システム開発やデータ活用を進める際、
同じ言葉を使っているのに話が噛み合わない……
そんな経験はありませんか？
それは、「データの意味のズレ」が
原因かもしれません。
データの意味は立場や文脈で変わります。
例えば「売上」という言葉ひとつ取っても、
営業部門と経理部門で解釈が異なることも。
データが増え続ける中、意味のすれ違いが
システム開発やデータ基盤構築、
データ分析、データ活用の妨げになっています。
本書ではデータを通じて組織の共通認識を深め、
共通理解へと導くコミュニケーションツールである
「概念データモデル」について解説しています。
かつてはデータベース設計の補助的役割を
担っていましたが、今や業務は部門をまたぎ、
社内外のシステムやサービス、
生成AIとも連携する時代です。
本書でデータの信頼性と再利用性を高めましょう。
【こんな方におススメ】
・システムエンジニア
・データエンジニア
・データ分析担当者
・DX推進者、AI担当者、BI担当者
【本書で学べること】
・なぜ今、概念データモデルが必要なのか
・業務プロセスからデータの意味を捉える方法
・エンティティ図や、成果物の作成方法
【著者プロフィール】
伊藤 洋一
データガバナンスやデータマネジメントの
組織設計や体制構築支援に注力し、
持続可能なデータ活用文化の定着を支援。
【本書の構成】
◆第1部 導入編
第1章 なぜデータの「意味」が大切なのか？
◆第2部 文法編
第2章 概念データモデルの文法の基礎概念
第3章 KEYとRKEY
第4章 分類構造と分担構造
第5章 関係
第6章 エンティティ類型
第7章 加工データとSPFチャート
◆第3部 手順編
第8章 データモデリングプロジェクトの手順
第9章 データモデリングプロジェクトの成果物
第10章 データモデリングプロジェクトの知識
◆第4部 実践編
第11章 業務システム領域の概念データモデル
第12章 データ活用領域の概念データモデル
◆第1部 導入編
第1章 なぜデータの「意味」が大切なのか？
◆第2部 文法編
第2章 概念データモデルの文法の基礎概念
第3章 KEYとRKEY
第4章 分類構造と分担構造
第5章 関係
第6章 エンティティ類型
第7章 加工データとSPFチャート
◆第3部 手順編
第8章 データモデリングプロジェクトの手順
第9章 データモデリングプロジェクトの成果物
第10章 データモデリングプロジェクトの知識
◆第4部 実践編
第11章 業務システム領域の概念データモデル
第12章 データ活用領域の概念データモデル
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