DAMA日本支部の課題と今後

このブログでは主にデータマネジメントについてのお話が多いのですが、今回は趣向を変えて、当DAMA日本支部の運営のお話をしようと思います。
このブログを読んでくださる会員をはじめとしたみなさんにも、是非この機会に当会の運営や課題について知っていただければと思っています。

日本支部の歩み

2020年7月現在、DAMA日本支部の会員数は現在121名で、法人の会員は13社になっています。
設立時の会員数は100名弱だったのですが、2014年をピークに年々減少し、2017年には75名程度まで減少していました。しかしその後、2代目会長の林さんの下、お試し会員の募集やDMBOK2の日本語版の発刊、DMBOK概説セミナー開催などの積極的な対策を取り、データ活用機運の高まりとともに会員数も回復してきました。
DMBOK2も早々に売り切れて増刷されるなど、今後もデータマネジメントへの関心が高まっていくと思われ、当会もサステナブルな組織運営基盤を作っていく必要があると考えています。

今は任意団体

データマネジメントを日本にも普及・定着させようという意図のもとで設立されたDAMA日本支部ですが、残念ながら未だに任意団体でしかなく、協賛や後援いただいているJDMC様やUMTP様のように一般社団法人やNPOではありません。
任意団体でもできることはたくさんありますし、当面の問題にはなっていないのですが、法人格を持っていないといろいろ不都合なこともありまするようです。
例えば、任意団体では法人としての銀行口座が作れないために会長名義で口座作成せざるを得ず、会長交代時には名義変更が必要になります。
その他にも商標登録しにくいとか、法人によっては任意団体では社内申請が行いにくいなどの弊害もあるようです。
理事会でも一般社団法人化を進めようという話になっていますが、素人が進めるには中々にハードルが高く、遅々として進められていないのが実情です。

これから

CDMPの日本での普及、DMBOK3の日本語化など、これからもパワーを要する課題は山積です。
これまでは、データマネジメントの普及に情熱や志のある現在理事のボランティアシップで支えられてきましたが、いつまでもそこに頼っていては先細りになりかねません。なんといっても理事は現在13名ですが、設立から10年近く経ち、50歳台未満は数名のみと高齢化が進んでいます(失笑) 。
また、広く参加していただくことを目的に当会は会費も低廉に抑えているので、年間予算も十分にあるわけではなく、人を雇って業務依頼するということも困難です。
こういった背景を含めて、待ったなしで今後の運営を検討し、サステナブルな組織にして、 データマネジメントを普及するための DAMA日本支部という組織を成長させていく仕組みが必要だと感じています。

運営を手伝ってあげようというご危篤な方、こうしたらいいのではというご意見のある方、管理担当(admin@dama-japan.org)まで、是非ご連絡をいただけたらと思います。お待ちしています。

アフターコロナ時代だからこそ高まるデータマネジメントの重要性

コロナは我々の行動スタイルを変えてしまった

新型コロナウィルスは、我々のビジネス上や日常生活上の行動を根底から覆してしまいました。ワクチンが開発された後であっても、「仕事をすること=オフィスに行くこと」ではなくなり、これまでのノーマルでは「何はなくとも、定期的にお客様へ訪問営業すること」でしたが、ニューノーマルでは「本当に重要な商談以外は対面ではなく、リモートで済ませたい」となるでしょう。また、「賑わって混雑しているお店でショッピングを楽しむ」というノーマルな日常生活が、ニューノーマルでは「何かあったら怖いので、できるだけ”密”を避けて短時間で済ませたい」という行動を取る人が必ず一定層は残ると思いませんか。

このように、我々の行動が“密”を避け、“疎”を求めるようになると、これまで企業が対人・対面(リアル)で当たり前のようにできていたことができなくなり、自社のお客様とのリレーションシップをよりオンラインで、つまりデータを通じて良好に維持し、他社に奪われないように強固にしなければならない、と気付くと思います。では、ひとたび目を転じて、自社のリアルおよびオンラインにおけるお一人おひとりのお客様とのタッチポイントで発生しているデータが現状どのようになっているか?

多くの企業では、自社の様々なシステムにお客様に関するデータが散在し、相互につながっていなかったり、いちいち個別のシステムの中のデータを調べなければどのような対応履歴があったかを把握できない、そんな状態になっていませんか。お客様やお客様が買ってくださった商品などに関わる基軸データが社内の様々なシステムに分散し、「つながっていないので、行動履歴がバラバラになってしまっている」、「整合性や精度に難があるので、信頼できない」、「社内のどのシステムにどのデータが存在し、それらがどのように連携しているのかが可視化できていない」といった現状に直面する会社がほとんどだと思います。

改めて、データマネジメントの重要性が否応なく高まる

これまでマーケティング、営業・販売、設計・製造、デリバリー、アフターサポートなど、個別部門の業務処理の「電子化」を目的として構築されてきたシステムの中のデータを活用しようとすると、それらを「“疎”を求める自社のお客様との関係性を良好に維持するために活用できる状態」に再編成し直すための取り組み、すなわち、全社的なデータマネジメントが必要不可欠となります。

「情報(データ)は、ヒト、モノ、カネと並ぶ第4の経営資源である」といわれて久しく、昨今では「データは次のオイル」などと喧伝されるようになりました。また、巷ではデジタルトランスフォーメンション(DX)、つまりデジタル(=データ)による自社の事業変革の必要性が叫ばれ、AIやIoTなどの情報技術の進化と浸透によりネットだけでなくリアルの世界でも、ヒトやモノのあらゆる動きが「行動データ」で取得していくことが可能になりましたが、いくら膨大な「行動データ」が取得できたとしても、それらが自社の大切なお客様や商品としっかりつながっていない限り、活用することは決してできません。

データを真のオイルに変えるためには、「それを活用可能な状態に精錬するためのプロセスや体制」や「自社内外のデータ資源の可視化と整備」が重要になることは論を待たず、お客様とのリアルな接点が「疎」に傾倒するアフターコロナ時代だからこそ、データマネジメントの重要さが改めて認識されるでしょう。視界不良な環境であればあるほど、正しいファクト(=データ)に基づいた意思決定を行うべきは、国においても企業においても変わらず、データマネジメントに真摯に向き合う企業、そうした経営者やリーダーがいる企業こそがアフターコロナ時代でもお客様への価値を弛まずに提供し続けられるものと確信します。

DAMA Japan 企画担当理事/株式会社リアライズ 代表取締役社長 大西 浩史

DAMA-JとJDMC

国内のデータマネジメントを推進する団体は、企業や企業のユーザ向け研究会を除いて、DAMA-JとJDMC(Japan Data Management Consortium)がある。JUAS(Japan Users  Association of Information Systems)の中にもデータマネジメントの研究会があるが、JUAS自体はデータマネジメントに特化した団体ではないので、ここではDAMA-JとJDMCについて述べる。

JDMCは2011年4月に設立され、現在9年目を迎え、会員数200を超える団体となっている。私はJDMC設立からJDMCの研究会活動他に参加しており、DAMA-Jでの活動より長く携わってきた。
近年、JDMCのメンバやデータマネジメントを勉強しようとするメンバから、DAMA-JとJDMCはどこが違って、どちらに参加した方がよいのかと相談を受ける機会が多い。私見になるが、DAMA-JとJDMCの違い(棲み分け)について、今回は述べていく。

DAMA-JはDAMA Internationalでの活動を日本で推進することが主な活動となる。具体的には、DMBOK(DATA MANAGEMNT BODY OF KNOWLEDGE)の普及が主要活動としてあげられる。また、毎年ADMC(Asian Data Management Conference)を1日のカンファレンスとして開催し、海外からのデータマネジメント有識者やDAMA-Iからメンバを招聘して海外の事例も含め紹介している。
まとめると、DMBOKの普及、海外からのデータマネジメント有識者を招いての講演の提供はDAMA-Jの主要活動であり、これはJDMCの活動にはない。

JDMCは、企業、行政機関、大学など広い範囲のデータマネジメントに関わるメンバが参画されている。JDMCが主催するデータマネジメント2019では、1日のカンファレンスに1000名を超える参加者があった。2020年はコロナ対策として、急遽Webによる開催に変更したが、2019年の参加者を超えるメンバが参加された。
JDMCでは、毎年、データマネジメントにおいて、他の模範となる活動を実践している企業・機関などの中から優秀なものを選定しデータマネジメント賞を送呈している。JDMCの定例セミナーで、データマネジメント賞を受賞した団体からの推進活動の内容も聞くことができる。
また、青山学院や横浜国立大学で、学生に向けたデータマネジメントに関する講義も各大学教授からの依頼により、JDMCの有志メンバが講師となって開催されている。

上記以外にJDMCの最大の特徴は、研究会活動の充実にあると思っている。「デジタルマーケティング」、「MDMとデータガバナンス」、「AIとIOT」など特化した分野での研究会活動があり、この他に私が所属する「データマネジメントの基礎と価値」の研究会では、研究会メンバで合宿も含めて多くの議論の時間を費やし、データマネジメント概説書(JDMC版)を作成し、発刊に至っている。
データマネジメントに関わるメンバ(初心者を含む)が抱える課題をできる範囲で共有し、メンバと議論して気づきを得る場を提供しているのが、JDMCの特徴と思う。

DAMA-Jは有識者が多く、データマネジメントの初心者には参加は敷居が高いという声をよく聞く。ある程度のデータマネジメントの知識がないと、また、DMBOKを読んでいないとDAMA-Jに個人会員として入るには躊躇われるという声である。

DAMA-Jでは、この声に応えるため、「DMBOKに関する研究会」も立ち上がり、各章を1回の研究会の中で説明と議論を行う場が提供されている。
また、DAMA-J会員以外にもDMBOKの紹介を行う機会やデータマネジメントの概説を行う機会が企画されている。

私見だが、データマネジメント推進するメンバは、DMBOK(現在はDMBOK2)を読んでおくことは、必須であると思う。日本語版も出ているので、まずは購入いただき、読んでいただきたい。ただ、600頁を超える大書であるので、重要ポイントなどの概説を聞いて、読み込んでいく支援をDAMA-Jとしてはさらに行っていく必要があると考えている。

冒頭の「DAMA-JとJDMCはどちらに参加した方がよいのか」という質問に答えるとDAMA-J、JDMCともに参加し、DAMA-JではDMBOKの知識の習得と海外のデータマネジメントの推進事例の把握、JDMCでは自分のデータマネジメントに関する悩みにあった研究会に参画し、メンバとの議論による気づきの発見を行っていただきたい。

今までは、DAMA-JとJDMCでの交流はあまりなかったが、今後は国内でのデータマネジメントの推進をさらに加速するために手を組みあうべきと思う。一つの例として思っているのは、JDMCでDAMA-JからDMBOKの紹介や講義が行えないかである。DAMA-JとJDMCが共存してその相乗効果をあげられるよう、微力ではあるが努力していきたい。

以上

パッケージシステム導入時のデータモデル

パッケージシステムでは、多くの業種とその業務プロセスに対応できる、柔軟な標準機能が用意されています。そのためパッケージ導入プロジェクトでは、新規業務をこうした標準機能でどこまで対応できるか、Fit&Gap分析を行います。

たいていのプロジェクトでは、この分析時にプロセスモデル図を作成し、
・どのプロセスにどのパッケージ標準機能が対応するのか
・パッケージ標準機能が対応できない業務は、アドオンを導入するのか、追加開発するのか
を明らかにしていきます。

データ構造もFit&Gap分析が必要

一方、パッケージは機能だけではなく、データを格納する標準データ構造(テーブルなど)も用意しています。
機能をプロセスモデル図でFit&Gap分析するのと同じように、新規に管理すべきデータと標準データ構造をデータモデルで図化して分析すれば、より漏れ無く無駄の無いパッケージ導入ができるはずです。

ただ実際のパッケージ導入プロジェクトの多くで、プロセスモデル図は作られてもデータモデルはあまり作られないようです。
それで問題が起きなければいいのですが、そういったプロジェクトではテーブルやI/F設計の手戻りが発生したり、データの移行設計が見直されたりすることが多いように思えます。

データモデルに工数をかける価値

なぜパッケージ導入プロジェクトで、データモデルは作られないのでしょうか。
まず、パッケージ導入が短期間のシステム構築を目的としているため、データモデル作成の工数を懸念されるのかもしれません。既存システムからパッケージの移行設計をしなくてはいけないのに、データモデルまで作るのは負荷が高い、などなど。
ただ移行範囲全体を表すデータモデルが一枚あると、詳細な移行設計前に移行元と移行先の関係を確認でき、対象データの漏れや重複の確認ができます。移行設計の手戻りは移行作業の負荷とテストの精度にも影響を与えるので、早い段階で移行検討できるのは価値が高いでしょう。

モデリングコミュニティとしてのDAMA

データモデルが作られないのは、パッケージ導入の現場にデータモデルを読み書きできる人材が少ないこともあるでしょう。データモデラーはどうしても手組みシステム開発の現場にアサインされがちです。
またプロセスモデル図がプロセス間の関係を順に追って読めるのに対して、データモデルは記法による表現の違いが大きく、読むのにもある程度の学習が必要です。

もしこのエントリーを機にデータモデルを学びたいという方がいらっしゃったら、書籍を読んだりセミナーに参加したりするのに加えて、DAMA日本支部に入会されることをオススメします。実はDAMAには、メインフレームのシステム開発時代からデータモデルと格闘してきた、データモデラーの“猛者”たちが集っているからです。
特に、第10分科会「データモデリングの実践的検討会」では具体的なデータモデルをベースにノウハウの共有を行っていますから、パッケージ導入時のコツについて聞くことができるかもしれません。