| フォーマット | 書籍 |
| 発売日 | 2025年09月19日 |
| 国内/輸入 | 国内 |
| 出版社 | 日経BPマーケティング |
| 構成数 | 1 |
| パッケージ仕様 | - |
| SKU | 9784296209347 |
| ページ数 | 320 |
| 判型 | A5 |
構成数 : 1枚
はじめに
Part1
なぜ今、データマネジメントに
「全員参加」の熱意が必要なのか
Chapter1 「今日の残業」をゼロにするデータ活用術
あなたの「違和感」が会社の武器になる
―業務担当者の視点
Section1 あなたの「早く帰りたい」をかなえる魔法の杖
Section2 まずは自分を楽にしよう 明日から使える「時短」データ活用術
Section3 あなたの違和感が会社の武器に変わる瞬間
Section4 あなたの指先から会社の未来は生まれている
Section5 さあ、「自分ごと」の冒険を始めよう
Chapter2 「 最後の砦」の番人から価値創造の「司令塔」へ
現場と経営の架け橋となるために
―データ管理者の視点
Section1 板挟みの挑戦者たちへ
Section2 あなたは「門番」か それとも「伴奏者」か
Section3 価値創造の「司令塔」になるための3つの心得
Section4 最高の「伴走者」であり最強の「司令塔」であれ
Chapter3 経営の羅針盤をデータで示す
未来への投資スイッチを押す5つの提言
―経営者の視点
Section1 その「コスト」 本当にコストですか
Section2 なぜ「船長」に羅針盤が必要なのか
Section3 未来への投資スイッチを押す5つの提言
Section4 羅針盤を手に未来への航海へ
Part 2
「しかけづくり」の実践バイブル
データマネジメントを仕組み化する7つの武器
Chapter4 データマネジメント 「仕組み化」の「全体像」
Section1 データマネジメント実装への道筋
Section2 実装するための4つのポイント
Section3 7つの武器の全体像
Section4 Part1とPart2の役割の対応関係
Section5 どこから取り組むべきか
Chapter5 7つの武器 データ活用プロセス管理
Section1 データ活用プロセス管理とは
Section2 データ活用プロセス管理の原則
Section3 データ活用プロセス管理の全体像
Section4 データ活用プロセスを支える体制
Section5 データ活用プロセス管理の詳細
Section6 ガイドラインの目次案と成功のためのヒント
Chapter6 7つの武器 データアーキテクチャー管理
Section1 データアーキテクチャー管理とは
Section2 データアーキテクチャー管理の原則
Section3 データアーキテクチャー管理の設計思想
Section4 データアーキテクチャー管理の体制
Section5 データアーキテクチャー管理プロセス
Section6 ガイドラインの目次案と成功のためのヒント
Chapter7 7つの武器 マスターデータ管理
Section1 マスターデータ管理とは
Section2 マスターデータ管理の原則
Section3 データ標準化ルール
Section4 マスターデータ管理の体制
Section5 マスターデータ管理のプロセス
Section6 ガイドライン目次案と成功のためのヒント
Chapter8 7つの武器 データセキュリティー管理
Section1 データセキュリティー管理とは
Section2 データセキュリティー管理の原則
Section3 データセキュリティー管理の対象データ
Section4 データセキュリティー管理の体制
Section5 データセキュリティー管理プロセスの進め方
Section6 ガイドライン目次案と成功のためのヒント
Chapter9 7つの武器 データ品質管理
Section1 データ品質管理とは
Section2 データ品
本書は生成AIの活用を視野に入れたデータマネジメントの仕組みをつくるための「教科書」です。データ活用は経営者の号令、IT部門のデータ基盤整備、現場の業務担当者のデータ入力だけでは不十分です。データ活用とは、立場も役割も異なる人々が、同じ目標に向かって協力し合う「One Team」で実現する総力戦に他なりません。本書は、この三者の溝を埋めOne Teamとして機能するための「仕組みづくり」を解説します。データ活用の主役である三者がそれぞれの立場からなぜデータマネジメントに取り組むべきなのか、データマネジメントを仕組み化する「データ活用プロセス管理」「データアーキテクチャー管理」「マスターデータ管理」「データセキュリティー管理」「データ品質管理」「メタデータ管理」「データガバナンス」で何を実践すればいいのか、AI時代を見据えてこれからのデータマネジメントがどう進化していくのか――。具体的に示します。

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