はじめに
今回はデータマネジメントとデータドリブン経営の関係性を考察してみたいと思います。
皆さんはデータマネジメントとデータドリブン経営にはどのような関係性があると考えますでしょうか。何となく関係がありそうではあるが、どう説明してよいか迷うなぁ。という感想を多くの方が抱くのではないかと想像しています。
今回ブログ執筆の機会をいただきましたので、皆さんと一緒に考えるひとつのきっかけになればと思い、どのような関係性があるかを私なりに考えてみました。
データマネジメントフレームワークとしてのDAMAホイール図
考えるに際し、まず最初にデータマネジメントに求められる知識領域を定めたDAMAホイール図をご紹介します。
（図1）
この図1はDMBOK2の第１章に記載されているデータマネジメントの知識領域を定義する「DAMAホイール図」と呼ばれる図です。
DMBOK2は17章構成で記述されており、各種のフレームワークを定義していますが、データマネジメント知識領域をもっとも良く表している図がこのDAMAホイール図です。
DAMAホイール図は中心にデータガバナンスが置かれ、各知識領域は成熟したデータマネジメントに必要な機能を示しています。
このホイール（Wheel）という言葉ですが日本語に訳すと「車輪」にあたりますが、 タイヤに例えると次のようなイメージ（図2）になるのではと思います。
（図２）
データドリブン経営とデータマネジメントの関係
次にデータドリブン経営という言葉をみていきたいと思います。
データドリブン経営とはシンプルに言えば従来型のKKD(勘と経験と度胸)に頼った意思決定から、データに基づいた経営的な意思決定にシフトすることと、定義できるのではと考えます。
また、データドリブン（DataDriven）を日本語に訳すと「データ駆動」にあたりますが、データを動力源（燃料）として、いかに迅速に経営的な意思決定を行うことができるかが 多くの企業の関心ごとにもなっています。
このデータドリブン経営をビジネスゴールに向かって進む車の運転に例えた場合、 その安全・安心・快適なドライブを下支えする車輪の位置づけとして、DAMAホイール （＝データマネジメントの知識定義）が存在するのではと考えます。（図3）
普段、車の運転をしている際は目にすることがないため、ホイールの存在を意識することは稀ですが、非常に重要な役割を担っていることは車を例にすると想像いただけるのではないかと思います。
（図3）安全・安心・快適なドライブを下支えする車輪
現在、コロナ禍で私たちを取り巻く環境は急激かつ大きく変化してきています。このビジネス変化のスピードに追随してドライブしていくためにも、足元を支える車輪としてのDAMAホイールの内容を理解することはきっと皆さんのお役に立つものと考えます。
皆さんの所属する企業、または提案先、支援先の顧客は期待するスピードでデータドリブン経営を実現できておりますでしょうか。また、その足元を支えるデータマネジメントに関する取り組みはどのような状況でしょうか。
経営から思ったようなスピードが出ていない。間違った意思決定をしていないか不安だという言葉が聞こえたら、一度、DAMAホイール図を参考に自社の取り組みを点検いただくのも一案かもしれません。
ひょっとしたら、（図4）のようにデータマネジメントに関する考慮が欠けていて、多角形の車輪で走っていることに起因し、データドリブン経営が思うようなスピードで進んでいないのかもしれません。
（図４）
おわりに
データマネジメント知識領域を抑え、自社のデータドリブン経営のスピードを阻害している要因（車輪の不備部分）を見つけ、地道に１つずつ改善を積み上げていける企業こそが、真にデータドリブン経営を実践する企業に進化できるのではないかと私は考えます。
DMBOK2の11の知識領域にどういった内容があるのか俯瞰して学びたい皆さん、ぜひ、DAMA-Jの活動を体験してみてください。
一緒に意見交換できることを楽しみにしております。
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