出版社内容情報
「守り」から「攻め」へ。
データを武器に成果を上げる、
データガバナンスの教科書
「データは21世紀の石油」と言われる現在、
多くの企業がデータドリブンを目指しています。
しかし、「データ基盤を作ったが使われない」
「担当者が変わるとデータ整理がやり直しになる」
「ルール作りが目的化して形骸化する」といった
課題が、現場では山積みされています。
その原因はいったいどこにあるのでしょう？
本書は、単なる管理・統制（守り）にとどまらず、
データを経営資産として活用し、成果につなげる
「攻め」のデータガバナンスを解説しています。
著者は、データガバナンスやデータマネジメントの
コンサルタントとして活躍している小林靖典氏。
「戦略」「組織」「実行」の三層構造を軸に、
IT部門と業務部門の橋渡しとなる仕組みづくりを
多くの事例を交えて体系化しました。
■本書で得られる効果
・手戻りを防ぎ、データを長期的「資産」にできる
・IT部門と業務部門をつなぐ「共通言語」が持てる
・自社の成熟度に合った「現実的な手順」がわかる
・「ルール作り」の目的化を防ぎ、成果につながる
■本書のおすすめポイント
・日本の組織に適した実践的アプローチ
・フレームワークを用いた再現性のある解説
・フェーズ別の進め方がわかる成熟度モデル
・DL特典：そのまま使える成果物のひな型33選
■主な対象読者
・データ活用を推進する経営層、CDO
・現場で成果を出したい業務担当やDX担当
・データ基盤設計に携わるエンジニア、IT部門
・リスク管理を担う法務、監査担当
■目次（抜粋）
Chapter1 日本の企業が抱えるデータ価値創出の障壁
Chapter2 データガバナンスに関する定義
Chapter3 データガバナンス・フレームワーク
Chapter4 データガバナンスを根付かせるための要点
Chapter5 データガバナンス実践 ケース別解説
【目次】
はじめに
Chapter1 日本の企業が抱えるデータ価値創出の障壁
1.1 データの重要性、求められる背景
1.2 求められるデータドリブン経営
1.3 なぜデータガバナンスが必要なのか
1.4 日本で浸透しないデータガバナンス
1.5 形骸化する取り組み
1.6 実施すべきデータガバナンスとは
1.7 攻めのデータガバナンス
Chapter2 データガバナンスに関する定義
2.1 データガバナンス定義
2.2 データガバナンスとデータマネジメントの違い
2.3 データスチュワードシップ定義
Chapter3 データガバナンス・フレームワーク
3.1 データガバナンス・フレームワークの概要
3.2 データガバナンス・フレームワークの枠組み
3.3 戦略策定
3.4 組織構造
3.5 役割
3.6 統制活動
3.7 運営
3.8 活用・管理活動
3.9 戦略評価
3.10 成果物体系
3.11 フレームワークの利用者の考察
3.12 企業の状態（成熟度）別の考察
Chapter4 データガバナンスを根付かせるための要点
4.1 データガバナンスを形骸化させない取り組み
4.2 日本企業に合わせた「データ戦略」の進め方
4.3 「組織としての推進力」を作る
4.4 データに関する役割と責任の明確化
4.5 業務に組み込めない「ルール」の形骸化
4.6 プロジェクトで後回しにされるデータガバナンスの取り組み方
4.7 現場と経営層を「つなぐ」データガバナンスの要諦
4.8 「文化として根付かない」問題と意識改革の再設計
4.9 異なる成熟度を前提としたデータガバナンスの現実解
Chapter5 データガバナンス実践 ケース別解説
5.1 業務変革を支えるデータ統制
5.2 生成AI時代のデータ信頼と価値設計
5.3 スマート化―つながる世界のデータ統制
5.4 データ民主化の推進と統制の両立
5.5 データ基盤構築とフレームワークの統合
5.6 全体最適されたMDMの実現に向けて
5.7 データメッシュ時代の非中央集権型の統制
5.8 統一と多様性を両立するグローバルデータ連携
5.9 データ視点で導く基幹システム再構築
5.10 安全と信頼を支える個人情報の統制
5.11 内部統制強化のための基盤設計
おわりに
内容説明
戦略×組織×実行の三層構造で自走する組織へ。ＡＩ利用に即したデータの品質と管理が命運を分ける時代。形骸化を打破し、ＩＴ部門と業務部門で進める価値創出の実践書！
目次
１ 日本の企業が抱えるデータ価値創出の障壁（データの重要性、求められる背景；求められるデータドリブン経営；なぜデータガバナンスが必要なのか；日本で浸透しないデータガバナンス；形骸化する取り組み；実施すべきデータガバナンスとは；攻めのデータガバナンス）
２ データガバナンスに関する定義（データガバナンス定義；データガバナンスとデータマネジメントの違い；データスチュワードシップ定義）
３ データガバナンス・フレームワーク（データガバナンス・フレームワークの概要；データガバナンス・フレームワークの枠組み；戦略策定；組織構造；役割；統制活動；運営；活用・管理活動；戦略評価；成果物体系；フレームワークの利用者の考察；企業の状態（成熟度）別の考察）
４ データガバナンスを根付かせるための要点（データガバナンスを形骸化させない取り組み；日本企業に合わせた「データ戦略」の進め方；「組織としての推進力」を作る；データに関する役割と責任の明確化；業務に組み込めない「ルール」の形骸化；プロジェクトで後回しにされるデータガバナンスの取り組み方；現場と経営層を「つなぐ」データガバナンスの要諦；「文化として根付かない」問題と意識改革の再設計；異なる成熟度を前提としたデータガバナンスの現実解）
５ データガバナンス実践ケース別解説（業務変革を支えるデータ統制；生成ＡＩ時代のデータ信頼と価値設計；スマート化―つながる世界のデータ統制；データ民主化の推進と統制の両立；データ基盤構築とフレームワークの統合；全体最適されたＭＤＭの実現に向けて；データメッシュ時代の非中央集権型の統制；統一と多様性を両立するグローバルデータ連携；データ視点で導く基幹システム再構築；安全と信頼を支える個人情報の統制；内部統制強化のための基盤設計）
著者等紹介
小林靖典［コバヤシヤスノリ］
ショーリ・ストラテジー＆コンサルティング ディレクター。国内大手コンサルファームにて、データマネジメント・コンサルティングチームの立ち上げを主導。現在はショーリ・ストラテジー＆コンサルティングにてデータ領域の専門チームを率い、データドリブン推進、ＡＩ導入支援、データマネジメント／データガバナンス領域のサービスを提供している。支援領域は、戦略・構想策定から、組織／体制構築、データアーキテクチャ策定、データモデリング、マスタデータ管理、メタデータ管理、データ品質管理、データセキュリティ、データ基盤整備（データメッシュ／データレイクハウス／データＨＵＢ／ＡＩおよびＢＩ連携など）まで一気通貫。さらに、データマネジメントオフィスやデータガバナンスオフィス（ＤＭＯ／ＤＧＯ）支援、データライフサイクル管理設計および運用支援、ＫＰＩ設計、データ可視化、教育やＯＪＴを通じた定着化まで、戦略策定から実装後の「使われ続ける仕組みづくり」に強みを持つ。データ領域のコンサルタントとして十数年以上にわたり、製造業（自動車、電機、機械、化学、食品）を中心に、小売業、通信サービス、金融・保険業、製薬業、建築・不動産業など多様な業界での支援実績を有し、業務変革とデータ統制の両立を重視。守りの管理や統制にとどまらず、価値創出（ユースケース創出、収益・生産性向上）へつながる視点で、成熟度モデルや成果物体系、導入ステップなどのフレームワークを構築し、現場に根付く形での展開を推進している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
-
- 電子書籍
- ジャンプGIGA 2019 SUMME…
