データは企業にとって資産と言われますが、活用して価値を発揮しないと意味をなしません。ただデータを保持しているだけではなく、管理し、活用し、守り、鮮度を維持し、組み合わせて価値向上を図る営みが必要で、これらを実現するために必要な計画や方針、スケジュール、手順の策定、システム開発等を行い、そのプロセスを監督していきますが、これら一連の取組みをデータマネジメントといいます。

最近では、従来の関係データベース（RDB）で管理できていた構造化データのみならず、画像や音声、テキスト等といった非構造化データ、データの意味を説明するために付与するメタデータもあり、管理方法も複雑になってきています。また、データの取得経路についても自社の売上や人事情報といった基幹系システムのデータに限らず、アンケートデータや自社会員のデータといった顧客データ、他社から購入して利用契約を結んでいる購入データ等があり、それぞれの公開範囲や利用用途に合わせて運用していかなければなりません。

データマネジメントのアプローチを体系的に整理したフレームワークとして、DMBOKがありますが、必ずしもすべてを実施しなければならないというわけではないので、クライアントのビジネスのあり方（組織関連系が多いか）やデータ収集の実態（外部データを購入することが多いか、外部へデータを販売することが多いか 等）等に併せて必要なメニューをご提示し、最適なデータマネジメントの実現をご支援してまいります。

ヒアリングを通じて、現行のデータマネジメント全般に関する問題点を洗い出します。そのうえで、DMBOKの観点に基づき、取り組むべきテーマやアプローチを整理します。

基本的には、データのライフサイクルの上流となるところから検討していく形で、まずはデータガバナンスで最低限求められるプロセスやルールの整備を行った上で、データアーキテクチャ、データモデリング、データ管理オペレーション、セキュリティ等の検討に移行し、データ統合、ドキュメント管理、マスタデータ管理、データウェアハウス（DWH）・BI、メタデータ管理、データ品質管理といった領域の検討に流れていく想定です。

これらはあくまでも「基本的には」なので、現状のデータが散在していて把握しきれていない場合は所在管理から入っていくケースもありますし、ご要望に合わせて必要な領域の検討にフォーカスして局所的なご支援を行っていくケースもあります。

いずれにおいても、データの価値発揮をいかにして実現するかを主眼に置いて、クライアントに応じた最適なアプローチをご提案してまいります。

• データの価値発揮に主眼を置いたデータマネジメントの確立
• 意思決定スピードの向上、業務効率化の実現
• データセキュリティの強化

• 全社データマネジメントプロセス改革
• 顧客データの積極的活用の促進に向けたマネジメント方針策定支援
• グループ内顧客データの統合に伴うマネジメント方針検討支援
• 顧客データ基盤の統合に伴うマネジメント方針検討支援