Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Concept of Data Management
Search
hase-ryo
January 01, 2019
Business
1
460
Concept of Data Management
2018年1月ごろに考えたデータマネジメントの概念です。
DMBOK本を読む前に考えた内容です。
hase-ryo
January 01, 2019
Tweet
Share
More Decks by hase-ryo
See All by hase-ryo
デジタル庁のデータ分析基盤におけるdbtの活用
haseryo
1
330
20231212_DataEngineeringStudy#22_デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」の立ち上げと発展
haseryo
2
500
20230725_データエンジニアに求められるソフトスキル
haseryo
5
5.3k
20230126 10X-Data-Management-for-Social-Issues Data Standards Initiatives by the Digital Agency of Japan
haseryo
1
270
20230118 kazaneya TeckTalk3 Data Standards and Open Data Initiatives by the Digital Agency of Japan
haseryo
5
5.3k
DataEngineeringStudy #12 明日から真似できる! ケース別データ可視化のノウハウ
haseryo
6
2.9k
水道の歴史からみる データ品質の過去と未来 - インフラとしてのデータ分析環境を目指して -
haseryo
0
340
メルカリにおけるDashboard Replacementの事例 / 20190906 Looker User Meetup Merpay
haseryo
6
53k
Other Decks in Business
See All in Business
Company-Deck
xfound
0
250
【エンジニア採用】BuySell Technologies会社説明資料
buyselltechnologies
3
80k
生成AI×個人情報保護法 ― 改正動向から読み解く実務の行方
seko_shuhei
5
2.2k
Sales Marker Culture Book(English)
salesmarker
PRO
2
7.1k
VISASQ: ABOUT US
eikohashiba
15
530k
多種多様なノンデスクワーカーのお客様へ 現場DXを推進するためにCSに求められる「ハイタッチ」とは / For a wide variety of non-desk workers: What is the "high touch" required from CS to promote on-site DX?
kaminashi
0
240
三井物産グループのデジタル証券〜ザ ロイヤルパークホテル 東京汐留〜再販売②徹底解説セミナースライド(20251008)
c0rp_mdm
PRO
1
540
GMOフィナンシャルHD 会社紹介資料
gmofh_hr_team
0
56k
会社紹介資料
gatechnologies
2
130k
2025.11_中途採用資料.pdf
superstudio
PRO
3
88k
【Progmat】デジタル資産の基礎知識(ST・SC動向俯瞰|2025年秋)
progmat
0
580
Gemini と NotebookLM を組み合わせて 目標設定の負荷を軽減する方法 / Goal setting with gemini and notebooklm
tbpgr
21
42k
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.3k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
7k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
73
4.9k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.8k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.7k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Transcript
Concept of Data Management @hase-ryo Data Manager
What is Data Management ? Data を どうにかする
What is Data Management ? Data を どうにかする → Data
で どうにかする → Data Analyst Data Scientist etc ... Data Management
What is Data Management ? Data を どうにかする : Userの要求を満たすDataを
使えるようにする
What is Data Management ?
Data Data Analyst Data User ex.) PM Data AnalystはDataを分析して、PMなど利用者にinsightを届ける What
is Data Management ? Analyze
prepare various data Data Userが増えるほどに、扱うDataの種類は多くなる What is Data Management ?
Data Analyst Data User
Data A Data C Data B Data D 必要なDataをData Analystが全て準備するのは大変
What is Data Management ?
新しいDataが必要になるときは特に大変 Request Prepare new data Engineer, Vendors, etc. Generate data(log)
What is Data Management ? Data Analyst Data User
Available and Sufficient Data Data Userを満足させるためには、 Dataを利用可能かつ要求を叶えられるだけ用意する必要がある What is Data
Management ?
Available and Sufficient Data Dataを利用可能かつ十分なだけ用意すること そのためのFramework = Data Management Data
Management What is Data Management ?
For example • KPIを測るためにDataの発生と構造を計画する → Data Management • 散らばったDataを一箇所に集約して分析可能にする →
Data Management! • 増加するUserに向けて簡易にData分析できる環境を用意する → Data Management!!
Contribution of Data Management .1 Dataの発生箇所は複数ある (Micro service化されたproduct、外部など) Data from
A Data from B Data from vendor C
Contribution of Data Management .1 Request Require Data Generate data
Import data Data Management Micro service, Vendor, etc. 必要なDataを定義し、適切な場所から収集する
Contribution of Data Management .2 どんなDataを、いつ、どこから収集するのかを管理する What When Where
Contribution of Data Management .2 結果的にどんなDataが集まっているのかを管理する Data Catalog Data Catalog
Contribution of Data Management .3 Request Processed data 適切に加工されたDataが役立つことはよくある Data
Analyst Data User
Contribution of Data Management .3 Data Management Processed data Raw
data 可用性を高めるため、Raw dataを加工して中間Dataを作成する
Contribution of Data Management .4 適切な加工と分析環境(BI tool)の用意により多数のUserに対応する Data Users Data
Management Analysis by yourself BI tool
Element of Data Management • Data Logistics • Data Activation
Data Managementの主要素は2つ考えられる。LogisticsとActivation
Element of Data Management : Data Logistics • 補給 Supply
• 輸送 Transportation • 整備 Maintenance Data Logisticsは3つの小要素をもつ。Dataの補給、輸送、整備
Element of Data Management : Data Logistics 補給 Supply Require
Data Dataの補給とは、必要とされるDataを取得すること、 また、取得するためにDataを発生させることを指す Generate data Import data
Element of Data Management : Data Logistics 輸送 Transportation Dataの輸送とは、Dataを利用しやすい環境へ移すことを指す。
Element of Data Management : Data Logistics 整備 Maintenance Dataの整備とは、Dataが利用できるように保全すること、
また、利用できるように加工を施すことを指す
Element of Data Management : Data Activation • 証明 Certification
• 検証 Verification Data Activationは2つの少要素をもつ。Dataの証明と検証
Element of Data Management : Data Activation Dataの証明とは、そのDataがどこから、どのように 発生したのかを記述して保存することを指す 証明
Certification
Element of Data Management : Data Activation Dataの検証とは、Dataが想定通りに取得、 輸送、加工されているかを確かめることを指す。 検証
Verification
Summary まとめると、Data Managementとは、 Dataの利活用を促進するために、 その前段階に行うことを規定したFrameworkである Data Analyst Data User BI
tool Data Management