データ活用を進めたいのに、部署ごとにコード体系や定義が違って話が噛み合わない。
そのままだと、分析基盤や業務改善を進めても、元データの不整合がボトルネックになります。
この本は、DX を支える前提としてマスターデータマネジメントをどう整えるかを実務寄りに整理しやすかったです。
DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43
こういう人に向いています
- データ活用基盤と業務システムの橋渡しをしている人
- MDM が必要だと感じつつ、何から始めるべきか迷っている人
- 顧客、商品、組織などの基幹データの整備に悩んでいる人
- DX 推進でデータ品質やガバナンスを扱う立場の人
読んだあとに変わること
- MDM を単なるデータ整備ではなく、業務横断の設計テーマとして捉えやすくなる
- どのデータをマスターとして扱うべきか、優先順位を付けやすくなる
- 組織、運用、プロセスまで含めた取り組みとして話しやすくなる
- データ活用の前提を崩さないための基盤整備を考えやすくなる
読んでよかったポイント
- MDM を概念で終わらせず、実務で進める手順に寄せて整理しやすかった
- データ品質、運用、責任分担まで含めて考える必要性が腹落ちしやすかった
- DX 施策とマスターデータ整備がどうつながるかを説明しやすかった
- 分析用のデータ整備だけでなく、基幹業務の改善にも直結する視点を持ちやすかった
- データの意味を揃えることの重要性を、組織横断の課題として扱いやすかった
さらに広げて読むなら
概念データモデルから整理したいなら、こちらもつながります。
要件はあるのにデータ設計で詰まる人へ。概念データモデルから整理できる一冊
まとめ
DX をツール導入で終わらせず、データの土台から整えたいなら、この本はかなり役に立つ一冊です。