タグ: DMBOK

第13分科会（DX分科会）の活動概要のご紹介

  • 第13分科会（DX分科会）の活動概要

本分科会では真のDXに向かうための道程をデータマネジメントと絡めて示すことができないかを検討テーマとして活動しております。

初年度（2021年度）の活動においては、そもそもDXの言葉自体が曖昧ではないかという課題感を起点に、デジタル軸（D軸）とトランスフォーメーション軸（X軸）の二軸に分類して、4象限として表現することに取り組みました。

分科会参加メンバーと意見交換するなかでDXとはビジネス上の変革（トランスフォーメーション）が行われているかどうかを基準としてはどうか。また、現代の変革においてはデジタルデータに対してAIを活用していることが必要要件になるのではないか。という話も行われ、図1のような4象限の図を初期成果物としてまとめ上げております。

図1

　　　

また、活動2年目の2022年度においては、この4象限における自社の立ち位置を客観的に評価するためのアセスメント表の作成に取り組んでおります。

アセスメントに答えることで、自社の状況やポジションについて関係者で共通認識を図り、真のDX（4象限の右上）に向けて進捗しているのか。逆に、停滞や後退していないかをセルフチェックできるようにすることを目的としています。

そして、そのアセスメントに用いる設問項目に関しては、DAMA日本支部らしく、DMBOK2の各章からの導出を試みています。

  • データマネジメントと組織の変革

こうしたアセスメント表の作成に向けたワークを分科会メンバーで進めていく中で、X軸（変革）に関する設問は当初「第17章　データマネジメントと組織の変革」のみから導出する想定で考えていたのですが、DMBOK2の各章を読み込むなかで、第17章以外にも組織や変革に関する記載が多く含まれていることに気付きました。

例えば以下のように非常に多くの章（節）で組織、文化、変革に触れられています。

第3章　データガバナンス

　4.1 組織と文化

第4章　データアーキテクチャ

　5.2 組織と文化の変革

第6章　データストレージとオペレーション

　5.2 組織と文化変革

第7章　データセキュリティ

　5.2 組織と文化の変革

第8章　データ統合と相互運用性

　5.2 組織と文化の変革

第9章　ドキュメントとコンテンツ管理

　5.2 組織と文化の変革

第10章　参照データとマスターデータ

　5組織と文化の変革

第11章　データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス

　5.4 組織と文化の変革

第12章　メタデータ管理

　5.2 組織と文化の変革

第13章　データ品質

　5.2 組織と文化の変革

第14章　ビッグデータとデータサイエンス

　5.4 組織と文化の変革

第15章　データマネジメント成熟度アセスメント

　5.2 組織と文化の変革

このようにDMBOK2の多くの章で「組織と文化の変革」に触れられている大きな理由の一つとしては、データマネジメントに求められる多くの活動が従来の業務プロセスや組織の延長線上には組み込まれておらず、企業に変革を伴う新たな業務プロセスや組織の設計を求めているからではないかとも想像します。

  • DXとDMの関係性を議論したい方はぜひ第13分科会へ！

変革の取り組みは非常に長い旅になるとも言われています。だからこそ、その活動を継続的に進めていくためにも、途中途中で小さな成功を祝うことの重要性が謳われています。

本分科会は参加者各自でワークすることを重要視して活動していますが、アセスメント表の作成は試行錯誤をしながら時間をかけて進めております。だからこそ、途中小さな成功を祝うことを忘れずに、そして、真のDXに向かってDMBOK2から知見を得るという最終ゴールも定期的に振り返りながら進めていきたいと思います。

本分科会への活動にご興味、ご関心を持って頂いた方、お気軽にご参加をご検討ください。お待ちしております。

以上

データウェアハウス構築時のメタデータの３原則

Data Warehouse Principle
Database vector created by vectorjuice – www.freepik.com

DMBOK２のデータウェアハウス章には、データウェアハウスの実装で従うべき８つの原則が記載されています。（第11章 データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス, 1.2 ゴールと原則, p413）
実はそのうちの３つがメタデータに関係する内容です。

・ウェアハウスと共にメタデータを構築する
・（メタデータを提供し続けて）透明性とセルフサービスを促進する
・（メタデータ管理施策と）協調する
（※原文では分かりづらいので、丸括弧内のことばを補っています。）

他にもメタデータについて原則で触れている章はありますが、11章ほど繰り返されている章はありません。それだけデータウェアハウス構築上、メタデータが重要なのでしょう。
ただ数行の説明でさらっと書かれているので、正直中身はわかりづらいです。
以下、この３原則について私なり理解を説明します。

ウェアハウスと共にメタデータを構築する

この原則の説明文には、次のように書かれています。

データウェアハウスの成功に決定的に重要なのは、データを説明する能力である。例えば「何故この合計はXなのか。」、「どのように計算されたのか。」、「データはどこから来たのか。」などの基本的な質問に答えることができることである。メタデータは開発サイクルの一環として取り込まれ、運用の一環として管理される。

たとえばデータウェアハウス内のデータの種類が多すぎて、使いたいデータを使いたいときにすぐ見つけられない。これではデータウェアハウスの構築は成功したとは言えません。
利用者が素早く目的のデータを見つけられるためには、
データを見つけるのに最低限必要なメタデータはなにかを定義し、
データウェアハウスへのデータ収集と同時にそのメタデータも集め、
共有・公開する仕組みを構築することが必要です。
データウェアハウス構築後にこうした活動を行うとその間は利用者が不便なので、ウェアハウスと同時に構築するべきです。

メタデータを提供し続けて透明性とセルフサービスを促進する

データカタログのようなメタデータの収集・共有ツールを導入したものの、導入プロジェクト終了後、メタデータの新規追加や更新が行われないということがよくあります。
こうしたケースでは、欲しいメタデータが欠けている、最終更新日が古いなどの理由でツールが信用されず、次第に使われなくなってしまいます。データの利用者はメタデータを知見者に確認するしかなくなり、ひとりで（セルフサービスで）データ利活用するのは無理です。
したがって、メタデータの収集と共有はプロジェクト的に一過性のもので終わらせるのではなく、データウェアハウス構築後も継続して続ける必要があります。

メタデータ管理施策と協調する

この原則は補足説明があまりないのですが、協調（Collaborate）と言っているので、体制の話ではないかと私は考えています。
一般にメタデータ管理では、データの論理名や意味・目的と言ったビジネスメタデータを誰が登録・更新するかがよく問題になります。ビジネスメタデータはIT部門では判断ができないので、ビジネス部門が責任を持つべきです。
なので、この原則は、データウェアハウスのメタデータ管理にもビジネス部門に協力してもらう体制を作れと言っているのではないかと、私は考えています（ちょっと強引な解釈かもしれません）。

上記をはじめとしたデータウェアハウスの原則は、全社横断で長期間使われるデータウェアハウスを構築するにはどうするべきかという視点で書かれています。今後データウェアハウス構築に関わる方は、ぜひご一読ください。

「DMBOK2概説セミナー」の紹介

はじめに

DAMA日本支部では年に３回程度「DMBOK２概説セミナー」を開催しています。今回は宣伝も兼ねてそのセミナーの全体像を紹介させていただきます。

開催のきっかけ

DMBOK (Data Management Body Of Knowledge)の第２版（以下、DMBOK2) は2017年に英語版が2018年12月に日本語が発売となりました。日本語版の翻訳作業はMetafind社とともに DAMA日本支部も担当しています。
そこでDAMA日本支部としては、このDMBOK2を普及させ、これをきっかけにDAMA日本支部の会員増加にもつなげたいとの思いがありました。その施策のひとつが「DMBOK2概説セミナーの開催」となり、2019年3月から開始しています。

開催方法・開催内容

1回の開催は18:00～概ね2時間、毎回2テーマを取り上げています。第3回までは集合研修、第4回以降はオンライン開催となっています。これまで以下のように8回開催しています。
原則3月、6月、9月の開催を基本としていますが、2020年は3月開催の直前中止、オンライン開催への切り替えなどがあり、変則的になりました。

第1回　2019.03.05　「DMBOK2 全体概要」「第1章 データマネジメント」
第2回　2019.06.18　　第1回と同内容
第3回　2019.09.04　「第3章データガバナンス」「第12章 メタデータ管理」
第4回　2020.07.28　「第4章 データアーキテクチャ」「第13章 データ品質」
第5回　2020.09.14　　第3回と同内容
第6回　2021.03.15　　第1回、第2回とほぼ同内容
第7回　2021.06.23　「第5章 データモデリング～」「第8章 データ統合～」
第8回　2021.09.15　　第4回と同内容

アンケート結果

このセミナーへの参加者には毎回アンケートをお願いしています。その設問の1つに以下があります。
「セミナーの継続開催を希望する場合、ご希望のテーマを教えてください（複数選択）」
過去8回分の結果を積み重ねると以下のようになりました。

これまで、このアンケートをもとに、希望者の多いテーマを取り上げてきました。今後も希望者が多くかつまだ開催していないテーマを中心に開催を継続する予定です。

参加方法

開催の1か月程度前にはDAMA日本支部のホームページに掲載しますので、そこから申し込んでください。当初はDAMA日本支部の会員以外は有料でしたが、第4回以降、オンライン開催に切り替えたのをきっかけに全員無料での参加が可能となっています。

またDAMA日本支部の会員の方には、講義録画を無料で公開しております。過去のセミナーに参加できず、過去のセミナーを視聴したいという非会員の方は、これを機に入会をご検討いただければ幸いです。

今後の予定

詳細は未定ですが、次回は2022年の2月か3月にこれまで取り上げた実績のないテーマでの開催を検討しています。また、過去開催分の無料視聴会なども検討したいと思います。

データ管理は「集中」「分散」「ハイブリッド」

はじめに

このブログのタイトルを見て何を思い浮かべましたでしょうか？　データガバナンス？　メタデータ管理？　マスターデータ管理？　その他？
そのどれも正しいです。
DAMAの分科会でメタデータ管理がテーマの時に「メタデータ管理のアーキテクチャには、集中型、分散型、ハイブリッド型、双方向がある」と説明を受け、私は「どこかで聞いたことがあるな？」と思いました。
調べてみると同じような概念がDMBOKの各所にありました。
どこにその記述があるか？　全て解説を加えたいところですが、相当量になってしまいますので、今回は解説なしで項目だけ紹介してみます。

第3章 データガバナンス
データガバナンスのオペレーティングモデルタイプには以下の3種類があると説明されています。

  • 中央型　（集中型？）
  • 複製型　（分散型？）
  • 連邦型　（ハイブリッド型？）


第6章 データストレージとオペレーション
データベースアーキテクチャの種類には以下の3種類があると説明されています。

  • 集中型データベース
  • 分散型データベース
  • 連邦型データベース


第10章 参照データとマスターデータ
参照データとマスターデータの統合の基本的なアーキテクチャアプローチとして、以下の３種類があると説明されています。「集中」「分散」「ハイブリッド」とは異なるように聞こえますが、発想は類似しています。

  • レジストリ　　　　　　（発想は分散型です）
  • トランザクションハブ　（集中型です）
  • 統合アプローチ　　　　（上記２つのハイブリッドと説明されています）


第12章 メタデータ管理
メタデータアーキテクチャの種類として、以下の4種類があると説明されています。

  • 集中型メタデータアーキテクチャ
  • 分散型メタデータアーキテクチャ
  • ハイブリッド型メタデータアーキテクチャ
  • 双方向メタデータアーキテクチャ


第16章 データマネジメント組織と役割期待
データマネジメントのオペレーティングモデルとして以下の5種類が説明されています。ネットワーク型と連邦型も広い意味でハイブリッド型と言って良いと思います。

  • 地方分権型オペレーティングモデル　（分散型）
  • ネットワーク型オペレーティングモデル
  • 中央集権型オペレーティングモデル　（集中型）
  • ハイブリッド型オペレーティングモデル
  • 連邦型オペレーティングモデル

本日は説明しませんが、どの集中型、分散型にも概ね同じようなメリットとデメリットがあり、その折衷案がハイブリッド型というのも概ね同じようです。

「だからどうした？」という話かもしれませんが、皆さんが今後DMBOK2 を読む際にちょっと頭の片隅に置いていただいても良いかと思います。

DMBOK第2版 第2章 「データ取扱倫理」は読む価値があるのか!？

DMBOK第2版では第1版からいくつかの章が追加されているが、その中の一つで際立っているのが「第2章 データ取扱倫理」である。この章は、データセキュリティ以前にデータマネジメントを行う上で守るべき倫理的概念や、非倫理的データの扱いの例が説明されており、 GDPR (General Data Protection Regulation: EU一般データ保護規則) をはじめとする各国の関連する法律にも言及している。
知識領域でもなく、新しい概念でもない、他とは異彩を放つ第2章。この章が追加された意義は何なのか、筆者の考えを述べたい。

第２章は データマネジメント会員規約？

いきなり話が変わるが、例えば皆さんが何らかのクラブ有料会員になる時にどのようなステップを踏むであろう？ 通常は

　1.クラブ有料会員の概要を説明資料等で理解する
　2.会員申請し承認を得る。
　　その際に「会員規約を読み、同意するサインを行う」
　3.会員として参加する

であろう。ところで皆さんは「同意するサインを行う」際にちゃんと会員規約を読んでいるであろうか？
多くの人は何も読まずにサイン（チェックボックスにチェック）してしまうのではないだろうか？

ところがこれが会員規約ではなく、数百億円の契約書の「契約条件」の場合はどうであろうか？おそらく目を皿のようにして確認するのではないか？

筆者はDMBOK 第2版 の「第2章 データ取扱倫理」はデータマネジメントにおける「会員規約」もしくは「契約条件」にあたるものと理解している。すなわち

　1.第1章でデータマネジメント概要を理解する
　2.第2章でデータマネジメントの「会員規約/契約条件」を理解する
　3.その上で、第3章以降のデータマネジメントを実践する

第2章を読む必要性

筆者の理解が正しいとすると、追加になったこの第2章を読む必要はあるのだろうか？それは以下のように考える

　1) データマネジメントを学びたい、DMBOKを理解したい
　　→ 第2章は無理して読む必要はない。
　　　先に第3章以降の興味のある章を読むべし≒「会員規約」
　2) データマネジメント組織を創りDMBOKベースでデータマネジメントを
　　実践したい
　　→第2章はしっかり読むべし≒「契約条件」

このように考えると、この章が最終章ではなく、第2章に位置付けられている意味も理解できる気がする。

それでも第２章は興味深い

上記の 1) の場合は「無理して読む必要はない」と言いながら、ひとこと付け加えさせていただくと、この章に書いてあることが決して面白くないという意味ではない。むしろ、この章にはデータマネジメントにとどまらず、一般的な話として興味深い内容が盛りだくさんとも言える。特に「3.4　非倫理的なデータ取扱業務のリスク」に関しては、非倫理的なデータ取扱の例が記載されており、自分自身が「あの時はデータに騙されてしまった！」や、逆に「あの時は、ちょっと悪さをして騙そうとしてしまったなあ」といった苦い思い出が蘇ってきたりもする。
この話はまた機会があればお伝えしたいと思う。

「DAMA日本支部 第9分科会=DMBOK勉強会=の紹介」

DAMA日本支部ではいくつかの分科会活動を行っている。そのうち筆者が担当しているのが第9分科会である。今回はこの場をお借りして簡単に第9分科会の紹介をさせていただきたい。既に当分科会に参加いただいている方やDAMA日本支部の総会に参加いただいた方には既知の情報ばかりになってしまうことをご容赦願いたい。

第9分科会はDMBOKの勉強会

DAMA日本支部のホームページでは「DMBOKに関する研究会」とも紹介されているが、簡単に言えば単なる勉強会である。概ね以下の方針で運営している。
・開催頻度・時間：　３か月に２回程度、各回は概ね90分
・開催場所：　　　　都内＋リモート接続　但し今年度からはリモート接続のみ
・内容：　　　　　　毎回DMBOKの1章分を代表者が説明しディスカッション
・説明担当者：　　　分科会参加者のボランティア
DMBOK2は全17章あるので、全章の勉強を完了するのには2年以上を要する。

第9分科会は広く浅く 説明担当はボランティア

他の分科会が一つのテーマを掘り下げているのに対して、当分科会はその全く反対であり、DMBOK全体を広く浅く理解しようというアプローチである。
説明担当者もその道の専門家を招くわけでもなく、分科会参加メンバーが自分の得意分野もしくは自分の興味のある分野を自ら勉強して担当する。説明担当者は完全なるボランティアであり、自分で説明資料も作成するので、それなりの負担にはなる。説明担当者にはならずに、ディスカッションに加わるだけの参加方法も可能としている。だが、説明担当になることで、その章に関する理解がより深まるというメリットもあり、多くの参加者が説明担当に挑戦している。

既に2周りして3周目！

　1周目　DMBOK 第1版 2015.10～2017.07
　2周目　DMBOK 第2版 2017.12～2020.04

実はこの分科会の歴史は短くない。2015年の10月にDMBOK第1版の勉強会が始まり、2017年5月には第1版全章の勉強会が完了した。その後第2版の英語版が発売され、2017年12月からは第2版の勉強会として再開、本年４月に全17章の勉強会を完了したところである。この途中には第2版の日本語版も発売されている。これでこの分科会の活動は一旦終了したが、その後も継続の要望が強くその継続方法に関しては大きく以下の3つの意見に分かれた
　1)　データ管理って何？というレベルの、より入門クラスの分科会にする
　2)　2周目の内容をもう1周する
　3)　各章をより深堀したディスカッションが行える分科会にする
検討を重ねた結果、2周目の途中から参加したメンバーも多く、また復習もしたいという意見もあったため「2) 2周目の内容をもう1周する」に決定した。2020年7月に3周目のキックオフを行い、今月2020年9月から各章の勉強会を再開する。

今がチャンス！？

これからDMBOKを勉強したいという方、今まさに3周目が始まろうとしているので、今がチャンスと言える。リモート接続のみの開催となったので、ある意味参加しやすいのではないかと思われる。これを機にDAMA日本支部の会員になり、第9分科会に参加してみては？

新分科会について

新分科会として「 データ管理って何？というレベルの、より入門クラスの分科会 」と「各章をより深堀したディスカッションが行える分科会」の要望がなくなったわけではない。会員の方で我こそはと思う方は、分科会リーダーとなり、新たな分科会を開始してみるのも良いと思われる。

== おことわり ==
第9分科会の資料だけいただけないか？という問い合わせをいただくことがありますが、説明資料は著作物の引用が多い関係で配布できませんのでご了承ください。

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