2025年の崖を前に、日本のデジタル化やシステムのモダナイゼーションは急ピッチで進んでいます。
ITではなくビジネスの文脈で「データドリブン」「データファブリック」などの単語を目にする機会も増えました。そうした中、最大のチャレンジは原点回帰ともいえる「データの意味」と「データ品質」です。

さまざまな場所に分散した大量のデータ、そして分析するテクノロジーは急速に進歩しました。それに比べて、データの信頼性には目立った向上がありません。そのため、「膨大なデータの一部しか使えていない」「人がチェックするから大変だ」問題が目立つようになりました。一箇所でも人力が入ると、情報サプライチェーン全体のスループットは数百分の1以下に落ちてしまいます。その違いが「リアルタイム意思決定」と「週次レポート」であり、データドリブンの「実現」と「掛け声」の違いを生みます。

では、データの意味と品質はどうすれば改善するのでしょうか?
データの意味と品質を左右するのは、主にマスターデータです。データの「項目」は、その8割がマスターデータ由来だからです。

ならばマスターデータを「正しいデータベース」と「正しい登録プロセス」で保護すればよい。
従来はそう考えてきました。いわゆる「統合マスター」です。

しかし、現実のビジネスは変化します。新種のデータが追加され、協業やM&Aで他社データも入ってきます。柔軟に対応するためには、データだけでなく運用そのものまで総合的に管理する必要が出てきました。それが現代の「MDM (マスターデータ管理: Master Data Management)」です。

本セミナーでは、MDMについて本質と実践の両面から、また業務とツールの両面から徹底解説します。
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