株式會社Patanner(總公司:東京都品川區,代表取締役:深野 嗣)公開了旨在解決數據管理專案最大障礙「責任歸屬不明」的實踐指南《【不再讓數據管理專案失敗】解決「責任歸屬不明」的組織架構與人員配置策略》。 本資料將探討在推動DX和數據運用時必然會遇到的「數據由誰管理?」的組織性課題,並解析角色定義(人員配置)與架構建置的最佳實踐。 ▼閱讀完整解說指南(PDF下載) https://tazna.io/contents-datamanagement-assignment ■ 公開背景:比數據孤島更嚴重的「責任孤島」 IT部門:「既然系統已經導入,接下來就請現場(事業部門)來管理數據。」 事業部門:「我們不懂系統,數據管理是IT部門的工作。」 在數據管理的現場,這種「責任推諉」和「互相推託」的情況每天都在發生。 即使導入了再優秀的工具,如數據運用基礎架構或數據目錄,只要在「誰對該數據品質負責、誰來更新元數據」的人員配置(角色定義)方面不明確,專案就必定會失敗。 導致數據品質下降和知識私有化的真正原因,並非系統問題,而是「組織的責任歸屬不明」。 本資料將說明如何根據公司規模和階段配置並發揮數據所有者和數據管家等角色的作用。 並以實務者的視角,淺顯易懂地解說讓現場人員不疲憊、能自主運轉數據管理的組織設計訣竅。 ▼閱讀完整解說指南(PDF下載) https://tazna.io/contents-datamanagement-assignment ■ 本資料(白皮書)概要 《【不再讓數據管理專案失敗】解決「責任歸屬不明」的組織架構與人員配置策略》 前言 什麼是數據管理:其定義與日益重要的背景 基於DMBOK的數據管理定義 DX推動與生成式AI帶來的全新要求 新的關鍵字「AI-Ready數據」 日本企業面臨的數據管理七大課題 數據孤島與整合的困難 數據品質的維持與提升追趕不及 專業人才的慢性不足 數據治理的建置與組織架構的課題 經營層的理解與承諾不足 跨部門推動架構功能不彰 規則流於形式與現場脫節 投資報酬率與成本的壁壘:ROI可視化的困難 難以見到短期成果的結構性問題 僅4%的企業致力於明確投資效益 「從小處著手,茁壯成長」方法的有效性 生成式AI時代所需的數據管理進化 AI代理時代的數據基礎架構要求 非結構化數據資產化的新挑戰 轉向數據網格與可組合架構 總結 全球最易入門的數據目錄「Tazuna」 CDO・數據管理負責人: 希望設計出能實現全公司數據治理的最佳組織架構與評價制度者 DX推動負責人・資訊系統部門長: 希望擺脫「IT部門全權負責」的狀態,建立能讓業務部門參與的數據運用架構者 經營企劃・業務負責人: 希望打破數據運用專案的停滯感,培養現場人員能自主管理與運用數據的組織風氣者 閱讀完整解說指南 ■ Patanner提供的熱門內容 「數據運用」實用資料3件組 【數據運用者・DX負責人必看】 涵蓋「數據運用」所需知識的 《數據運用實用資料3件組》 完美指南3件組 【「數據」與「AI」理解的決定版】 完全涵蓋生成式AI×數據戰略所需知識的《超人氣完美指南3件組》 Excel×AI實現數據分析入門書3件組 【「Excel×AI」在分析上的全面活用】 提供活用Excel×ChatGPT・Copilot・Python進行數據分析時的參考《數據分析入門書3件組》 ■ 全球最易入門的數據目錄「Tazuna」 數據目錄原本是資訊系統部門為管理公司內部數據,以及數據分析專家為尋找數據而開發的軟體。 我們將這樣的數據目錄重新發明,使其成為「任何企業・任何職種・都能快速・簡單使用的」軟體。 POINT1:自動生成設計書 BI工具中有人努力開發的儀表板。 您能說明儀表板上顯示指標的意義嗎? 當您覺得顯示的數值有誤時,有立即查詢的管道嗎? 透過Tazuna,一切一目了然。 POINT2:理解數據的背景 Tazuna不僅能找到數據,還能找到其背後的人。 誰對什麼樣的數據資產(數據・儀表板・術語與定義)最了解?與誰就數據進行什麼樣的溝通?能以個人為單位掌握。 透過Tazuna,可活用於人員配置優化。 POINT3:在建置基礎架構前就開始運用 我們深知作為數據整備幕後功臣的數據工程師,在建置龐大數據基礎架構時的辛勞。讓這樣的數據基礎架構不被全體員工利用,實在是太可惜了。 因此,我們重新發明了數據目錄,使其能具體掌握需要整備的數據。 透過Tazuna,開發與現場將融為一體。 ■ 利用公司數據鍛鍊AI/DX時代的「企劃力」的「數據架構師培訓」 數據架構師培訓 本課程與以往以「程式設計學習」為中心的DX培訓不同,專注於學習業務現場所需的「基於數據的企劃・設計力」。 除了課堂講授,還結合實際公司數據的「企劃開發集訓」,課程結束時能完成可在實務中使用的產品企劃書,是完全