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ルールなきデータを信じられますか？データ活用のための共通言語を身につける。

社内の各部門で異なるルールのままデータが扱われていないでしょうか。品質のばらつきや信頼性の欠如は、意思決定を迷わせ、DX推進のスピードを確実に鈍らせます。最も重要なことは「ただデータを持つこと」ではなく「全社で同じルールに基づいて活用すること」。本講座では、データガバナンスの基本から実務への落とし込みまでを体系的に学び、自社に最適な体制設計を実現する道筋を示します。

デジタルマーケティングの発展を背景に、データガバナンスが果たす役割を学びます。マスから「個客」へと進化したマーケティングの中で、データの品質や統合がどのように顧客体験の一貫性や成果を左右するかを、成功・失敗の実例とともに紹介。DMBOKを基に、データガバナンスの定義・目的・構成要素を整理し、「データを資産として管理する」ための基礎を固めます。

顧客データや行動履歴を統合し、部門横断で活用するためのデータ構造設計を学びます。小売業の失敗事例をもとに、データが“見た目だけ統合されている”状態のリスクを確認し、識別子やデータモデルの正しい設計の重要性を理解します。さらに、最新の「データメッシュ」「データファブリック」といった概念も解説し、企業が取るべきアーキテクチャ戦略を考えます。

データ品質を“管理・改善できるもの”として扱う視点を学びます。ISO/IEC 25012に基づく15の品質評価項目（正確性・完全性・一貫性など）を理解し、入力・集計・統合の各工程で品質を確保する方法を体系化。さらに、品質改善プロセスの設計手法や、IT任せではなく現場主導で進めるべき理由を具体的に解説します。

AI活用が進む中で欠かせない「信頼されるデータ管理」の在り方を学びます。メタデータの定義やデータカタログの意義を確認し、AI-readyなデータの条件を整理。加えて、データ倫理・透明性・説明責任の観点から、どこまで自動化を許容するかという判断軸を提示します。最終的に、組織のデータ成熟度を高めるためのリーダーシップの要件を示します。

01　データガバナンスの基本構造とデジタルマーケティングへの応用

データガバナンスとは何か、その目的・仕組み・構成要素をDMBOKのフレームワークを用いて体系的に学びます。顧客接点をオムニチャネルで統合するために必要な「品質」「責任」「ルール」「ポリシー」の整理を行い、バラバラな部門間データを「信頼できるひとつの基準」に整える考え方を身につけます。電子機器メーカーA社の成功事例などを通して、ガバナンス整備がKPIや成果改善につながる具体像を掴みます。

02　データ統合とアーキテクチャ設計の考え方

顧客データを複数システムから集約する際の設計原則を理解します。住所や氏名の表記ゆれ、重複、識別子の不整合などがどのように業務リスクを生むのかを失敗事例から学び、「どのデータを信じるか」を定義することの重要性を実感します。さらに、物理統合・仮想統合・識別子独立化など３つの統合方式の比較や、分散管理と一元管理のバランスを取る「データメッシュ」「データファブリック」の特徴も紹介します。

03　データ品質の測定・改善・維持の手法

ISO/IEC 25012（JIS X 25012）の国際基準をもとに、品質を定量的に測るための視点を学びます。データの仕様確認から欠損値・重複・誤表記の検出、データクレンジングの実施、メタデータによる追跡管理まで、品質を保つための手順を段階的に解説。特に、ビジネス部門とIT部門が連携して品質を担保する「協働体制」の必要性を強調し、現場で実践できる品質マネジメントの基本を習得します。

04　AI時代におけるデータ倫理と組織成熟度の高め方

AIの予測・自動判断を支える「データの信頼性」と「使い方の是非」を考えます。メタデータ管理による透明性の確保、AI-readyデータの条件整理、そして倫理的な意思決定を支える人間中心のデータ文化の形成をテーマに扱います。さらに、Data Maturity Modelを用いて、組織のデータ活用レベルを段階的に可視化し、自社が「信頼できるデータ」を扱える成熟組織へ進化するための方向性を提示します。

• データを活用した業務にあたるマーケター・営業担当者
• 企業の DX推進担当者
• IT戦略・データマネジメントの担当者
• データ基盤構築やデータ品質管理の担当者

• 1名単位でのご受講は「1名受講」
• 部門や全社でまとめて受講される場合は「オンデマンド研修」
• 体系的な研修企画には「部門研修を計画する」が役立ちます。