ざっくりと
- データ管理の整理
- 経営効率の向上
- セキュリティの維持
データインベントリとは、データの一元管理です。
概要説明
データインベントリとは、データの一元管理である。 なぜならば企業の各種データを整理し管理するため。
例えば営業実績や顧客情報である。そして正確な分析を支援。データを検出、変換、クレンジング、共有までの一元管理。
つまり効率的な経営を可能にするである。だから企業にとって重要。
職業職種
- 経営者
経営者は、データインベントリを使用である。なぜなら、全体の経営戦略を立てるため。例えば市場分析。 - マーケティング担当者
マーケティング担当者は、データインベントリを使用である。なぜなら、ターゲット顧客の分析に必要だから。例えば広告戦略。 - IT担当者
IT担当者は、データインベントリを使用である。なぜなら、セキュリティとネットワークを維持する必要があるから。例えばアカウント権限の管理。
データインベントリは、名前の由来は「inventory」すなわち「目録」から来ています。
代表例
- IBM
IBMは、データ管理と分析である。なぜなら、先進のデータインベントリソリューションを提供しているから。例えば、IBM InfoSphere Information Governance Catalog。 - Microsoft
Microsoftは、データビジュアライゼーションとインベントリである。なぜなら、Power BIを使って多くの企業がデータを整理しているから。例えば、企業経営のダッシュボード作成。 - DataRobot
DataRobotは、自動データ分析である。なぜなら、AIと機械学習に基づくデータ分析を可能にしているから。例えば、効率的なデータの整理と解析。
手順例
- データの特定
データの特定は、最初のステップである。なぜなら、使用するデータを正確に知る必要があるから。例えば、データソースの選定。 - データの整理
データの整理は、次のステップである。なぜなら、使いやすく分類する必要があるから。例えば、データタイプの分類。 - データの分析
データの分析は、理解のステップである。なぜなら、データのパターンやトレンドを見つける必要があるから。例えば、統計的分析。 - データのセキュリティ
データのセキュリティは、保護のステップである。なぜなら、データの安全性を確保する必要があるから。例えば、アクセス権限の設定。 - データの活用
データの活用は、最終的なステップである。なぜなら、データをビジネス上で有効に使う方法を見つける必要があるから。例えば、戦略立案と実施。
類似語
- データカタログ
データカタログは、データの分類と整理である。なぜなら、データインベントリの一部としてデータを整理する工程であるから。例えば、データのメタデータ管理。 - データ管理
データ管理は、データの監督と保護である。なぜなら、データインベントリのプロセス全体を指す言葉であるから。例えば、データの品質保証。 - データガバナンス
データガバナンスは、データの方針と規則である。なぜなら、データインベントリを効果的に実施するためのガイドラインとなるから。例えば、データの使用に対する方針定義。
反対語
- 散漫なデータ
散漫なデータは、データの管理が乱れていることである。なぜなら、整理されていないから。例えば、書類がばらばらになっている状態。 - 情報無視
情報無視は、データを全く考慮しないことである。なぜなら、分析や整理の対象としないから。例えば、市場調査を無視すること。 - 優先順位無視
優先順位無視は、データの重要度を考えずに扱うことである。なぜなら、すべてのデータを同じように扱うから。例えば、重要なデータと無関係なデータを同じように扱うこと。
会話例
- IT部門での会議
Q.「データインベントリの進捗はどう？」
A.「計画通り進んでいるよ。使用可能なデータソースは整理済みだ。」 - マネージャーとの面談
Q.「データインベントリで何か問題はない？」
A.「特に問題はないけれど、セキュリティの確保が重要だと感じている。」 - 新人への説明
Q.「データインベントリって何？」
A.「それは、企業のデータを整理し、どのデータをどう使うかを計画することだ。」
注意点
データインベントリを使用する時の注意点はセキュリティである。なぜならば個人情報や企業秘密が含まれることが多いからだ。
例えば、顧客の個人情報である。そして、これらのデータをしっかりと保護する必要がある。だから、アカウント権限などを適切に設定する必要がある。
データインベントリとデータカタログは、間違えやすいので注意しましょう。
データインベントリは、データの整理と管理が目的です。
一方、データカタログは、データソースの一覧や説明を提供するものです。
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