データマネジメント入門

分析結果を信頼して使うための、データ品質・定義・権限管理の入門カリキュラムです。

架空 EC 会社「さくら商事」を例に、SQL が書けても現場で起きる数字の不一致や説明責任の問題から学びます。

学習マップ（5 Stage）

各章には 体系コラム（カリキュラム上の位置づけ）と コラム（誤解・事例・チェックポイント）を配置しています。

Stage 1: なぜデータマネジメントか

1. 信頼できるデータがないと起きること
2. 誰が何を担うか：ロールと責任の空白
3. データのライフサイクル

Stage 2: 全体地図と意味の整理

1. DAMA-DMBOK 簡易地図
2. ER・SSOT・マスターデータ
3. オントロジーと ER の違い
4. メタデータとリネージ
5. 指標の正本を一箇所に

Stage 3: データの置き場所とモデル

1. OLTP と OLAP
2. レイク・DWH・マート
3. Bronze / Silver / Gold
4. テーブル・ビュー・MV の使い分け

Stage 4: 品質と信頼

1. データ品質の 6 軸
2. 品質疑義とインシデント対応
3. 野良マートと SSOT 崩壊
4. 分析前チェックリスト

Stage 5: ガバナンス・権限・これから

1. 権限設計の基本
2. ガバナンスを回す
3. ハーネスエンジニアリングと DM
4. 総合ケーススタディ