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ツイート本書の概要
データマネジメントとは、データを資源として、ビジネスに活かせる状態を継続的に維持し、進化させていくための組織的な営みです。昨今、社会全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れや生成AIの普及を背景に、データマネジメントの重要性は高まっています。
本書は、「データマネジメントの実態と最新動向」の第二弾となるもので、日本企業におけるデータマネジメントの取り組みの実態を、アンケート調査の結果をもとに多角的に分析し、明らかにします。また、データマネジメントを高度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社のビジネス動向や戦略を解説。データマネジメントにおける技術的・ビジネス的なトレンドを整理します。顧客のDXやデータマネジメントを支える企業や、データマネジメントに取り組む企業にとって、必携の1冊です。
本書のポイント
アンケートから、企業のデータマネジメントの現状を明らかに。マスターデータ管理／データ品質管理／メタデータ／データスペース等、データマネジメントの詳細を深堀り。
予約受付中
CD版 110,000円（税込）
ダウンロード版 110,000円（税込）
本書の内容
データマネジメントとは、データを資源として、ビジネスに活かせる状態を継続的に維持し、進化させていくための組織的な営みです。昨今、社会全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れや生成AIの普及を背景に、データマネジメントの重要性は高まっています。
本書は、「データマネジメントの実態と最新動向」の第二弾となるもので、日本企業におけるデータマネジメントの取り組みの実態を、アンケート調査の結果をもとに多角的に分析し、明らかにします。また、データマネジメントを高度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社のビジネス動向や戦略を解説。データマネジメントにおける技術的・ビジネス的なトレンドを整理します。顧客のDXやデータマネジメントを支える企業や、データマネジメントに取り組む企業にとって、必携の1冊です。
第1章の「データマネジメントの概況」では、DXの進展を背景としたデータマネジメントをめぐる状況の変化や、企業のデータ活用における技術的・ビジネス的なトレンド、課題や次世代のデータ基盤であるデータスペース、今後の展望などを解説します。
第2章「ユーザー企業におけるデータマネジメントの実態」では、幅広い企業に対するデータマネジメントの取り組みに関するアンケート調査の結果を掲載。企業のデータマネジメントの実態を解説します。
第3章「製品・サービスの動向と主要ベンダーの戦略」では、データマネジメントを高度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社の製品・サービスの特徴やビジネスの動向、戦略を解説します。
目次
1.1 データマネジメントとは
1.1.1 データマネジメントの定義と構成要素
1.1.2 データマネジメントをめぐる現状と今後
1.2 企業のデータマネジメントの取り組み実態調査
1.2.1 データマネジメント成熟度モデルによる海外との比較評価
1.2.2 2024 年度調査結果の概観
1.2.3 データマネジメントの実施状況
1.2.4 体制の組織化が進む一方で、データマネジメントとシステム運用保守の混同によるリスクが残る
1.2.5 データマネジメントに向けた経営者の意思を形にする方法
1.2.6 今後への提言：経営・事業トップ層を巻き込んだ事業戦略と一体化したデータ戦略を推進しよう
1.3 次代を担うデータ基盤「データスペース」
1.4 製品・サービスの最新動向
1.4.1 マスターデータマネジメント/データ品質管理
1.4.2 データ統合・連携
1.4.3 データ蓄積
1.4.4 メタデータ管理
1.5 データマネジメントの将来展望
2.1 調査概要
2.1.1 調査概要
2.1.2 回答者（回答企業）のプロフィール
2.2 データ品質・マスターデータマネジメント
2.2.1 データ品質の維持・向上の活動状況
2.2.2 データ品質に関する課題
2.2.3 データ品質の維持・改善
2.2.4 マスターデータマネジメントの取組状況
2.2.5 マスターデータマネジメントの実施手段
2.2.6 マスターデータマネジメントの課題
2.2.7 マスターデータマネジメントの担当部門
2.2.8 今後のマスターデータマネジメントの方針や将来像
2.3 データ統合・データ基盤・メタデータ整備
2.3.1 データ統合の状況
2.3.2 データ基盤に関する課題
2.3.3 メタデータにより得られる効果
2.3.4 メタデータの整備状況
2.3.5 メタデータを整備する人や組織
2.4 データアーキテクチャ・データモデリング
2.4.1 データアーキテクチャの策定状況
2.4.2 データアーキテクチャの策定へのIT部門以外の関与
2.4.3 データモデリングの実施状況
2.4.4 データモデルの作成目的
2.4.5 データモデルの作成ツール
2.5 人材・組織
2.5.1 CDO（Chief Data Officer）の任命状況
2.5.2 データマネジメントを担う組織の状況
2.5.3 データマネジメントに関する人材・組織の役割
2.5.4 データマネジメントを担う人材・組織の人数
2.5.5 データマネジメントに関する人材・組織の課題
2.6 その他のトピック
2.6.1 データ分析のために収集（使用）しているデータの種類
2.6.2 データガバナンスの実施状況
2.6.3 データ分析・活用のための専門組織の設置状況
2.6.4 IT投資予算に占めるデータマネジメントに関わる投資
2.6.5 データマネジメントに関わる投資の効果の明確化
2.6.6 データの整備や活用のために利用しているツールやサービス
2.6.7 データマネジメントに期待する効果
2.6.8 データメッシュの取組状況
2.6.9 データファブリックの取組状況
2.6.10 生産現場のデータの活用状況
2.6.11 バックアップツールの利用状況
2.6.12 バックアップの実施状況
3.1 マスターデータマネジメント/データ品質管理
3.1.1 Informatica Intelligent Master Data Management（インフォマティカ・ジャパン）
3.1.2 TIBCO EBX Software（TIBCO）
3.1.3 Oracle Enterprise Data Quality（日本オラクル）
3.1.4 その他のマスターデータマネジメント／データ品質管理製品
3.2 データ統合・連携
3.2.1 IBM DataStage（日本アイ・ビー・エム）
3.2.2 ASTERIA Warp（アステリア）
3.2.3 HULFT Square（セゾン情報システムズ）
3.2.4 TIBCO Data Virtualization（TIBCO）
3.2.5 その他のデータ統合・連携製品
3.3 データ蓄積
3.3.1 Snowflake（Snowflake）
3.3.2 Oracle Autonomous Data Warehouse（日本オラクル）
3.3.3 その他のデータ蓄積製品
3.4 メタデータ管理
3.4.1 IBM Watson Knowledge Catalog（日本アイ・ビー・エム）
3.4.2 Alation Data Catalog（Alation）
3.4.3 その他のメタデータ管理製品