070900526ComputerworldとCIO Magazineは 2023年5月23日で閉鎖しました。 長らくのご購読ありがとうございました。 日経クロステック TOPページ
データを資産として管理し収益化する--ガートナーが提唱するインフォノミクス
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「トイレの便器に資産管理マークがついているのに、情報については管理しようという発想がない」 こう話すのは、ガートナーのリサーチ＆アドバイザリ部門バイスプレジデント兼最上級アナリストのDouglas Laney氏。インフォメーションエコノミクスを短くした「インフォノミクス」という概念を立ち上げた。情報を資産として管理し、そこから収益化を図っていくという意図がある。 米国版100円ショップとも言えるDollar Centralは、ショップの在庫データをサプライヤーに販売するモデルを構築。1年間で売り上げが1億ドルも上がったという。 オレンジジュースで有名なMinute Maidは、オレンジの仕入れ先が異なるために、季節や地域によってジュース
Data Models
Data Models: A Comprehensive Guide to Structuring Information for Optimal Insights and Decision-Making In the realm of data management, the use of effective data models plays a pivotal role in organizing and representing information in a structured and meaningful way. Data models serve as the blueprint for databases, facilitating efficient data storage, retrieval, and analysis. This article delves
エンタープライズ疎結合アプリＭＡＰ
今回は企業内アプリ”全体”を疎結合化した際に、どのような形になるかをご紹介するとともに、そのポイントがどこにあるかについてお話したい。小生、全社システムの絵を描くのは久しぶりである。今後何かに使えるかも知れないので、少し気合いを入れて書いてみたのでご覧いただきたい。 既にバックナンバー”2015.4.6“で、ER図を用いて疎結合化の勘所を説明したが、今一つ具体例が足りないという読者のために、局所的な例ではなく全社システムのいたる所に疎結合化を施したエンタープライズモデルを作成してみた。 ご紹介するモデルは架空の企業（業種はメーカー）であるが、各アプリケーションに登場するエンティティは定石通りに描いたつもりである。各アプリは独立して機能し、それらが緩やかにシンクロナイズしながら、全体で整合性を保って機能する自立分散型システムとなっている。 読者の方は既にお気付きと思われるが、同じ名前のエンテ
メタデータのさらなる汎化
メタデータを添えて初めて意味のある情報となるのだ（性別区分“1“や部門コード”312”はさらにマスタテーブルを参照して意味が分かる）。 このようにメタデータとはデータを補足説明するデータである。企業に存在するあらゆるデータを眺めてみると、このメタデータにも類似性を見て取ることができる。 図1の左側は従業員台帳と給与明細の簡易な人事系サンプルデータモデルで、図中の四角で囲われたエンティティの中身は“メタデータ“で記述されている。ちなみに、メタデータ名の右側に（）書きで記された”DD-XnnNN”はメタデータを完全にユニークに識別するために番号付けしたものであり、エンティティ略番”Xnn“に紐付いて付番されている。 このデータモデル上に記載されたメタデータを、再び、所属エンティティを意識せずに、データの型、桁数、及び原始的な意味が同一のものを”ドメインデータ”として括り出してみる。図1右下にD
JDMC、2017年度データマネジメント賞が決定
JDMC、2017年度データマネジメント賞が決定 ～大賞/データ統合/データ基盤/データガバナンス/アナリティクス/先端技術活用など各賞を発表～ 一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム（略称：JDMC、東京都江東区豊洲、会長：栗島聡）は、データマネジメントにおいて、他の模範となる活動を実践している企業・機関などの中から優秀なものを選定しデータマネジメント賞として、大賞と各賞を決定いたしました。今回は、その第4回として実施しました。大賞には、日本たばこ産業が受賞したほか5社が各賞を受賞しました。 各賞の選定にあたっては、JDMC運営委員会内に審査委員会を組織し、評価の上、決定いたしました。 この賞を通じ、様々なデータや情報のマネジメントに関する社会的認知を高め、企業・機関などでデータマネジメントを実践する人や組織の活性化を促進し、日本企業・組織の競争力強化へ寄与するものとJDM
マスタモデルでの四次元の扱い
今回はマスタ系データモデルにおいて時間軸をどのように扱えば良いのかについてお話したい。バックナンバーでも何度か触れているが、我々が実社会をシステムに落とし込む際に最も苦手なのが、この時間軸（四次元目）である。企業システムのマスタモデルを設計する際に度々ぶつかるのが、マスタデータの有効開始日、失効日に関する物理設計の課題である。論理設計の段階では、この課題に触れることが少ないので、いわゆる教科書ではあまりお目にかからない。この課題は大規模企業システムにおけるマスタデータ管理の“実運用”を意識した際に、初めて発生するといえる。 具体的にはこうだ。通常は“今”をベースとしたリアルタイム・システムでは、取引先や品目などの最新のレコードのみが存在すれば事足りる。しかし、今より過去を扱うバッチ・システムや、予期される将来を取扱う計画系システムでも、マスタデータを何らかの形で活用する必要が発生してくる。
「行政へのデータマネジメント概念の普及に関する調査研究」報告書を公開しました － IAIS ｜一般社団法人 行政情報システム研究所
掲載日 2016年6月1日 一般社団法人 行政情報システム研究所 「行政へのデータマネジメント概念の普及に関する調査研究」報告書 および「行政機関向けデータマネジメント導入ハンドブック」の公開について 行政機関における予算や人員の制約が年々厳しくなる中、複雑化・多様化する行政課題に的確に対応し、国民の期待に応えていくためには、行政運営にデータを利活用していくことがますます重要となってきています。その実践にあたっては、利活用の源泉となるデータの品質や目的適合性の確保が不可欠となりますが、多くの行政機関における情報システムの企画・開発・運用の現場では、そうした取組みの必要性への認識が稀薄なままとなっています。 近年、民間企業では、データ利活用のためのデータの品質や目的適合性などを確保する取組みである「データマネジメント」の研究と実践に向けた活動が拡がりつつありますが、情報システムを構築・運用・
システム再構築のカギ、「エンタープライズデータモデル」を作ろう
ソフトウエアの構想、企画、設計、開発、保守のやり方をどう良くしていくのか。ソフトウエア人材の将来像はどのようなものになるのか。日本製ソフトウエアを輸出できないのか。本連載『ソフトウエア、それが問題だ～Software Matters』では、ソフトウエアの諸問題と対策を日本や世界の論客の方々と考えていく。 第1回として米カリフォルニア大学バークレー校のRoberte E.Cole（ロバート・コール）名誉教授の寄稿を掲載した（「日本のリーダーはソフトウエアの本質を理解していない」）。第2回は新谷ITコンサルティングの新谷勝利代表に執筆いただいた（「自己研さんは重要、だがそれだけで人は育たない」）。 今回は企業情報システムとそれを支えるソフトウエアを再構築する際に重要な役割を果たすエンタープライズデータモデルに関する寄稿を紹介する。なお、本連載に関する感想、ソフトウエアに関するご意見のある方はI
ユーザ企業がおかした3度の過ち
今回のテーマは、企業の情報資源管理の重要性についてである。何を今さらデータ中心？目新しいパラダイムでもないのに…と思われる読者が多いだろう。本ブログでDOAを語るつもりはない。言わんとする所は、EAは多面的であり一部が欠けては成り立たないということ。あー、ザックマンね…と言われるかも知れないがフレームワークの話でもない。「DA（Data Architecture）をないがしろにしてはならない」という、ちょっと辛口の話である。 幸か不幸か私は1982年から33年間、ひたすら姿、形が見えない企業システムの全体像と向き合ってきた。今振り返ってみると、日本のユーザ企業は、自社の情報資源管理を軽視する3回の重大な過ちをおかしたと言える。そしてその事が既存システムのメンテナンス課題に直結していると言っていいだろう。なお、最初にお断りしておくが、“過ち”とは書いたもののソフトウエアは時間をかければ修復可
Ｍ＆Aの肝となるデータＨＵＢ
今回のテーマは、リーマンショック以降ここ数年再び活況を呈しているＭ＆Ａのシステム対応に言及してみたい。本ブログシリーズでは、バックナンバー2014.10.5「モデルドリブンM&A対応とCIOの振舞い」で、M&A対応ではまず両社のシステムのモデリングありきである事をお話した。今回はさらに踏み込んで、両社のシステムを結合するポイントに“データHUB”を用いる手法について具体的にお話したい。以前からデータHUBが大規模な企業システムにおける複数システム間I/Fとして有効機能する事をお話してきたが、M&A時の企業システム統合は、歴史も文化も異なる究極の複数システム間I/Fと捉えることができる。 ここでは、一般的なセオリーとしての“ビジネス統合スキームに従ったシステムの片寄せ”については説明を省略することとし、大規模システムを段階的に統合してゆく際に必須となるブリッジングに焦点を当ててみたい。図１は
なぜ、いま リレーショナルモデルなのか（理論から学ぶデータベース実践入門読書会スペシャル）
1. なぜ、いまなぜ、いま リレーショナルモデルリレーショナルモデル なのかなのか 奥野 幹也 Twitter: @nippondanji mikiya (dot) okuno (at) gmail (dot) com @ 「理論から学ぶデータベース実践入門」読書会スペシャル 3. 自己紹介 ● MySQL サポートエンジニア – 日々のしごと ● トラブルシューティング全般 ● Q&A 回答 ● パフォーマンスチューニング など ● ライフワーク – 自由なソフトウェアの普及 ● オープンソースではない ● GPL 万歳！！ – 最近はまってる趣味はリカンベントに乗ること ● ブログ – 漢のコンピュータ道 – http://nippondanji.blogspot.com/
大規模＆疎結合アーキのかなめ（その２）
前回のブログではHUBアーキテクチャのメリットと基本的メカニズムについてお話したが、今回はさらにHUBアーキテクチャの進化形についてお話したい。以下の図１は前回ブログに掲載したものと基本構造は同様であるが、HUBの左肩部分にREPOSITORY（リポジトリー）の存在を加えたものになっている。今回はこの部分について言及してみたい。（バックナンバーに一般的な[REPOSITORY]の意義が書かれているので参照されたい） 前回ブログでは、HUBのメリットがI/Fのデータや処理を可能な限り汎化し1箇所に束ねることで、エンタープライズ全体の類似したコード量を減らしメンテナビリティを高めることであることを説明した。では、アプリからHUBを介して集配信されるデータやレコードの汎用フォーマット定義や、データ変換処理のマッピング定義はHUB上に生成されるI/F毎に毎回ソースコードをCOPY&PASTEして書
企業にデータマネジメントを根付かせる推進組織作りのポイントとは
クラウドやBIツールなど、ビジネスを展開する上でさまざまな技術や概念が注目を集めている。しかし、いざデータを活用しようとしても、データが膨大である、また整理されていないので何をどうしたらよいのかわからない。そんな課題を抱える企業は多いのではないだろうか。こうした課題を生む要因や解決方法について、データマネジメント分野のリーディングカンパニーとして知られるリアライズで、ソリューション開発部 部長 兼 マーケティング・営業部 部長を務める櫻井崇氏に話を聞いた。 “データを管理する”という行為の必要性とデータマネジメント推進組織 櫻井氏は「聞き手が知りたい情報をどうすれば早く正確に伝えられるのか、これを考えるのがデータマネジメントで一番重要な部分です」と強調する。 データは社内サーバやクラウド上などあらゆる場所に存在しているが、その中から特定の情報を知りたいという欲求に対して、適格なデータを抽出
「これって、ドメイン駆動設計？」という資料を公開しました。 - GoTheDistance
いくら人の話を聞いてもピンと来ないし、DDD本を読んでも全然頭に入らないので、自分なりに解釈してまとめることにしました。よろしければ、どぞ。 これって、ドメイン駆動設計？ from Michitaka Yumoto www.slideshare.net ドメインからモデルを抽出→モデルの振る舞いと情報を定義→サービスに汎化させる、という流れを取っています。行間多めです。さーせん。 ドメインというのは、どうも2つの性質を持っている言葉のようだと思いました。 その世界で現状行われていること 行われていることに対する希望や不平不満からくる要求(関心事と言うらしい) 上記の定義がだいだいあってるとすると、「その世界で現在進行中の物事及びそれに付随する要求をキチンと実装できる設計にしようぜ」って話がドメイン駆動設計の総論で良いのでは、というのが１つ。 で、ドメイン(特にいまやってる物事)を抽象化す
データ辞書の整理法
今週のブログは企業システムのあらゆるモデルの出発点となる“データの意味”の整理法について書いてみたい。“意味”と言った瞬間に何か小難しい話？と感じる読者の方も多いのではと思われるが、姿、形のないソフトウエアにおいて、曖昧な”意味“を出来る限り明確にすることは、品質を向上させるために避けては通れない。 バックナンバー[2014.5.7 REPOSITORY]で記載した通り、プログラム製造の主原料はメタデータ*であり、“形式（型、桁）”と“意味”から構成される。今回はその“意味”の部分に焦点を当ててみたい。業種に関わらず企業のシステム部門では、何らかのかたちで、この意味を“管理”している。そのレベルは、社員の頭の中に記憶されている（管理とは呼べない）レベルから、リポジトリ・データベースに全てのメタデータ定義が格納されている（理想的な）レベルまで様々である。テーブル定義書やＣＯＰＹ文の中のデータ
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SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
A New Data-Driven Vision at the U.S. Federal Reserve Board - DATAVERSITY
Why Master Data Management must be one of the first steps in post-merger integration