2023年4月7日に『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』が出版されました。
目次の俯瞰
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 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