DMBOKとはデータマネジメントに関する知識を体系的にまとめた書籍のことです。読み方はディンボックであり、Data Management Body Of Knowledgeを略称しています。
企業内には、データをどのように利活用して経営に活かすか、ビッグデータの活用、あるいはパーソナルデータの正しい管理など、「データ」に関する課題が多くあるでしょう。課題を解決するためには、データを体系的に整理し、品質を上げて利用の前提をつくることが重要です。そこで、DMBOKが課題解決へのツールとなりうるでしょう。
この記事では、DMBOKによって提示されているデータマネジメントとはどういうものか、以下にて具体的に紹介します。
データマネジメントの定義
データマネジメントとはデータを管理し、そのデータの品質管理や運用方法を検討し、実行していくことです。企業の資産であるデータを安全に利用し経営に活かすため、社内体制を整えることもデータマネジメントの一部と考えられています。
データをそのままの形で利活用するには不十分なので、データ活用基盤の構築による整理と統合が必要です。またセキュリティ上、十分な安全策を取らないと資産としての価値が十分に守られません。
人やモノ、あるいはオペレーション上のマニュアルや規則といった文書類など、データマネジメントはこうした管理の方法を含むので、企業の中で検討すべき課題も多いものです。
【動画】スマート工場を支える「データ活用」の正解例
データ活用をうまく進めているところはステップアップしているのに対し、使えていないところは意欲を低下させる「分断現象」が生まれています。IoTやAIなどの技術が進展しているのにデータを生かせない現場は何が問題なのでしょうか。製造現場のデータ活用に必要な考えや、そこを乗り越えた後に得られる具体的な成果について紹介します。
データマネジメントの重要性とメリット
データマネジメントは整理されたデータを、適切に利用するために必要なことです。企業のパフォーマンスを上げるためにはデータマネジメントを十分に行うことが重要であり、整理して利用すると、利用のスピードも上がります。重要な意思決定のスピードも上げることができれば、重要な施策の実行もまたスピーディです。
ほかにも以下のようなメリットがあります。
- データを信頼して活用することができる
- データの資産価値を最適化できる
- データの活用の幅を広げることができる
整理された信頼できるデータに基づき経営戦略を立てることができるようになるので、戦略を実行した結果についても客観的な根拠のある納得しやすいものとなるものと考えられます。
データマネジメントの方法を紹介
では具体的にどのように管理すればいいのでしょうか。データマネジメントの方法の要点をまとめると、次の通りです。
- データマネジメントの目的や目標を明確にする
- データの収集、整理を行う
- データの扱いについて社内体制を整える
- 整理されたデータをビジネスに活用する
上記の方法を、さらにデータマネジメントの体系であるDMBOKに従って行うと、効果の出やすいものとなります。また、DMBOKはデータマネジメントの知識を体系的にまとめているので、一貫性のある活動を行うことができるようになるでしょう。
DMBOKとは?
DMBOKは、データマネジメントの方法をまとめた書籍ですが、データマネジメントの領域に関する知識を11個の機能に集約、体系化しています。その内容について、以下にて詳しく紹介します。
DMBOKとは?
DMBOKとは、データマネジメントに関する知識を体系立ててまとめた書籍です。Data Management Body Of Knowledgeの略称であり、日本ではディンボックと呼ばれています。現在までに、第2版が出版されており、日本語版や、わかりやすくまとめた案内書もあります。
DMBOKに基づくデータマネジメント領域を紹介
データマネジメントには、次の通り11領域があります。
- データガバナンス
- データアーキテクチャ
- データモデリングとデザイン
- データストレージとオペレーション
- データセキュリティ
- データ統合と相互運用性
- ドキュメントとコンテンツ管理
- 参照データとマスターデータ
- データウェアハウジングとＢＩ（ビジネスインテリジェンス）
- メタデータ
- データ品質の管理
その中でも、重要なものはデータガバナンスと、データ品質の管理です。データガバナンスは、データの「統治」のことであり、データをめぐるルールと倫理が守られているか、またそうしたルールや倫理が守られる組織体制になっているかが問われています。
データを悪用することや、データを持つ者が大きな力を濫用してしまうと、会社が正しく機能しなくなってしまいます。そこで統治が重要になります。
これに対して、データ品質の管理は、データに信頼がおけるかどうかの問題であり、データの価値に本質的に関わる重要なものです。信頼のおけないデータに基づいて企業が経営するのはまず不可能といっていいでしょう。
データ品質管理・データガバナンスの推進を根幹に据え、データの保持をする手段である技術、そしてデータの分類・整理に関するテクニック・知識など、他の領域が枝分かれする体系であると考えるとわかりやすいでしょう。
ガバナンスと品質管理の2つの重要な幹の下に、データの全体構造についてのアーキテクチャがあります。アーキテクチャはデータ全体の設計図ですが、さらに上位構造にデータモデリング・デザインおよびオペレーションがあり、下位の構造には設計通りにデータの処理を実現するための環境があります。
これからデータ活用を本格的に行う場合には、11個の領域についてそれぞれ課題を解決する必要があります。ガバナンス・データ品質管理の基本方針が定まると、次に手をつけることになるのがアーキテクチャです。データアーキテクチャをどのように設計するかにより、データの活用の迅速性・効率性には大きな影響が生じます。
データ管理のシームレスな実現がオススメ
データ管理は大量のデータを効率的に処理できるかどうかが問題といえるでしょう。データ管理を適切に行うことができるデータアーキテクチャの構造の一つに「データファブリック」があります。
データファブリックは、保持・処理・活用までを効率的に行うことができる、インフラ系を中心にするデータアーキテクチャのことです。
データファブリックを構成する技術により、必要な時に必要なデータが迅速に取り出せて参照できる構造を各企業にあわせてつくることが、データファブリックの存在意義であり、目的とされています。
ファブリックとは織物・布地を指すものですが、布を織り上げるように、データとデータの間の関連付けを適切に行えるように、環境を用意することがポイントの一つです。また、大量のデータの中から、迅速にデータを活用するためには、クラウド・エッジコンピューティング・オンプレミスと、データを分散させることが必要になってきます。
今後、ますますデータが量的に増えていきセキュリティ需要も高まる一方、最新の魅力的なアプリケーションによるデータ活用も進化する見通しです。
守りをしっかり固めながら攻めのデータ戦略を実現するには、クラウド・エッジ・オンプレミスを使い分け、シームレスな活用を実現するマルチクラウド環境が最適と考えられます。
マルチクラウド環境では、クラウド上のアプリケーションでデータを処理することと、エッジ～オンプレミスの環境でデータをセキュアに保持し、より迅速に取り出しやすいことを双方で実現することができます。膨大なデータの環境を最適にすることができることが特筆すべきメリットです。
クラウドシステムはなくてはならないものであり、クラウドのみによるデータ基盤を整備することも一つの方法です。しかし、例えばデータを極めてセキュアに保持するため、あるいは膨大なデータの通信負荷を軽減するためにはオンプレミスの活用も合理的な手段です。
データの分散処理による迅速性の確保・セキュリティ上の考慮、そして、DX時代に一歩他社に差をつけることを実現できる環境で、御社のデータファブリックを実現してみませんか。
まとめ
データマネジメントの重要領域を11個あげて体系的知識としてまとめたDMBOKは、日本でも浸透しつつあります。
事業経営へのデータ活用は企業での課題ですが、技術的な側面から下支えするのがデータファブリックによる、マルチクラウド環境です。
NetAppは早くからデータファブリックの概念を提唱、ハイブリッドクラウドサービスにおいても先駆者です。データファブリックの実現には、ぜひNetAppのサービスを活用してはいかがでしょうか。
はじめてのONTAP
ONTAPとはFAS(Fabric Attached Storage)、AFF(All-Flash FAS)に搭載されているストレージOSやネットアップ創業当時から一貫して提供、業界No.1や時代の変遷とともに業界に先駆けてデータ保護、データ効率化など機能を強化などです。
