことが多いのも事実です 従来のデータマネジメントは データマネジメント =DB のためのデータ設計 という狭義の意味合いしかなく システムが完成すると 役目も終えてしまうことがほとんどでした しかし それだけでは 上記目的のような EA 導入によるシステム統廃合の実現 や 利活用可能な高品質なデータの恒常的な提供 はできません 業務やシステムを横断するデータの整合性を担保し さらにデータの品質を確保するためには 新たな手法やより幅広い考え方を用いる必要があります データマネジメントの知識体系として整備された DMBOK(Data Management Body of Knowledge:DAMA International 策定 ) が 検討の拠り所になるのは間違いありませんが 具体的な成果物や手順が定義されていないため 何から進めていけばよいのか悩まれている方が多く見受けられます そのため 満遍なく幅広い内容のデータマネジメント活動が企画 推進されることとなり 目的の達成につながっているのか 抜け漏れなどはないのかなど 確証が持てぬまま実行しているのかもしれません なぜ アセスメントが有効なのか そこで 企画 推進しているデータマネジメント活動自体が 目的に沿った内容なのか 成果物や規約類 推進体制に不足はないのかなどを把握し 早急に対策するためにも 第三者の目でアセスメントすることを推奨します データマネジメント活動を成功させるためには 様々な施策の実行はもちろんのこと 関係者への認知や理解を深めることも必要になります アセスメントの結果を受けて 活動の問題点の把握や改善だけではなく 活動自体の目的や方向性の再確認 関係者の意識合わせを行うことにより データマネジメント活動は より効果的なものになっていきます 次ページ以降では データマネジメント活動を推進するために DMBOK をフレームワークとした 具体的なアセスメントの評価視点 評価軸などのポイントについて解説します
2.DMBOK フレームワークを活用した評価 評価対象となるデータマネジメント施策を考える アセスメントを実施するにあたり 評価のスコープを明確化するために データマネジメント活動を行う背景や目的を確認します その際に DMBOK フレームワークと照らし合わせて 本来取り組むべきデータマネジメント施策を具体的に洗い出すことがポイントです DMBOK は データマネジメントに関する知識を網羅しており 客観的な視点で 評価対象 を定義できます 例えば 基幹系システムの再構築を目的とする場合は あるべき姿を定義する データアーキテクチャ管理 データ設計の標準を定義するための データ開発 マスタデータ管理のための リファレンスデータとマスタデータ管理 データの意味やビジネスルールを可視化するための メタデータ管理 データ管理全体を統制するための仕組みとしての データガバナンス などが対象になります DMBOK のフレームワーク DMBOK における 10 のデータ管理機能と概要 各機能で策定した標準やポリシーを実行するための組織や施策の策定 1 データ品質の維持管理プロセスの策定 9 2 経営や IT 戦略を考慮した 最適なデータ資産管理方針の策定 開発プロジェクトにおける 最適なデータの設計開発プロセスの策定 仕様情報の標準化 リポジトリ環境の整備 8 3 データベースの運用プロセスの策定 技術やプロダクトの標準化 7 4 非構造データ管理環境の整備 6 5 データセキュリティポリシー アクセス権や監査方法の策定 統合情報活用基盤の整備 技術やツールの標準化 コード統一やマスタデータ統合 変換方式の策定とマスタ統合基盤の整備 データマネジメント施策の一例 DMBOK 機能データマネジメント施策施策内容 1-1 データの重複排除エンティティ単位でデータオーナーシップを定義し 類似データの発生を防止する 1 データアーキテクチャ管理 1-2 データ取得経路の最適化 I/F フォーマットの標準化と I/F の取得経路を定義し I/F の増大を抑える 1-3 データ構造の全体最適化将来的な業務変化に柔軟に対応可能なデータ構造を策定し 遵守する 2-1 設計 / 開発プロセスの標準化設計 開発手順 成果物を標準化し 高品質で効率的なプロジェクト運用を実現する 2 データ開発 3 データオペレーション管理 4 データセキュリティ管理 5 リファレンスデータとマスタデータ管理 6 データウエアハウジングとビジネスインテリジェンス管理 2-2 ネーミングルールの統一データに関する命名規約を決め 設計品質やコミュニケーション効率を向上する 2-3 パフォーマンスの最適化パフォーマンスを考慮した最適なデータベース構造を実現する 3-1 データベース運用プロセスの標準化バックアップやリカバリー パフォーマンス管理等の運用手順を標準化し 運用の効率化を実現する 3-2 データベース技術 / 標準ツールの推進 DBMS の標準化や 技術 ノウハウを蓄積し 利用を推進することで 生産性を高める 4-1 データアクセス権の設定と管理データに対する更新権限や参照権限を定義し 利用局面で統制する 4-2 アクセス記録 / 監査プロセスの整備データにアクセスした人を特定した上で記録を残し 事故や不正の調査を可能とする 5-1 マスタデータの整合性維持 6-1 統合情報活用基盤の推進 共用度の高いデータを統合 / 変換し 一元管理することで 各業務システム間のデータの整合性を確保する 情報活用ニーズの高いデータをセントラル DWH 上で統合し 経営 業務部門の情報活用ニーズにすぐに対応できる環境を構築する 6-2 BI ツール / 技術の標準化 BI ツールの標準化や 技術 ノウハウの蓄積により生産性を高める 7 ドキュメントとコンテンツ管理 7-1 非構造データの管理 画像 音声や 文章などの非構造データの取扱いや管理方法のポリシーを定め 活用効率を向上させる 8 メタデータ管理 8-1 データ仕様情報の可視化 データ仕様情報を統合 標準化し リポジトリで一元管理するルールを守らせることで 開発 / 保守効率を高める 9 データクオリティ管理 9-1 データ品質の維持向上情報活用に支障をきたすようなデータの精度 品質劣化を防止する
3. 活動の評価ポイント 4 つの視点で評価する 本来取り組むべきデータマネジメント施策を定義した後は それらが企画 実行され 有効に機能しているのかを評価します それらを確認するために 次の 4 つの視点で 何を評価すれば良いのかを施策毎に洗い出します 4 つの視点 1 目的設定と共有データマネジメント施策を実行するためには その目的についてプロジェクト全体で共有する必要があります よって 目的が設定されているドキュメントの有無 関係者への共有および理解度が評価項目になります 2 守るべきものの定義データマネジメント施策を実行するためには 施策の単位で どのような姿を目指すのかを具体化して 成果物や規約として定義する必要があります また その内容が 施策を達成するために必要なレベル感であるかも重要な評価項目になります 3 守らせるための仕組みやルールの整備守るべきものとして定義した内容を各プロジェクトに適用するためには 情報基盤の整備も含んだ仕組みやルール 守るための体制や運用フローなどが必要になります よって それらが定義されていることが評価項目になります 4 運用状況 3 の仕組みやルールは 実際のプロジェクトで正しく運用されていなければ 2 で定義したものを守ることが出来ません そのため 実際にどこまで仕組みが利用され ルールが守られているのかを確認する必要があります 評価軸 データマネジメント施策に対して 4 つの視点で考えた場合に 何が必要なのか 何をやるべきなのかを 弊社の知見や他社事例 ノウハウなどから 評価軸として設定します そして 現状のデータマネジメント活動との差分を評価します 評価軸 1 目的設定と共有 : 企画化され プロジェクト全体で共有されている 2 守るべきものの定義 : 成果物 / 規約類が定義されている 3 守らせるための仕組み / ルールの整備 : データ基盤 (MDM/DWH/ データ連携 / リポジトリ /DQ システムなど ) 手順書 体制 / 運用 フロー レビュ基準書 べからず集などが整備されている 4 運用状況 : ルールに従って正しく運用されている データマネジメント施策 1-1 データの重複排除 1 目的設定と共有 プロジェクト計画書 プロジェクトメンバの理解度など 1-2 データ取得経路の最適化同上 1-3 データ構造の全体最適化同上 2-1 設計 / 開発プロセスの標準化 同上 2 守るべきものの定義 サブジェクトエリアモデル エンティティ定義書 システム間連携図 標準 I/F フォーマット エンタープライズデータモデル データモデル解説書 要件定義手順書 標準フォーマットエンティティ定義書データ項目定義書 I/F 定義書 データモデリング規約 評価軸 3 守らせるための仕組み / ルール エンティティ配置ルール データ連携基盤 ( データ HUB など ) I/F 設計ルール I/F 申請ルール ガバナンス体制 運用フロー 業務別データモデル作成のルール レビュルール ガバナンス体制 運用フロー 4 運用状況 各成果物の品質 基盤の運用状況 各成果物の品質 各成果物の品質 各成果物の品質 2-2 ネーミングルールの統一同上 命名規約同上 各成果物の品質 2-3 パフォーマンスの最適化同上 DB パフォーマンス要件 DB 設定ルール 各成果物の品質
４ 評価を活動の改善や推進に利用する 評価レポートにより改善点が見えてくる 評価視点や評価軸を念頭に 今まで作成した成果物やルールの確認と運用状況をヒアリング等で確認し 評価レポ ートを作成します 施策毎に活動の成熟度を把握し 不足部分を明確にします また 成果物や規約の有無だけでは なく 活動の目的やスコープと照らし合わせた上で 必要とされるレベルの内容が定義されているのか 例えば 目的によ ってはエンタープライズデータモデルは 業務領域とエンティティのみとする など 施策を実施しない場合のリスクについて も評価します 評価は 施策毎 ４つの視点毎に行うため 各々の改善点が明確になります 成果物や規約 ルールが不足している ものは それらを補い 運用状況が良くないものについては レビュ対象やその視点の見直し プロジェクト側への再徹底 を図ることになります 改善策を検討し 優先順位を付けて データマネジメント活動の改善を行います 評価レポートのイメージ 弊社のデータマネジメントアセスメントサービスでは データマネジメント施策毎の４つの視点について 現状のデータマネ ジメント活動を確認します また 今後の改善や推進のために 改善策や進め方のご提言などもあわせてレポートします 評価報告書目次 １ 評価の目的 ２ 評価視点 ﾃﾞｰﾀﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ施策単位の評価軸 ３ 評価結果 評価 評価理由 ４ ご提言 ２ 評価視点 Sample プロジェクトの背景 目的を踏まえ 評価軸を下記と設定 データの重複排除 データ取得経路の最適化 ３ 評価結果 施策別評価 Sample 別紙 データの重複排除
データ総研とは COMPANY PROFILE データ総研は データ設計と標準化を専門分野とするITコンサルティングファームです MDM(マスターデータ管理)に不可欠なコード統一 マスター統合をはじめ システム運用保守プロセス最適化 IT人材育成 EAによるIT統制 情報戦略立案 RFP策定 要件定義などにより 企業情報システムの全体最適や柔軟性を追求し 経営効率やコスト削減に貢献します データマネジメントの世界的教育 研究機関であるDAMAインターナショナルから データマネジメント知識体系 DMBOK 教育機関として認定を受 けています 会社概要 商号 株式会社データ総研(Data Research Institute) 設立 1985年10月3日 所在地 103-0001 東京都中央区日本橋小伝馬町4-11 サンコービル TEL 03ｰ5695ｰ1651 FAX 03ｰ5695ｰ1656 代表者 代表取締役社長 堀越 雅朗 資本金 90,000,000円 取引銀行 URL www.drinet.co.jp 三菱東京UFJ銀行 京橋中央支店 事業概要 PLANシリーズノウハウパッケージ(データ総研が開発した要件定義における方法論と技法)を中核にしたサービスをご提供します 企業情報システムの情報戦略立案からRFP策定 要件定義 システム開発 システム運用保守に関するコンサルティングサービス IT人材育成のための教育コースの開発 提供 業務設計 システム開発のための設計技法 方法論 ツールの開発 提供 ソリューション紹介セミナーの開催 書籍出版 モデリングツール リポジトリツール 開発ツール システム可視化ツール PLANシリーズ ノウハウパッケージ DMBOK 運用保守業務プロセス改善 業務用語整理 業務とシステムの可視化 リポジトリ構築 RFP策定 要件定義ガイド作成支援 要件定義策定 標準化支援 WEBアプリケーション開発 DMO設立 運営支援 お問合せ先 株式会社データ総研 103-0001 東京都中央区日本橋小伝馬町4-11 サンコービル TEL 03ｰ5695ｰ1651 FAX 03ｰ5695ｰ1656 URL www.drinet.co.jp e-mail:crm@drinet.co.jp お問い合わせ先代表アドレス 7
-8-