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大規模化・複雑化するシステムで、データの全体像が見えにくくなっている
業務の高度化やシステム刷新を重ねる中で、企業のIT環境は年々大規模化・複雑化しています。基幹システムを中心に周辺システムやデータ連携が増え、ひとつの業務が複数のデータベースやシステムにまたがって成り立つ構成も珍しくありません。
その一方で、システム単位の管理はできていても、データを横断して俯瞰する視点（定義・構造・つながり・利用状況）が不足し、「重要データがどこにあり、どの業務やシステムに影響するのか」を即座に説明できない状態に陥っているケースが多く見られます。結果として、データ管理や統制の難易度が高まり、属人化も進みがちです。
構築後に表面化するのは、データガバナンス“基盤”の不足
データガバナンスを強化しようとしても、運用ルールや台帳整備だけでは限界があります。構築段階でデータの定義や構造が統一されず、品質を担保しにくいままシステムが稼働していると、後から全体を整理し直すことが難しくなるためです。
こうした状態では、改修・更改や問い合わせ対応のたびに調査が必要になり、業務効率が低下します。さらに、障害やインシデント発生時には、どのデータがどこまで影響しているのかを追えず、判断が遅れる要因にもなります。ランサムウェア被害のような事例では、その影響がより顕著に表れます。
“情報の地図”を整え、属人化を防ぎ、判断と対応を速くする
重要になるのが、システム構築時からデータモデリングを行い、データの定義・構造・つながりを整理し、全体像を見える形で残すことです。
erwin Data Modelerを活用すれば、テーブル構造やデータ項目、システム間の関係性を可視化し、影響範囲を辿れる「情報の地図」として整備できます。これにより、データの所在・関連性・利用状況が明確になり、特定の担当者だけが分かる状態を防ぎながら、データガバナンスの基盤を構築できます。
業務と判断を支え、変化にも強い設計へ
整理されたデータモデルは、業務効率化や意思決定の迅速化に貢献します。データ構造が明確になることで、分析や開発のスピードが向上し、DX推進を後押しします。
また、障害やインシデントが発生した際にも、どのデータがどの業務やシステムに影響するのかを把握しやすくなり、影響範囲の特定や復旧判断を迅速に行うことが可能になります。ランサムウェア被害のようなケースにおいても、業務停止を最小限に抑えるための判断材料として有効です。
さらに、データの一貫性と透明性が高まることで、法令遵守や監査対応がしやすくなるだけでなく、将来的なAI活用や高度なデータ分析を進めるうえでも、信頼できる基盤として活用できます。
プログラム
10:45～11:00 受付
11:00～11:05 オープニング（マジセミ）
11:05～11:50 大規模システムで「データの所在やつながりが見えない」を防ぐ、データガバナンス設計とは 〜ランサム発生時も影響範囲の特定と復旧判断の遅れを防ぐ、“情報の地図”を整える〜
11:50～12:00 質疑応答
主催・共催
クエスト・ソフトウェア株式会社（プライバシーポリシー）
協力
株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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当日参加方法に関するお問合せ
セミナー事務局
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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