オープンコミュニティ「要求開発アライアンス」(http://www.openthology.org)の2012年12月定例会発表資料です。 Open Community "Requirement Development Alliance" 2012/12 regular meeting of the presentation materials.

1. DMBOKをベースにしたデータマネジメント
© JGC INFORMATION SYSTEMS CO., LTD.

2. DMBOKの解説
© JGC INFORMATION SYSTEMS CO., LTD.

3. DMBOKとはDAMAの基本
2011年日本語版 出版
現在DAMA International
では第2版を作成中
DAMAは書籍の販売で一
切の利益は得ておりませ
ん
すべて、ボランティアで活
動しています
出版の前に必ず用語の定義がなされる
DAMA JAPAN CHAPTER
3

4. DMBOK（DAMA）の目標
データマネジメントについて広く受け入れられた視点に関して、コンセ
ンサスと促進採用事項を開発し、構築すること
データマネジメントの機能、役割、成果物、その他用語についての標
準的な定義を提供すること
ガイドとなる原則を認識すること
特定の製品やベンダーから離れて、広く採用されている習慣、方法、
技術を紹介すること
共通する組織的あるいは文化的な課題を識別すること
読者を、追加的なリソース（資料等）へと案内すること
DAMA JAPAN CHAPTER
4

5. DMBOK Guideの利用方法
データマネジメントについて、様々な読者に情報を与える
データマネジメントのコミュニティに横断的総意をもたらす
すべての参加者が自分たちの責任を理解する手助けとなる
読者を追加的な知識源へと方向付ける
データマネジメントのプロが、CDMP試験（Certified Data Management
Professional ）準備をする手助けとなる
企業のエンタープライズデータ戦略での組織作りに役立てる
効果度や成熟度の評価の基礎となる
実装やプロセス改善の活動をガイドする
より高度の教育カリキュラム開発をガイドする
アカデミックな研究トピックスの話題を提供する
DAMA JAPAN CHAPTER
5

6. データ、情報、知識
データは、情報及び知識の基盤であり、データや情報の品質を高めるため
の具体的で、積極的な措置を取る必要性を持つ。
認識やパターンの解釈
に基づく統合した視点
パターン及びトレンド
リレーション
仮定
知識
コンテキスト
定義
形式
あるコンテキストを備えた
時間枠 情報 データ
関連性
様々な形式での、
事実の表現
データ
DAMA JAPAN CHAPTER
図出典： DMBOK Guide 図1-1 6

7. DAMA DMBOKの要素
データ・
データ・ 各マネジメント要素の基本
データ品質
データ品質
アーキ 事項とガイドラインは以降
テクチャ データ
マネジメン
開発
に示す
マネジメ
ト
ント マネジ
基本的には、データガバナ
メタデータ メント
データベース・
データベース・ ンスを達成する要素として
マネジメン オペレーション
ト マネジメント 各マネジメント機能があり、
データ 各マネジメント機能が強化
ガバナンス
ドキュメントおよ
ドキュメントおよ
データセキュ されることによって、ガバ
リティマネジメ
びコンテンツマ
ント
ナンスがさらに高まると読
ネジメント むべきである
参照およびマ
参照およびマ
および
および
DWHおよび スターデータ したがって、ガバナンスの
BI
マネジメント
マネジメント 評価そのものがデータ成
熟度の評価となる
DAMA JAPAN CHAPTER
7

8. データマネジメントの概要（コンテキスト図）
定義：データや情報資産の価値の獲得・統制・保護・提供・強化をする、計画・遂行・指針の監
定義：
視、実践そしてプロジェクトを指す
ミッション：
ミッション： 全ての関係者のデータ可用性、品質、セキュリティ要求に適合すること
目標：
目標：1.企業及びその利害関係者の情報ニーズを理解する
2.データ資産を捉え、蓄積し、保護し、その完全性を確実にする
3.データ及び情報の品質を継続的に改善する
4.データ及び情報のプライバシー、機密性を確保し、権限のない不適切な利用を回避する
5.データ及び情報資産の効果的利用や価値を最大化する
入力：
入力： 機能：
機能： 主要成果物：
主要成果物：
データ
ビジネス戦略 Data
アーキテクチャ
Architecture データ戦略
ビジネス活動 データ品質
Data
Quality
Management
マネジメント Dataデータ開発
データ・アーキテクチャ
データ・サービス
Developme
IT活動 マネジメント
Manageme
nt マネジメント
nt
データの課題 データベース
メタデータ
Meta Data
データDatabase データ、情報、知識、知恵
Operations
供給者：
供給者： マネジメント
Manageme オペレーション
Manageme
nt データ nt
Data
マネジメント 使用者：
使用者：
経営幹部 ドキュメント ガバナンス
Governanc
e
データ 事務担当者
データ作成者 およびDocument
Data
& Content セキュリティ
Security
外部ソース コンテンツ
Manageme
nt
Manageme
マネジメント
nt ナレッジワーカ
マネジメント マネージャ
規制機関 DWH
Data
Warehousing 参照及び
Reference
及び
& Business & Master
Intelligence マスタデータ
Data
経営幹部
参加者：
参加者：
Management
BIマネジメント マネジメント Manageme
nt 顧客
データ作成者
指標：
指標：
情報使用者
データ・スチュワード ツール：
ツール： データ価値指標
データ専門家 データモデリングツール BIツール データ品質指標
DBMS 文書マネジメントツール データマネジメントプログラム
経営幹部
DAMA JAPAN CHAPTER
データ統合及び品質ツール メタデータ・リポジトリ・ツール 指標
図出典： DMBOK Guide 図2-1 8

9. DMBOKガイドの全体章構成
第1章 － 導入
第2章 － データマネジメントの概要
データマネジメントの
第3章 － データガバナンス
太字を対象に
太字を対象に解説
第4章 － データ・アーキテクチャマネジメント
データ・
第5章 － データ開発マネジメント
データ開発マネジメント
開発
第6章 － データ（ベース）・オペレーションマネジメント
第7章 － データ・セキュリティマネジメント
データ・
第8章 － 参照およびマスタデータマネジメント
参照およびマスタデータマネジメント
および
第9章 － DWHおよびBIマネジメント
DWHおよびBIマネジメント
およびBI
第10章 － ドキュメントおよびコンテンツマネジメント
第11章 － メタデータマネジメント
第12章 － データ品質マネジメント
データ品質マネジメント
品質
第13章 － プロフェッショナル開発のために
DAMA JAPAN CHAPTER
9

10. 活動の４つのタイプ
機能を支えるそれぞれの活動は、次のような４つ
の活動グループに分類して特徴付けられる
計画活動（P）： 他のデータマネジメント活動のために、
戦略的あるいは戦術的な方向を設定する活動
開発活動（D）： 実装プロジェクト内で行われ、SDLCの
一部として認識される活動（分析、設計、構築、テスト、本
番準備、展開のステップを通じて提供データを作成する）
統制活動（C）： 継続性をもって実行する監督的な活動
運営活動（O）： 継続性をもって実行するサービス及びサ
ポート活動
DAMA JAPAN CHAPTER
10

11. 重要なのは用語の統一
データマネジメントに関する大きな課題は、国内に
おいてその用語が
まったく統合されてない
意味が明確に付与されていない
外来語をカタカナに変換しただけのものが多い
2字、3字の略語が、意味も定義されずに無制限に使用
されている
これらは、ITに関わる人たちが真剣に反省すべき点で
ある
DAMA JAPAN CHAPTER
11

12. 1. データガバナンス
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13. 参考資料：データガバナンスの概説
SOX法ではデータに関してもきちんと記述されている
データの系統的保証
» 財務情報はどういう系統
系統から出てきたか？
系統
» 情報は何を意味
意味するか？
意味
» データはどのように導出
導出されたか？
導出
データの品質および正確さ
» 財務データソースの識別
データソースの
データソース
計算規則の
» 計算規則の定義
» 情報フローのための品質保証
データマネジメントの規制
» 信頼でき、責任ある（説明できる）データおよびプロセスのリンケ
データおよびプロセスの
データおよびプロセス
ージ
JSOXは、この辺りは非常に曖昧
DAMA JAPAN CHAPTER
13

14. データガバナンスの原則
データガバナンスはビジネス・サイドとデータマネジメントの専門家両者が責任を
持たなくてはならない
データ・スチュアードはデータマネジメントの10項目すべてに責任を持つ
データガバナンスおよびデータ・スチュアードシップのプログラムは組織の特性お
よび文化によって異なってくる
最善のデータ・スチュアード方法は見つけ出すもので作られるものではない。
意思決定の共有はデータガバナンスの最良の証明である
データガバナンスの組織とデータ・スチュアードの組織およびチームは、規則を制
定し判断する責任能力が必要である
データガバナンスは企業全体でもローカルなシステムでも必要である
データマネジメントには必ずしもITリーダーシップは必要ない
中央マネジメントができているデータマネジメント者は同時にデータ統合のプロで
ある場合が多い
DAMA JAPAN CHAPTER
14

15. データ・ガバナンス
定義：
定義： データ資産のマネジメントに関わる専門家の課題とコントロール
ゴール：
ゴール：
1. データ戦略、ポリシー、標準、アーキテクチャ、手続き、メトリクスについての定義、承認およびコミュニケーション
2. データ・ポリシー、標準、アーキテクチャ、手続きへの規定されるコンプライアンスおよび準拠の追跡および強化
3. データマネジメントプロジェクトおよびサービスの配信を支持し、追跡し、監視すること
4. データに関連する課題のマネジメントと解決
5. データ資産価値の理解とプロモーション
入力：
入力： 主要成果物：
主要成果物：
ビジネス・ゴール データ・ポリシー
ビジネス戦略 アクティビティ データ標準
ITの目標 次ページ以降の表 課題の解決
IT戦略 データマネジメントプロジェクト
データ要求 およびサービス
データの課題 データおよび情報の品質
要求の規定 メトリクス：
メトリクス： 認知されたデータ価値
データ価値
データマネジメントコスト
目的の達成度
意思決定数
スチュアードの表現と責任範囲
データ専門家の人数
データマネジメントプロセスの成熟度
DAMA JAPAN CHAPTER
15

16. データガバナンスのアクティビティと成果物 1
アクティビティ 成果物 責任者
データマネジメントの計画（P）
戦略的企業データニーズの理解 戦略的企業データニーズ データマネジメント 上級管
1.1.1
理者
データ戦略の開発と保守 データ戦略 部ジョン、ミッション、ビジネス・ データマネジメント 上級管
1.1.2 ゴール、目標の原則、コンポーネントの評 理者
価、実装計画
データマネジメント専門家の役割 データマネジメントに関わるサービス組織と CIO
1.1.3
と組織の確立 スタッフの一覧
データガバナンスおよびスチュア データ･ガバナンス諮問会、データスチュア データマネジメント 上級管
1.1.4 ードシップ組織の確立 ードシップ委員会、データスチュアードシッ 理者、CIO、データ・ガバナ
プチーム ンス諮問会
データスチュアードの識別と指名 ビジネス・データ・スチュアード、上級データ データマネジメント 上級管
1.1.5 ・スチュアード 理者、データ・スチュ
アード
データポリシー標準と手続きのレ データ・ポリシー、 データ標準、データマネ データマネジメント 上級管
1.1.6
ビューと承認方法の作成 ジメント手続き 理者
データアーキテクチャのレビューと 企業データモデル、関連するデータ・アー データ・ガバナンス諮問会
1.1.7
承認 キテクチャの採用
データマネジメントプロジェクトと データマネジメントプロジェクト、データマネ データ・ガバナンス諮問会
1.1.8 サービスの計画とスポンサーシッ ジメントサービス
プ
データ資産価値および関連コスト データ資産価値評価およびデータ管理費 データ・スチュアード
1.1.9
の評価 用見積 JAPAN CHAPTER
DAMA
16

17. データガバナンスのアクティビティと成果物 1
アクティビティ 成果物 責任者
データマネジメントのコントロー
ル（C）
1.2.1 データ専門組織およびスタッフの データマネジメントサービス組織お データマネジメント 上級管理者
監督 よびスタッフ
1.2.2 データガバナンスのアクティビティ データ･ガバナンス実行スケジュー データマネジメント 上級管理者、
の調整 ルおよびミーティングのアジェンダ エンタープライズ・データ・アーキ
テクト、データアーキテクト
1.2.3 データに関する問題点のマネジメ 問題点のログと解決内容 データ・スチュアードシップチーム
ントと解決 、データ・スチュアード委員会、デ
ータ・ガバナンス諮問会
1.2.4 コンプライアンス規定のモニター コンプライアンスのレポートおよびノ データマネジメント 専門家
および保証 ン・コンプライアンスの問題点
1.2.5 モニターを通信し、データ・ポリシ ポリシー/標準/アーキテクチャー/ データマネジメント専門家、データ
ー、標準、手続きおよびアーキテ 手続のコミュニケーションおよび不 ・スチュアード
クチャの適合性の強化およびコミ 服従に関わる問題
ュニケーションのモニター
1.2.6 データマネジメントプロジェクトお データマネジメント 上級管理者
よびサービスの監視
1.2.7 データとデータマネジメントの価値 データマネジメントWebサイト、デー データマネジメント 上級管理者、
のコミュニケーションと推進 タマネジメントレポート、データマネ データ管理専門家、データ・スチュ
ジメントに関する理解と認識
DAMA JAPAN CHAPTER アード、CIO
17

18. 2. データ・アーキテクチャマネジメント
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19. データアーキテクチャの原則
1. データ・アーキテクチャは、以下のものがビジネス戦略に基づき統合された詳細成果（マスター・ブループリン
ト）である。データタ要求定義、データ統合のガイド、データ資産のコントロール、データ投資の整理。
2. エンタープライズ・データ・アーキテクチャは、プロセス・アーキテクチャ、ビジネス・アーキテクチャ、システム・
アーキテクチャおよびテクノロジー・アーキテクチャに加えて、全体的なエンタープライズ・アーキテクチャの一
部である。
3. エンタープライズ・データ・アーキテクチャは3つの詳細なカテゴリを含む。エンタープライズ・データモデル、情
報価値連鎖分析、データ配信アーキテクチャ。
4. エンタープライズ・データ・アーキテクチャはデータのものである。 それは、共通のビジネス語彙（ビジネス用語
）を使用して、企業の意味論を支援する。
5. エンタープライズ・データモデルは全ての組織横断で使用される必須のデータを定義した統合された目的指
向のデータモデルである。エンタープライズ・データモデルの構築は、次のレイヤによる。目的エリアの全体感
、エンティティの概念的な見方、それらの目的エリアの関係、同じ目的エリアの更なる詳細、属性も含む場合も
ある。
6. 情報価値連鎖分析は、データ、プロセス、役割、組織および他の重要な企業要素の重要な関係を定義する。
7. データ配信アーキテクチャはデータベースおよびアプリケーション横断でどのようなデータフローがあるかのマ
スター・ブループリントを定義する。これはトランザクション・ビジネス・プロセスとBIレポートおよび分析に関す
るデータ品質および整合性のサポートを保証する。
8. TOGAF（次ページ）やザックマン・フレームワークのようなアーキテクチャ・フレームワークはアーキテクチャに
関する組織的な集合的思考を助ける。アーキテクチャ・フレームワークによって、共通の興味を持つことがで
き、異なる目的および展望を持った異なる人々がともに働くことを可能にする。
DAMA JAPAN CHAPTER
19

20. Zachman Framework （Ontorogy）
DAMA JAPAN CHAPTER
20

21. データ・アーキテクチャマネジメント
定義：
定義： エンタープライズ・データ要求の定義およびそれらのニーズに合致したマスター・ブループリントの設計
ゴール：
ゴール：
1. 高品質データの供給によるビジョンと洞察を持った企画
2. 一般的なデータ要求の識別と定義
3. 現状および長期の見通しに立ったエンタープライズのデータ要求に合致した概念構造および企画の設計
入力：
入力： 主要成果物：
主要成果物：
ビジネス・ゴール エンタープライズ・データモデル
ビジネス戦略 アクティビティ 情報価値連鎖分析
ビジネス・アーキテクチャ 次ページ以降の表 データ・テクノロジー・アーキテ
プロセス・アーキテクチャ クチャ
ITの目標 データ統合／MDMアーキテク
IT戦略 チャ
データ戦略 DWH/BIアーキテクチャ
データの課題 メタデータ・アーキテクチャ
データ要求 エンタープライズ・タクソノミー
テクニカル・アーキテクチ およびネームスペース
ャ ドキュメントマネジメントアーキ
テクチャ
メタデータ
DAMA JAPAN CHAPTER
21

22. 情報価値連鎖分析の諸要素
戦略とガバナンス
法務
マ ト エ ポ
ー ー リ 投資
ケ ジ シ 請求 マネジメント
テ ェ 販売 ー
計理分析 ン および
ィ ト および ・サ クレーム
および ン 売掛
グ マ 支払 ー サービス
製品開発 ネ 勘定
保証 ビ
ジ ス 損失
メ マネジメント
ン
債務勘定、G/L会計、税勘定
IT
人的資源
DAMA JAPAN CHAPTER
22

23. データ・アーキテクチャのアクティビティと成果物 1
アクティビティ すべてP 成果物 責任者
2.1 エンタープライズ情報ニー 本質的な情報要求のリスト エンタープライズ・データ・ア
ズの理解 ーキテクト
2.2 エンタープライズ・データモ エンタープライズ・データモデル、サブ エンタープライズ・データ・ア
デルの開発と保守 ジェクトエリア・データモデル、概念モデ ーキテクト
ル、論理モデル、用語辞書
2.3 他のビジネスモデルで分 情報価値連鎖分析の評価基準 エンタープライズ・データ・ア
析と整理 ーキテクト
2.4 データ技術アーキテクチャ データ技術アーキテクチャ(技術分配使 エンタープライズ・データ・ア
の定義と保守 用法) ーキテクト
2.5 データ統合アーキテクチャ データ統合アーキテクチャ、データリネ エンタープライズ・データ・ア
の定義と保守 ージ/フロー、エンティティ・ライフサイク ーキテクト
ル
2.6 DWH/BIアーキテクチャの DWH/BIアーキテクチャ エンタープライズ・データ・ア
定義と保守 ーキテクト
2.7 エンタープライズ・タクソノ エンタープライズ・タクソノミー、XMLネ エンタープライズ・データ・ア
ミーとネームスペースの定 ームスペース、コンテンツマネジメント ーキテクト
義と保守 標準
2.8 メタデータ・アーキテクチャ メタデータ・アーキテクチャ メタデータ・アーキテクト
の定義と保守
DAMA JAPAN CHAPTER
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24. 3. データ開発マネジメント
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25. データ開発マネジメントの原則
1. データ開発アクティビティはソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）不可欠な一部
である
2. データモデリングは効果的なデータマネジメントとシステム設計の必須のテクニック
である
3. 概念および論理データモデリングはビジネスおよびアプリケーションの要求を表現
する。一方、物理データモデリングはソリューションの設計を表現する。データモデ
リングおよびデータベース設計はコンポーネントの詳細の詳細ソリューションを定義
する
4. データモデリングとデータベース設計のバランスはトレードオフであり必要である。
5. データ専門家は情報プロダクトの設計とデータアクセスおよび統合インターフェース
について、他のプロジェクトチームメンバーと協調しなければならない。
6. データモデリングおよびデータベース設計はドキュメント標準をフォローしなければ
ならない
7. 設計レビューはすべてのデータモデルおよび設計をビジネス要求に合致し、設計
標準をフォローしているかの観点でレビューしなければならない。
8. データモデルは価値ある知識のリソースである（メタデータ）。データモデルの品質
と有効性の保証をライブラリ、形式、変更マネジメントの面から注意深く管理しコン
トロールする
9. データベース管理者（DBA）および他のデータ専門家は、データベースおよび関連
DAMA JAPAN CHAPTER
するアプリケーションシステム構築、テストおよび配信に重要な役割を果たす。 25

26. SDLCとデータライフサイクル
SDLC（System Development Lifecycle）とデータライフサイクルは相関はあるが、まったく
異なったライフサイクルを持つ
SDLCはプロジェクトのライフサイクルである
データライフサイクルはデータ資産のマネジメントに関わる全体ライフサイクルである
したがって、データライフサイクルの方が長期に渉るマネジメントを行わなくてはならない
データマネジメントはデータや情報資産を計画し、統制し、提供するためのビジネス機能で
ある
データのライフサイクル
利用 獲得 保守 保管
計画 仕様化 パージ
可能化 作成 運用 検索
計画 分析 設計 構築 テスト 配布 保守
System Development Lifecycle
DAMA JAPAN CHAPTER
26

27. 概念、論理、物理データモデル
概念データモデル：ハイレベルのデータモデルであり、主要
エンティティおよびリレーションシップを定義する。すべての
属性は含まなくても良い。正規形である必要もない。キー属
性は含んでも良い
論理データモデル：エンティティ-リレーションシップ・データモ
デルであり、属性を含む。ただし、属性はソフトウェア、ハード
ウェアおよび性能に関わる制約は含まれない
物理データモデル：テーブル、カラム、外部キー、インデック
スを含む。物理的な命名規則、DBMS固有のデータ型を含む。
論理データモデルに基づくが非正規形である場合がある
この部分の方言を早急に是正する必要がある
この部分の方言を早急に是正する必要がある
部分 する必要
DAMA JAPAN CHAPTER
27

28. データ開発マネジメント
定義：
定義： エンタープライズ・データ要求に合致した設計、実装および保全ソリューション
ゴール：
ゴール：
1. データ要求の識別と定義
2. 要求に関するデータ構造の設計および他のソリューション
3. 要求に合致した実装と保全のソリューション・コンポーネント
4. ソリューションに一致した適切なデータ・アーキテクチャおよび標準の確定
5. 整合、セキュリティ、利用性、保全性を持ったデータ資産構造の確定
入力：
入力： 主要成果物：
主要成果物：
ビジネス・ゴールおよび戦 データ要求およびビジネスルール
略 アクティビティ 概念データモデル
データ要求および戦略 次ページ以降の表 論理データモデルと仕様
データ標準 物理データモデルと仕様
データ・アーキテクチャ メタデータ（ビジネスおよびテクニカル）
プロセス・アーキテクチャ データモデリングおよびDB設計標準
アプリケーション・アーキ データモデルおよびDB設計レビュー
テクチャ バージョン管理されたデータモデル
テクニカル・アーキテクチ テストデータ
ャ 開発およびテストDB
情報プロダクト
データ・アクセス・サービス
データ統合サービス
マイグレーションおよび変換されたデ
DAMA JAPAN CHAPTER
ータ 28

29. データ開発マネジメントのアクティビティと成果
物1
アクティビティ 成果物 責任者
データモデリング、分析およびソリューションの設計（D）
3.1.1 情報要求の分析 情報要求の詳細ステートメント データ・アーキテクト、データ分析者
3.1.2 概念データモデルの開発と保守 概念データモデル図とレポート データ・アーキテクト、データ分析者
3.1.3 論理データモデルの開発と保守 論理データモデル図とレポート データアーキテクト、データ分析者、データ
モデラー
3.1.4 物理データモデルの開発と保守 物理データモデル図とレポート データ・アーキテクト、データモデラー、DBA
データ設計の詳細（D）
3.2.1 物理データベースの設計 DDL詳細、 OLAPキューブ、 XMLスキ DBA、アプリケーション・アーキテクト、ソフト
ーマ ウェア開発者
3.2.2 情報に関わる成果物の設計 アプリケーションの画面および帳票 ソフトウェア開発者
3.2.3 データアクセスサービスの設計 データアクセスサービスの詳細設計 ソフトウェア開発者
3.2.4 データ統合サービスの設計 ソース・ターゲットのマップ、ETL詳細 データ統合専門家、DBA、データ分析者
設計、変換設計
データモデルおよびデータ品質マネジメント
3.3.1 データモデリングおよびデータベ データモデリング標準、データベース データ・アーキテクト、データ分析者、データ
ース設計標準の開発（P） 設計標準 モデラー、DBA
3.3.2 データモデルおよびデータベース 設計レビューの所見 データ・アーキテクト、データ分析者、データ
設計標準のレビュー（C） モデラー、DBA
3.3.3 データモデルのバージョニングお モデル管理ライブラリおよびコンテン データモデル管理者、データモデラー
よび統合のマネジメント（C） ツ
DAMA JAPAN CHAPTER
29

30. データ開発マネジメントのアクティビティと成果
物2
アクティビティ 成果物 責任者
データの実装（D）
3.4.1 開発およびテストのデータベー データベース開発とテスト環 DBA
ス変更の実装 境、テーブル他のDBオブジ
ェクト
3.4.2 テストデータの作成と保守 テストデータベース、テスト DBA、データ分析者、ソフトウェア開
データ 発者、テスト分析者
3.4.3 データのマイグレーションおよ データのマイグレーションお DBA、ソフトウェア開発者
び変換 よび変換
3.4.4 情報プロダクトの構築とテスト 情報プロダクト、スクリーン、 ソフトウェア開発者
レポート
3.4.5 データアクセスサービスの構 データ・アクセス・サービス（ ソフトウェア開発者
築と保守 インターフェース）
3.4.6 データ統合サービスの構築と データ統合サービス（ETLな データ統合専門家
保守 ど）
3.4.7 情報要求の有効化 要求の有効化、ユーザの受 データスチュアード、テスト専門家
け入れによる終了
3.4.8 データ配信の準備 ユーザー・トレーニング、ユ データスチュアード、ビジネスエリア
ーザーサイドのドキュメント エキスパート、トレーニング専門家
DAMA JAPAN CHAPTER
30

31. 4. データベース・オペレーションマネジメント
データベース・
省略）
（省略）
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32. 5. データセキュリティマネジメント
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33. データセキュリティマネジメントの
データセキュリティマネジメントの原則
1. すべてのパーティーに関するデータの信頼できる受託者であること。 彼らはデータを所有している。 また
、すべてのステイクホルダー、クライアント、患者、学生、市民、サプライヤーもしくはビジネス・パートナー
のプライバシーと機密性の必要を尊重することの理解。
2. 適切な規制およびガイドラインをすべて理解して従うこと。
3. データとプロセスおよびデータと役割の関係（CRUD）マトリックスは、データ・セキュリティ役割グループ、
パラメータおよび許容範囲に関してデータアクセス要求のマッピングと定義のガイドを行う。
4. データ・セキュリティ要求の定義およびデータセキュリティ・ポリシーは、ITセキュリティ管理者、データ・ス
チュアード、内部外部の監査チームおよび法務部門の強調的な行為である。
5. すべてのシステム開発プロジェクトの開発フェーズにおけるアプリケーション・セキュリティ要求は詳細が
識別されるべき。
6. 単純な機密性の分類スキーマに対する、企業データおよび情報プロダクトをすべて分類すること。
7. すべてのユーザーアカウントは、パスワードに関する複雑なガイドラインを持ち40日から60日で消滅する
セットを持つべき。
8. 役割グループを作ること。特権的役割を定義すること。 また役割グループを充当するためにそれらを割り
当てることによるユーザーへの超特権。可能な場合は常に、1つの役割グループだけに各ユーザーを割
り当てること。
9. いくつかのレベルの管理者は、最初のオーソライズおよびユーザーおよび事後にオーソライズされたグ
ループに正式に要求し、トラックし、許可するべきである。
10. セキュリティ・アクセス情報を備えたデータの完全性問題を回避するためには、中心にユーザー中心に同
一性データおよびグループ・メンバー・データをマネジメントすること。
11. リレーショナル・データベースのビューを要注意のカラムや特別な列に対してのアクセス拒否に使うこと。
12. コンプライアンスの規定および標準への適合を確認し、データ・セキュリティのポリシーおよび実行内容
の有効性および成熟度を分析する、周期的に目的を導き、独立した、データ・セキュリティ監査。
13. 外部委託された環境では、データ機密保護に対する必ず役割および責任を明白に定義して、組織と規
則を横断してデータのための「加工・流通過程のマネジメント」を理解すること。
DAMA JAPAN CHAPTER
33

34. 参考資料：データセキュリティの観点
セキュリティ、個人情報、コーポレート・ガバナンスを通してのデータマネ
ジメントの基本的な構造は次に示すようなものである
第1段階：データはきちんと分類・整理されているか
» 項目名がきちんと分類・整理されてないと何を守るか分からない
第2段階：データのアクセス権は明確か
» ザックマンのフレームワーク、データと組織の関係を考えれば見えてくる
。つまり、Whoの部分とWhatの部分の関連である。誰が、どの組織がど
のデータにアクセスしたいのか、更新できるのかである
第3段階：データの一貫した安全性は確保されているか
» それぞれのアプリケーションで一貫したセキュリティレベルが設定されて
いるか。データが分類・整理され、アクセス権が明確でないとできないは
ず
第4段階：モニターと監査が可能か
» 最後にモニターし監査する必要があるが上記の基準が明確でないと何
をモニターし監査するかが見えないはず
第1段階と第2段階が大きな課題
DAMA JAPAN CHAPTER
34

35. データ・セキュリティマネジメント
定義：
定義： データと情報の適切な認証、アクセスおよび監査を提供するセキュリティ・ポリシーおよび手続きの立案
、開発および実行。
ゴール：
ゴール：
1. 適切、また不適切な、防ぐ、アクセスおよびデータ財産への変更の防御を可能にする。
2. プライバシーおよび内々の規制要求に合致すること
3. Ｘｘｘ
入力：
入力： 主要成果物：
主要成果物：
ビジネス・ゴールおよび戦 データ要求およびビジネスルール
略 アクティビティ 概念データモデル
データ要求および戦略 次ページ以降の表 論理データモデルと仕様
データ標準 物理データモデルと仕様
データ・アーキテクチャ メタデータ（ビジネスおよびテクニカル）
プロセス・アーキテクチャ データモデリングおよびDB設計標準
アプリケーション・アーキ データモデルおよびDB設計レビュー
テクチャ バージョン管理されたデータモデル
テクニカル・アーキテクチ テストデータ
ャ 開発およびテストDB
情報プロダクト
データ・アクセス・サービス
データ統合サービス
マイグレーションおよび変換されたデ
DAMA JAPAN CHAPTER
ータ 35

36. データセキュリティマネジメントのアクティビティと成果
物1
アクティビティ 成果物 責任者
データ機密保護ニーズおよび規定 データ機密保護要求および規定 データ・スチュアード、データマネジメ
5.1 要求の理解（P） ント上級管理者、セキュリティ管理者
データ・セキュリティ・ポリシーの定 データ・セキュリティ・ポリシー データ・スチュアード、データ管理上
5.2
義（P） 級管理者、セキュリティ管理者
データ・セキュリティ標準の定義（P） データ・セキュリティ標準 データ・スチュアード、データ管理上
5.3
級管理者、セキュリティ管理者
データ・セキュリティ・コントロールお データ・セキュリティ・コントロールおよび セキュリティ管理者
5.4
よび手続きの定義（D） 手続き
ユーザ・パスワードおよびグループ・ ユーザアカウント・パスワード、役割グル セキュリティ管理者、DBA
5.5
メンバーシップの管理（C） ープ
データアクセス・ビューおよび許可 データアクセス、ビュー・データリソース セキュリティ管理者、DBA
5.6
のマネジメント（C） の許可
ユーザー認証およびアクセスの振 データアクセス・ログ、通知アラート、デ セキュリティ管理者、DBA
5.7
舞いのモニター（C） ータ・セキュリティ報告書
情報機密性の分類（C） 分類されたドキュメント、分類されたデー ドキュメント作成者、レポート・デザイ
5.8
タベース ナー、データ・スチュアード
5.9 データ・セキュリティ監査（C） データ・セキュリティ監査報告書 セキュリティ管理者
DAMA JAPAN CHAPTER
36

37. 6. 参照およびマスターデータマネジメント
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38. 参考資料：参照データとは
参照データは、データの値ドメイン（Value Domain）を規定するものである。たとえば、
表1のように、国名は必ずその対応コードを持っている。簡単に言うと、これが値ドメイン
である。ここで、注意をして欲しいのは、ISOのコードではイギリスが良く使われるUKで
はなくGBとなっている点である。それではUKは何かと言うと、一般に使われる略語とな
るのである。これらも含めて値ドメインとなる。参照データの解説はここまでとする。
マスターデータの値ドメインのマネジメントをする場合にはその考え方が必要になってく
る。値ドメインの考え方の規格は、ISO/IEC 11179-3およびJIS X 4181-3 メタデータ登
録簿(MDR)－第3部：登録簿メタモデル及び基本属性として標準化されているので参照
されたい。
コード値（ISO 2 コード値 国名（日本語） 国名（英語）
桁） （ISO 数字3 ある意味説明
桁）
US 840 アメリカ合衆国 United States
GB 826 イギリス United Kingdom
（Great Britain）
JP 392 日本 Japan
表 1 値ドメインの例 国名およびそのコード
DAMA JAPAN CHAPTER
38

39. 参照およびマスターデータ
参照およびマスターデータ の原則
および
1. 参照およびマスターデータは組織が所有するもので特定のアプリケーシ
ョンおよび部門でシェアするものではない。
2. 参照およびマスターデータマネジメントは継続的なデータ品質改善プロ
グラムである。そのゴールは一つのプロジェクトで達成することはできな
い。
3. ビジネス・データ・スチュアードは参照データの値のコントロールのため
の専門的な責任がある。ビジネス・データ・スチュアードはデータ専門家
と参照およびマスターデータの改善に関して仕事をする。
4. ゴールデン・データ値は、最も正確なもの、流れおよびコンテクスト上の
使用に対する関係データの値の決定で組織の最善の努力を表わす。新
しいデータは、初期の仮定が誤りであることを証明する場合がある。した
がって、一致する規則を注意して適用して、行なわれるどんな変更も可
逆的であることを確認すること。
5. マスターデータの値のリプリケートはデータベースレコードからのみとす
べきである。
6. 実装の前に参照データ値の要求、コミュニケーションおよびまれには変
更の受け入れを行うべき。
DAMA JAPAN CHAPTER
39

40. 参照およびマスターデータマネジメント
定義：
定義： コンテキスト的なデータ値の「ゴールデン・ヴァリュー*」によって矛盾のないデータを企画し、実装し、コントロ
ールするアクティビティ
*ゴールデン・ヴァリュー：「ゴールデン・レコード」個々のマスターデータが、単一のマネジメント状態に置かれてい
ることを言う。多くの場合、ビジネス用語のマネジメントと、値（値ドメイン）のマネジメントが重要になってくる。ゴー
ルデンレコードの値を「ゴールデン・ヴァリュー」と言う
ゴール：
ゴール：
1. 合致され、信頼できるソースに基づく高品質なマスターおよび参照データの供給
2. 再利用および標準により強化され、低コストと複雑化のないデータ
3. BIおよび情報統合効果のサポート
主要成果物：
主要成果物：
マスターおよび参照データの要
入力：
入力： アクティビティ 求
ビジネス・ドライブ 次ページ以降の表 データモデルおよびドキュメント
データ要求 信頼できる参照およびマスター
ポリシーと規制 データ
標準 「ゴールデン・レコード」のデー
コードのセット メトリクス：
メトリクス： タリネージ
マスターデータ 参照およびマスターデータの品質 データ品質メトリクスおよびレポ
トランザクションデータ 変更アクティビティ ート
課題、コスト、ボリューム データクレンジング・サービス
利用と再利用
入手可能性
データ・スチュアードの実行範囲
DAMA JAPAN CHAPTER
40

41. 参照およびマスターデータマネジメントアクティビティと成果物 1
アクティビティ 成果物 責任者
6.1.0 参照およびマスターデータ統合 参照およびマスタデータのニーズ ビジネス分析者
ニーズの認識（P）
6.2.0 参考およびマスターデータのソー サービスの記述および評 データ・アーキテクト、データ・スチュ
スの識別（P） アード
6.3.0 データ統合アーキテクチャの定 参照およびマスターデータ統合アーキテクチャー データ・アーキテクト
義および維持（P) およびロードマップ
データ統合サービス設計仕様 データ・アーキテクト、アプリケーショ
ン・アーキテクト
6.4.0 参照およびマスタデータマネジメ 参考データマネジメント、アプリケーションおよびデ データ・アーキテクト、アプリケーショ
ント解決策の実装（D） ータベース、マスタデータマネジメント、アプリケー ン・アーキテクト
ションおよびデータベース
データ品質サービス データ・アーキテクト、アプリケーショ
ン・アーキテクト
アプリケーションのためのデータ複製アクセス・サ データ・アーキテクト、アプリケーショ
ービス ン・アーキテクト、統合開発者
DWHのためのデータ複製 データ・アーキテクト、アプリケーショ
ン・アーキテクト、統合開発者
6.5.0 データ・マッチングルールの定義 規則と一致するレコード(機能仕様) ビジネス分析者、データ・アーキテクト
と維持（C） 、データ・スチュアード
変更要求と対応 データ･スチュアード
変更要求の評価基準 データ・アーキテクト
DAMA JAPAN CHAPTER
41

42. 参照およびマスターデータマネジメントアクティビティと成果物 2
6.6.0 ゴールデンレコードの確立（C） 信頼できる参照およびマスターデータ データ・スチュアード
クロス・レファレンス・データ データ・スチュアード
データ・リネージ。レポート データ・アーキテクト
データ品質レポート データ分析者
6.7.0 階層および関連階層の定義およ 階層と関連の定義 データ・スチュアード
び維持（D）
6.8.0 新しい統合ソースの計画と実装（ データ・ソースの品質および統合のアセスメント データ分析者、データ・アーキテクト、
O） アプリケーション・アーキテクト
新規データの統合 データ・アーキテクト、アプリケーショ
ン・アーキテクト
6.9.0 参照およびマスタデータの複製 複製データ データ・アーキテクト、アプリケーショ
および分配 （O） ン・アーキテクト
6.10.0 参照およびマスターデータの変 変更要求の手続 データ・アーキテクト
更マネジメント（O）
DAMA JAPAN CHAPTER
42

43. 7. DWHおよびBIマネジメント
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44. DWHおよびBI の原則
1. 実行のコミットメントおよび支援を得ること。 これらのプロジェクトは労働集約的である。
2. ビジネスの専門家を確保すること。支援および高い有効性は、正確なデータおよび有用なBIソリューションを
得るために必要である。
3. ビジネスにフォーカスしビジネス・ドリブンであること。DW/BIが実際のプライオリティ・ビジネス・ニーズを満た
しており緊急のビジネス問題を解決していることを確かめること。 ビジネスに優先順位を付けること。
4. 論証可能なデータ品質は不可欠である。DW/BIの成功に重大な要因は次のような基本的な質問に答えるこ
とである。「なぜこの合計はXか。」、「それはどのように計算されたか。」そして「データはどこから来たか。」
5. 増加する値を提供すること。理想的には連続する2-3ヶ月のセグメントを伝えること。
6. 明度とセルフ・サービス。 提供されるより多くのコンテキスト(すべての種類のメタデータ)、カスタマー駆動の
より多くの価値。賢明にプロセスに関する情報を露出すること。呼び出しおよび増加充足を縮小します。
7. 1つのサイズがすべてに適合するとは限らない。顧客層の各々に正しいツールおよび製品を捜すことを確認
すること。
8. 考え、全体的に設計すること、ただしアクションおよび構造はローカルに。 総括的な展望と終了ビジョンにア
ーキテクチャをガイドすること。ただし、短期でプロジェクトに基づいた焦点を合わせて、漸増的に構築するこ
と。
9. 他のすべてのデータ・イニシアチブ、特にデータ・ガバナンス、データ品質およびメタデータに協力し統合する。
10. BIスペースの終了データ配信のビジネス・プライオリティおよび範囲にDW内容の生成を載せること。DWの
存在の主な目的は、BI能力によって企業のエンドユーザーにデータを供給することである。
11. 要約と最適化は最後であって最初ではない。アトミック・データに基礎を置き、性能のために求められるよう
な総計あるいは要約を加える。詳細を置き換えないこと。
DAMA JAPAN CHAPTER
44

45. DWHおよびBIマネジメント
定義：
定義： 意思決定データの配信およびレポート、検索および分析に携わる知識労働者への計画、実装、コントロ
ールプロセス
ゴール：
ゴール：
1. 知識労働者による効果的なビジネスの分析と意思決定のサポートを可能にする
2. 有効にするすべてのデータマネジメント機能を特に強化し、BI活動を支援する環境を構築することおよび維持
することで、すべてのBI活動の一貫した統合データを配信する
主要成果物：
主要成果物：
入力：
入力： DWH/BIアーキテクチャ
ビジネス・ドライブ アクティビティ DWH
BIデータおよびアクセスう 次ページ以降の表 データ・マートおよびOLAPキュ
要求 ーブ
データ品質要求 ダッシュボードおよびスコアカ
データ・セキュリティ要求 ード
データ・アーキテクチャ 分析用アプリケーション
テクニカル・アーキテクチ ファイル抽出（データマイニング
ャ ツールのために）
データモデリング標準お メトリクス：
メトリクス：
使い勝手のメトリクス BIツールおよびユーザー環境
よびガイドライン データ品質のフィードバック メ
トランザクション・データ 顧客/ユーザーの満足度
対象領域のカバー範囲 カニズムとループ
マスターおよび参照デー
タ レスポンスとパフォーマンスの
業界および外部データ メトリクス
DAMA JAPAN CHAPTER
45

46. DWHおよびBIマネジメントのアクティビティと成
果物
アクティビティ 成果物 責任者
7.1.0 BI情報ニーズの理解（P） DWHおよびBIプロジェクトの要 データ/BI分析者、BIプログラム
求 管理者、当該エリアの専門家
7.2.0 DWH/BIアーキテクチャの定義 DWH、BIアーキテクチャ DWHアーキテクト、BIアーキテ
（P） クト
7.3.0 DWHおよびデータマートの実装 DWH、データマート、OLAPキュ BI専門家
（D） ーブ
7.4.0 BIツールおよびユーザーインタ BIツールおよびユーザー環境、 BI専門家
ーフェースの実装（D） クエリおよびレポートのダッシュ
ボード、スコアカード、分析アプ
リケーション
7.5.0 BIのためのデータプロセス（O） アクセス可能な統合データ、デ データ統合専門家
ータ品質、フィードバックの詳細
7.6.0 DWHプロセスのモニターリング DWHパフォーマンス・レポート DBA、データ統合専門家
とチューニング（C）
7.7.0 BI活動とパフォーマンスのモニ BIパフォーマンス・レポート、新 BI専門家、DBA、BI分析者
ターとチューニング（C） 規インデックス、新規の集合
DAMA JAPAN CHAPTER
46

47. 8. ドキュメントおよびコンテンツマネジメント（省
略）
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48. 9. メタデータマネジメント
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49. メタデータマネジメントの原則
1. メタデータ戦略および適切なポリシー、特に明瞭なゴールおよびメタデータマネジメントおよび使用のた
めの目的を確立し維持すること。
2. 安全な保持されたコミットメント、資金調達、および企業のためのメタデータマネジメントに関する上級管
理者からの支援が必要。
3. 将来の伸長性を保証するためにエンタープライズの見方をとること。ただし、反復し漸増的配信を通して
インプリメントすること。
4. メタデータマネジメント製品を評価し、購入し、インストールする前にメタデータ戦略を開発すること。
5. エンタープライズ横断的にメタデータの相互運用を保証するために、メタデータの標準を作成するか採用
すること。
6. 内部・外部メタデータに有効なメタデータ獲得を保証すること。
7. メタデータの必要性および各タイプのメタデータの目的を理解しコミュニケーションすること。メタデータの
値の一般化はビジネス上の使用を促進する。
8. コンテンツおよび使用法を計測すること。
9. XML、メッセージおよびウェブ・サービスにより強化すること。
10. メタデータのために責任能力を割り当て、データマネジメントへの企業全体に渡るビジネス関与を確立し
維持すること。
11. 正確なポリシーの実装を保証する手続きおよびプロセスを定義しモニターすること。
12. 役割、配置、標準、手続き、トレーニングおよびメトリクスへ焦点をあてること。
13. プロジェクトとその先に関して専心的なメタデータ・エキスパートを用意すること。
14. メタデータの品質を保証すること。
DAMA JAPAN CHAPTER
49

50. メタデータマネジメント
定義：
定義： 高品質で統合されたメタデータへの容易なアクセスのための計画、実装、コントロールプロセス
ゴール：
ゴール：
1. 組織レベルでの用語の理解と使用
2. 多様なソースからの統合されたメタデータ
3. メタデータへの簡易で統合されたアクセスの配布
4. メタデータの品質とセキュリティの確定
主要成果物：
主要成果物：
入力：
入力： メタデータ・リポジトリ
メタデータ要求 アクティビティ 品質の良いメタデータ
メタデータの課題 次ページ以降の表 メタデータ・モデルおよびアー
データ・アーキテクチャ キテクチャ
ビジネス・メタデータ メタデータマネジメントのオペレ
テクニカル・メタデータ ーショナルな分析
プロセス・メタデータ メトリクス：
メトリクス： メタデータの分析
オペレーショナル・メタデ メタデータの品質 データ・リネージ
ータ データコンプライアンスへの 変更インパクト分析
データ・スチュアードシッ マスターデータ メタデータのコントロール手続
プ・メタデータ メタデータ・リポジトリの構築
メタデータ・ドキュメントの品質
スチュアードの責任範囲（意訳）
メタデータの使用と参照
メタデータマネジメントの成熟度
メタデータ・リポジトリの入手可能
性DAMA JAPAN CHAPTER
50

51. メタデータマネジメント
アクティビティ 成果物 責任者
9.1.0 メタデータ要求の理解 メタデータ要求 メタデータ専門家、データスチュ
（P） アード、データアーキテクトおよび
モデラー、DBA
9.2.0 メタデータ・アーキテクチ メタデータ・アーキテクチャ メタデータ・アーキテクト、データ
ャの定義（P） 統合アーキテクト
9.3.0 メタデータ標準の開発と メタデータ標準 メタデータおよびデータ・アーキテ
保守（P） クト、データ・スチュアード、
DBA
9.4.0 メタデータ環境の実装と メタデータ・メトリックス DBA
マネジメント（D）
9.5.0 メタデータの生成と保守 更新されたデータ・モデリング・ツール、データベースマネジメン メタデータ専門家、データスチュ
（O） トシステム、データ統合ツール、BIツール、システムマネジメント アード、データアーキテクトおよび
ツール、オブジェクト・モデリング・ツール、プロセス・モデリング・ モデラー、DBA
ツール、レポート・ジェネレーター、データ品質ツール、データ開
発およびマネジメントツール、参照およびマスタデータマネジメ
ントツール
9..6.0 メタデータの統合（C） 統合されたメタデータ・リポジトリ メタデータおよびデータ・アーキテ
クト、データ・スチュアード、DBA
9.7.0 メタデータ・リポジトリの メタデータ・リポジトリおよびマネジメント、実行戦術のマネジメン メタデータおよびデータ・アーキテ
マネジメント（C） ト クト、データ・スチュアード、DBA
9.8.0 メタデータの分配と獲得 メタデータ、メタデータ・モデルおよびアーキテクチャの分配 DBA
（C）
9.9.0 レポートの検索とメタデ メタデータの検索、メタデータマネジメントオペレーショナルな分 データ分析者、メタデータ分析者
ータの分析（O） 析、メタデータ分析、データ一・リネージ、変更インパクト分析
DAMA JAPAN CHAPTER
51

52. 9． データ品質マネジメント
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53. データ品質 の原則
1. 組織の中核の資産としてデータをマネジメントすること。 バランスシート上の資産としてのデ
ータに多くの組織が関連する。
2. データ・エレメントはすべて標準データ定義、データ型および値領域（値ドメイン）を持っている。
3. コントロールしデータ品質マネジメントのパフォーマンスの向上でデータ・ガバナンスを強化す
ること。
4. できるだけ、業種や国際的なデータ標準を使用すること。
5. 下流のデータ使用者はデータ品質の期待値を明確にすること。
6. データ品質の期待への適合性が主張できるビジネス・ルールを定義すること。
7. 定義されたビジネス・ルールに対してデータ・インスタンスとデータ・セットを有効化すること。
8. ビジネスプロセスのオーナーはデータ品質に関するSLA（サービス・レベルに関する合意）に
同意し、遵守すること。
9. 可能であれば、オリジナルなソースでデータ補正を適用すること。
10. ソースでデータを修正することが全く可能でない場合は、オリジナルのソースの所有者へデ
ータ補正を転送すること。可能な場合は常に。 ローカルの要求に一致させるために壊れたデ
ータに対する影響が制限される場合があることに注意。
11. 報告書は、データ・スチュアード、ビジネスプロセス・オーナーおよびSLAマネージャーを充当
するためにデータ品質のレベルを測定すること。
12. すべてのデータ要素のためのゴールデン・レコードを識別すること。
DAMA JAPAN CHAPTER
53

54. 参考資料：データ品質の考え方
TQdM（Total Quality data Management）あるいはTQIM（Total Quality
Information Management）という考え方がある
米国ではデータや情報の品質マネジメントに関して活発な議論が行われている
TQdMやTQIMの考え方の基本はTQMである。
このる基本はQC7つ道具であり、Kaizen（改善）の考え方
データの品質に関する見方
マサチューセッツ工科大学、情報品質プログラム担当のリチャード・ウォン博士の考え
方
「品質の定義」→「品質の測定（評価）」→「品質の分析」→「品質の改善」サイクルを回
すこと
» 要するにデータの品質に関して「PDCA」サイクルを回しなさいということ
» 品質をどのような観点で見ていけばいいか次ページの表-１に示す
» 最終的にはデータ要素（ドメイン、エンティティ、カラム、参照整合性、ユーザー定
義）の全体の整合性を図ること
» これらの要素は、論理データモデルをきちんと作成していれば可能
» かつ、データモデルの必須要件でもある。
DAMA JAPAN CHAPTER
54

55. 参考資料：情報品質の見方
表－1 情報の品質を見る軸（ディメンジョン）とその定義
ディメンジョン 定義
アクセス可能性 情報が利用可能であり、容易に速く検索可能なこと。
信頼性 情報が真実で、確実で、信頼できること。
完全性 情報が見つけられ、タスクに十分な幅および深さであること。
操作の容易性 情報が異なるタスクでの操作が容易できること。
エラーのないこと 情報が正確で信頼できること。
インターオペラビリティ 情報が適切な言語、シンボルであり、定義が明らかであること。
関連性 情報がタスクで有用で適用可能であること。
時間的な適切性 情報がタスクにおいて十分に更新されていること。
付加価値性 情報が有益で、その使用面からのメリットを持っていること。
DAMA JAPAN CHAPTER
55

56. データ品質マネジメント
定義：
定義： データ使用に関する適格性を測定し、評価し、改善し、かつ保証するために品質マネジメント技術を適
用した計画、実装、コントロールアクティビティ
ゴール：
ゴール：
1. 定義されたビジネスの期待と関連するデータの品質を計測できる形で改善すること
2. システム開発のライフサイクルの中に統合されたデータの品質マネジメントの要求および仕様を定義すること
3. アクセス可能なレベルのデータ品質を測定し、モニターし、適合したレポート改善する定義されたプロセス
入力：
入力： 主要成果物：
主要成果物：
ビジネス要求 改善されたデータの品質
データ要求
アクティビティ データマネジメントのオペレー
データ品質の期待値 次ページ以降の表 ショナルな分析
データ・ポリシーおよび標 データ・プロファイル
準 データ品質検定レポート
ビジネス・メタデータ データ品質サービスレベルに
テクニカル・メタデータ メトリクス：
メトリクス： 関する同意
データソースおよびデー データ値の統計
タ・ストア エラーおよび要求違反
期待値への適合状況
サービスレベルへの適合状況
DAMA JAPAN CHAPTER
56

57. データ品質マネジメントのアクティビティと成果
物
アクティビティ 成果物 責任者
10.1.0 データ品質意識を開発および促進（O） データ品質トレーニング、データ・ガ データ品質マネジメント者
バナンス・プロセス、確立したデータ・
スチュアード・会議
10.2.0 データ品質要求の定義（D） データ品質要求ドキュメント データ品質マネジメント者
10.3.0 データ品質の分析および評価（D） データ品質アセスメント・レポート データ品質分析者
10.4.0 データ品質メトリックスの定義（P） データ品質メトリックス・ドキュメント データ品質マネジメント者、データ品質分
析者
10.5.0 データ品質ビジネスルールの定義（P） データ品質ビジネス・ルール データ品質分析者
10.6.0 データ品質要求のテストと有効化（D） データ品質テスト・ケース データ品質分析者
10.7.0 データ品質のサービスレベルをセットし評 データ品質サービス・レベル データ品質マネジメント者
価する（P）
10.8.0 データ品質の継続的な計測およびモニタ データ品質レポート データ品質管理者
ー（C）
10.9.0 データ品質問題点の管理（C） データ品質問題点ログ データ品質管理者、データ品質分析者
10.10.0 データ品質欠陥のクリーニングと正確化 データ品質欠陥解決ログ データ品質分析者
（C）
10.11.0 設計道具の運用上のDQM手続き（D） オペレーショナルなDQMの手続き データ品質管理者、データ品質分析者
10.12.0 オペレーショナルなDQM手続きおよびパ オペレーショナルなDQMのメトリック データ品質管理者、データ品質分析者
フォーマンスのモニター（C） ス
DAMA JAPAN CHAPTER
57

58. 追加資料
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59. ツールの整備状況とその使用範囲
データマネジメントはツールなしでも実行できるが、
ツールの助けを借りることは重要である
どの要素に対して、どのようなツールが適用され、
その使用範囲がどうなっているかも評価の重要なポ
イントになる
たとえば、データモデリング・ツールが単に特定のDBMS
のSQLためだけに使われていないか
リポジトリ管理に関して、ツールを含めた戦略が明確か
DAMA JAPAN CHAPTER
59

60. データマネジメント環境
組織と文化
・CSF
・レポーティング構造
・マネジメントの計測
・経営価値、信念、予測 アクティビティ
技術
・経営姿勢、スタイル、好み
・フェーズ、タスク、ステップ
・ツールのカテゴリー ・慣習、遺産など
・依存関係
・標準およびプロトコル ゴールと原理 ・シーケンスおよびフロー
・基準の選択 ・ユースケース・シナリオ
・習熟曲線 ・ビジョンとミッション ・トリガ・イベント
・利益の見方
・戦略のゴール
プラクティスと ・特定の目的 配信可能性
テクニック ・原理のガイド
・インプットおよびアウトプット
・ベスト・プラクティス ・情報
・一般的アプローチ ・ドキュメント
・代替テクニック 役割と責任 ・データベース
・他のリソース
・独立した役割
・組織の役割
・ビジネスおよびITの役割
・品質とスキル
DAMA JAPAN CHAPTER
60

61. DMBOK2に向けて
• マネジメントの用語が各エリ
アから消えた
• 知識エリアに変更される
• 現在、コメントを収集し編集
作業中
• 2013年4月のEnterprise
Data Worldで仮最終版発表
• 出版は2013年末 予定
• 日本語版は？
DAMA JAPAN CHAPTER
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