内容紹介：部門やシステムを超えて、全社共通のデータに変える技術を解説！システム開発やデータ活用を進める際、同じ言葉を使っているのに話が噛み合わない……そんな経験はありませんか？それは、「データの意味のズレ」が原因かもしれません。データの意味は立場や文脈で変わります。例えば「売上」という言葉ひとつ取っても、営業部門と経理部門で解釈が異なることも。データが増え続ける中、意味のすれ違いがシステム開発やデータ基盤構築、データ分析、データ活用の妨げになっています。本書ではデータを通じて組織の共通認識を深め、共通理解へと導くコミュニケーションツールである「概念データモデル」について解説しています。かつてはデータベース設計の補助的役割を担っていましたが、今や業務は部門をまたぎ、社内外のシステムやサービス、生成ＡＩとも連携する時代です。本書でデータの信頼性と再利用性を高めましょう。【こんな方におススメ】・システムエンジニア・データエンジニア・データ分析担当者・ＤＸ推進者、ＡＩ担当者、ＢＩ担当者【本書で学べること】・なぜ今、概念データモデルが必要なのか・業務プロセスからデータの意味を捉える方法・エンティティ図や、成果物の作成方法【著者プロフィール】伊藤　洋一　株式会社データ総研　取締役データガバナンスやデータマネジメントの組織設計や体制構築支援に注力し、持続可能なデータ活用文化の定着を支援。ＤＸやデータ活用に失敗する理由にも触れながら、実務に役立つ知識と実践方法を紹介。【本書の構成】◆第１部　導入編第１章　なぜ概念データモデルが必要なのか？◆第２部　文法編第２章　基礎概念第３章　ＫＥＹとＲＫＥＹ第４章　分類構造・構成構造第５章　関係第６章　エンティティ類型第７章　加工データとＳＰＦ◆第３部　手順編第８章　データモデリングプロジェクトの手順第９章　データモデリングプロジェクトの成果物第１０章　データモデリングプロジェクトの知識◆第４部　実践編
「意味のズレ」を解消し、全社共通のデータに変える技術。属人化をなくし、組織の「構造」を可視化して業務とＩＴをつなぐ、新しいデータモデルの教科書。
もくじ情報：第１部　導入編（なぜデータの「意味」が大切なのか）；第２部　文法編（概念データモデルの文法の基礎概念；ＫＥＹとＲＫＥＹ；分類構造と分担構造；関係；エンティティ類型；加工データとＳＰＦチャート）；第３部　手順編（データモデリングプロジェクトの手順；データモデリングプロジェクトの成果物；データモデリングプロジェクトの知識）；第４部　実践編（業務システム領域の概念データモデル；データ活用領域の概念データモデル）

伊藤　洋一(イトウ　ヨウイチ)
株式会社データ総研　取締役　エグゼクティブシニアコンサルタント。【公的活動】ＩＰＡ（情報処理推進機構）情報処理技術者試験委員。経済産業省「データマネジメント人材の育成に関するタスクフォース」委員。熊本大学大学院　教授システム学専攻　修士（Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌ　Ｄｅｓｉｇｎ）。【主な活動】専門領域はデータコラボレーション。「教育×実務×コミュニティ」を融合し、データ活用を一部の人の取り組みから組織が育てる文化へと変える、複数領域を巻き込む「定着化のデザイン」に取り組んでいます。【主な支扱業界】小売、金融（銀行・保険）、サービス（インターネット、人材、広告、不動産）、製造、医薬、建設、電力、教育、情報通信、官公庁など（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）