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Topic 01

データ管理プロセス

DAMA-DMBOK 2nd Edition — Chapter 1: Data Management

出題割合 2%（約2問）
データ管理とは
"Data management is the development, execution and supervision of plans, policies, programs and practices that deliver, control, protect and enhance the value of data and information assets throughout their lifecycle."
— DAMA-DMBOK 2nd Ed.

データ資産の価値を開発・実現・維持するための 計画・政策・プログラム・プロジェクト の実施と管理。

DAMA Wheel — データ管理フレームワーク
Data
Governance
（中心）
①
Data Architecture
②
Data Modelling & Design
③
Data Storage & Operations
④
Data Security
⑤
Data Integration & Interoperability
⑥
Document & Content Management
⑦
Reference & Master Data Mgmt
⑧
DW & Business Intelligence
⑨
Metadata Management
⑩
Data Quality

＋ 補足3領域: Data Ethics / Big Data / Data Management Process

DIKWピラミッド
Wisdom
判断力・洞察
Knowledge
応用された情報
Information
文脈を持つデータ
Data
生のファクト（Raw facts）
データライフサイクル（6段階）
計画 (Plan)
→
データ要件・戦略の策定
設計 (Design)
→
データモデル・構造の設計
実装 (Create)
→
データの生成・収集
維持 (Maintain)
→
データの保管・利用
強化 (Enhance)
→
データ品質・価値の向上
廃棄 (Dispose)
→
安全な削除・アーカイブ
データ管理成熟度モデル（DMM）
1
Initial
アドホック・混乱。個人の能力に依存
2
Repeatable
基本プロセスあり。ある程度再現可能
3
Defined
標準化・文書化されている
4
Managed
定量的に測定・制御されている
5
Optimizing
継続的改善・最適化

代表例: DAMA-DMBOK DMM / CMM / EDM Council DCAM

各章（知識領域）の共通構造
セクション内容
Introduction知識領域の概要と重要性
Business Driversなぜ必要か（ビジネス的動機）
Goals & Principles目標と原則
Essential Concepts主要概念・用語
Activities実施すべき活動（What）
Tools利用するツール
Techniques具体的な手法
Implementation Guidelines実装ガイドライン
Metrics測定指標
データ管理の課題
課題説明
意図なしに管理できない 意思決定と投資が必要。自然には改善しない
組織全体の責任 データを作成した人だけの責任ではない
PPTトライアングル 技術だけでなく People Process Technology が必要
価値の定量化困難 データの価値は測定しにくい。定量化の工夫が必要
⚡ 試験ポイント（必ず押さえる）
必ず覚えるキーワード
キーワード内容重要度
DAMA Wheel 中心 Data Governance — 全知識領域を管理・制御 最重要
DIKWピラミッド Data → Information → Knowledge → Wisdom 最重要
成熟度 Level 3 Defined — 標準化・文書化されている 重要
成熟度 Level 4 Managed — 測定・定量的制御されている 重要
データライフサイクル Plan → Design → Create → Maintain → Enhance → Dispose 重要
章の共通構造 9セクション。Financial Projections は含まれない 基本
DAMA Wheel — 10の知識領域
// Data Governance（中心） を軸に10領域が配置される

① Data Architecture
② Data Modelling & Design
③ Data Storage & Operations
④ Data Security
⑤ Data Integration & Interoperability
⑥ Document & Content Management
⑦ Reference & Master Data Management
⑧ DW & Business Intelligence
⑨ Metadata Management
⑩ Data Quality

+ 補足3領域: Data Ethics / Big Data / Data Management Process
Architecture Modelling Storage Security Integration Document/Content Reference/Master DW & BI Metadata Quality
成熟度モデル 早見表
Lv名称状態
1Initialアドホック・混乱
2Repeatable基本プロセスあり
3Defined標準化・文書化 ★
4Managed測定・定量制御 ★
5Optimizing継続改善
重要な組織・用語
略称正式名称・意味
DAMAData Management Association International（国際組織）
CDMPCertified Data Management Professional（認定資格）
DMBOKData Management Body of Knowledge（知識体系書）
DMMData Management Maturity（成熟度モデル）
スコア
0 / 5
Q1. DAMA-DMBOK のデータ管理フレームワーク（DAMA Wheel）において、中心に位置する知識領域はどれか？
正解: C) データガバナンス
DAMA Wheel では Data Governance が中心に配置され、他の全10知識領域を統制・調整する役割を担う。試験では最頻出の問い。
Q2. データ管理成熟度モデルにおいて、プロセスが標準化・文書化されているが、測定はまだ十分でないレベルはどれか？
正解: C) Level 3: Defined
Level 3 はプロセスが文書化・標準化されている段階。Level 4 (Managed) になると定量的管理（測定）が加わる。この2つの違いが頻出。
Q3. 「Data」「Information」「Knowledge」「Wisdom」の関係として、最も正確に説明しているものはどれか？
正解: C)
DIKWピラミッド: Data（Raw facts）→ Information（文脈付きData）→ Knowledge（応用・経験）→ Wisdom（判断力）。選択肢B は DataとInformation の説明が逆。
Q4. DAMA-DMBOK 2nd Edition における各知識領域のチャプター構造に含まれない要素はどれか？
正解: C) Financial Projections
DMBOK各章の構造は9セクション: Introduction / Business Drivers / Goals & Principles / Essential Concepts / Activities / Tools / Techniques / Implementation Guidelines / Metrics。財務予測（Financial Projections）は含まれない。
Q5. 組織のデータ管理活動がアドホックで混乱しており、成功は個人の努力に依存している状態は成熟度モデルのどのレベルか？
正解: B) Level 1
Level 1 (Initial) はアドホックで再現性がなく、成功が個人のスキルに依存している状態。Level 0 は一般的に使われないレベル。「アドホック」「個人依存」がLevel 1 の特徴。