これからのデータ利活用の原理原則~人とITの共創に向けて【会場】 (4124158)
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データ利活用が進まない。DXを旗印に、データアナリティクスやAIを採用していますが、なかなかうまくいきません。原因は、ITの利活用方法が自動化やデータ共有に偏重されていることにあります。データは、変化に対応する人や組織の創発的な行動に繋がらなければなりません。人とデータ(IT)との関係を原理的に見直し、経営のアジリティに貢献するための「データ利活用のポイント」を整理いたしました。本講座では、データ利活用を促進してVUCAの時代に対応し続けるための「データ利活用の原理原則」を解説いたします。
日時 |
2025年3月7日(金) 10:00-17:00会場 |
カテゴリー |
IS導入(構築)・IS保守専門スキル |
DXリテラシー |
What(DXで活用されるデータ・技術):データ |
講師 |
三輪一郎 氏 (株式会社プライド 取締役常務執行役員 シニア・システム・コンサルタント ) 1989年、株式会社プライドに入社。後にV字型アプローチの原型となった情報システム・エンジニアリング方法論の普及に努め、システム・ライフサイクル管理の標準化支援並びに上流工程のコンサルティングを行う。2005年には内閣府CIO補佐官を務めた。
*プライド社の新しい情報化方法論「AxSEM®」はこちらです。
教育コースの開発と講師も数多く担当。現在は青山学院大学の非常勤講師として社会人向け講座ADPISA(青山・情報システムアーキテクト育成プログラム)でも講義を担当している。PMP、ITコーディネーター。
・著書
「データ経営が日本を変える!」(共著、JUAS:2022)
「Web世代が知らないエンタープライズシステム設計」 (共著、日経BP:2022)
「はじめての上流工程をやり抜くための本」(翔泳社:2008)
「SEのための26の交渉テクニック」(翔泳社:2004)
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参加費 |
JUAS会員/ITC:35,200円 一般:45,100円(1名様あたり 消費税込み、テキスト込み)【受講権利枚数1枚】 |
会場 |
一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会(NBF東銀座スクエア2F) |
対象 |
・人や組織の創発的な行動を支えるデータ利活用環境の構築を急いでいる方
・データ利活用によって、業務部門とIT部門の関係を強化したい方
・CIO、IT部門長、IT部門リーダー、プロジェクトマネージャー並びに各々の候補の方
・業務部門からIT部門に配属されたリーダクラスの方、DX推進責任者の方
中級 |
開催形式 |
講義、グループ演習 |
定員 |
25名 |
取得ポイント |
※ITC実践力ポイント対象のセミナーです。(2時間1ポイント) |
ITCA認定時間 |
6
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主な内容
■受講形態
会場のみ(オンラインなし)
■テキスト
当日配布
■開催日までの課題事項
特になし
データ利活用が進まない。
DXを旗印に、データアナリティクスやAIを採用していますが、なかなかうまくいきません。
原因は、ITの利活用方法が自動化やデータ共有に偏重されていることにあります。データは、変化に対応する人や組織の創発的な行動に繋がらなければなりません。人とデータ(IT)との関係を原理的に見直し、経営のアジリティに貢献するための「データ利活用のポイント」を整理いたしました。
本講座では、データ利活用を促進してVUCAの時代に対応し続けるための「データ利活用の原理原則」を解説いたします。
<本講座のポイント>
・VUCA時代の背景を理解し、今後求められる「データ利活用」のあるべき姿を捉え直す。
・データの構造を理解してビジネスのルールを表現する方法を理解する。
・ビジネスを変える行動とデータとの関係をエンジニアリング的に理解する。
・データを活用してビジネス・モデル変革を実現する環境の原理原則を理解する。
<研修内容>
1.データ利活用が進まない
・データサイエンティクスやAIはコンテクストを読み切れない
・データ利活用に「決まった答え」を求めていないか
・決められた通りにしか動けない「ルール病」に陥ってないか
・2つの行動様式:プリンシプルベース/ルールベース
・VUCAの時代、データ利活用のスコープが変わった
2.データ利活用とは(我々は何を作り上げればよいのか)
・情報システムとは:狭義のシステム/広義のシステム
・情報とは/データとは:データは「制御」のためのインプット
・データ利活用の成功例:データから得た人の知恵が企業の行動を変えた
・データ活用の「自動化」と「自働化」(フォードとトヨタのアプローチに照らして)
・エントロピーの分類(IGL)と創発的な行動の関係
~ 昼食 ~
●演習1:それって人の仕事?
3.データ活用を支える2つの視点(タイプとバリュー)
・コッドが目指したデータ利活用の原理
・データのタイプを理解する:ER図表現の限界と対策
・データのタイプ(と構造)を表現する:「データ・モデリング」
●演習2:ビジネス・ルールをデータ構造で写し取る(意味モデル表現の大切さ)
・環境の変化に反応する組織を作る
・データのバリューを理解する:データ値の意味解釈に基づく行動喚起
・データのバリュー(と意味)を共有する:「データ値の意味解釈」
●演習3:ビジネスの変革をデータのバリューで喚起する(値の意味共有の大切さ)
4.アジャイルでしかやれない
・やってみながら確かめていかないとわからない(事前に決められない)
・状況の変化に追随する継続的改善、データを見て解釈して行動を変え続ける
・目標は「変化に追随する行動をとる組織」が利活用するデータ
・改めて「データ利活用」とは
5.まとめ:データによる共創環境の構築と継続
・データによる共創環境の構築と維持
・改善マインドの醸成とデータの関係再確認