プロジェクト管理を体系的にまとめたPMBOK（Project Management Body of Knowledge）を聞いたことがある人は多いでしょうが、DMBOK（Data Management Body of Knowledge）を知っている人はあまりいないと思います。

DMBOKとは2009年4月に米国のData Management Association Internarional（DAMA）が発表したデータ管理を体系的にまとめた標準です。日本でも2010年2月に出版が予定されているのですけど、IT leadersに一足先に紹介されていたので、そこから10のファンクションを一部引用させてもらいます。

■データガバナンス
→データ戦略の設定やその実行管理など

■データアーキテクチャ管理
→エンタープライズデータモデルの定義と保守など

■データ開発管理
→データモデルの構築やDB設計・実装など

■データベースオペレーション管理
→DB環境整備やパフォーマンス管理など

■データセキュリティ管理
→セキュリティポリシーの設定や監視など

■参照およびマスタデータ管理
→データの値ドメインやビジネスエンティティデータ管理など

■DWHおよびBI管理
→DWHやBIなどビジネス分析の実装や利用状況のモニタなど

■ドキュメントおよびコンテンツ管理
→文書やコンテンツの管理やバックアップ、監視など

■メタデータ管理
→データに関するデータの標準定義や情報配信など

■データ品質管理
→品質管理方針の設定や問題発見、監視など

1つのファンクションには12以上のアクティビティが含まれ、合計で102に達するとDAMAは説明しています。各アクティビティは、プランニング（P）／コントロール（C）／デベロップメント（D）／オペレーショナル（O）の4つに分類されており、このあたりはITILのサービスポートフォリオ管理に近いものがあると感じました。

DMBOK誕生には、SOX法を背景に企業のデータガバナンスを明確にするよう強いられてきた米国社会の存在が大きいと聞いています。日本もJ-SOXによる内部統制の強化により、DMBOKを受け入れる下地は随分整っているように思えます。

上記のデータファンクションはDAMAのサイトから無料でダウンロードできるので、リンク先も紹介しておきます。

http://www.dama.org/i4a/pages/index.cfm?pageid=3345

今のところ、英語、中国語、フランス語、スペイン語の文書が公開されていますが、来年には日本語も追加されることでしょう。

参考のため、一番最後に上記10のファンクションごとに定義されているアクティビティの一覧を引用表示しておきます。興味のある方は是非ダウンロードしてみて下さい。

1.
Data Governance
1.1.
Data Management Planning
1.1.1.
Identify Strategic Enterprise Data Needs (P)
1.1.2.
Develop & Maintain the Data Strategy (P)
1.1.3.
Establish the Data Management Professional Organizations (P)
1.1.4.
Identify & Appoint Data Stewards (P)
1.1.5.
Establish Data Governance & Stewardship Organizations (P)
1.1.6.
Develop, Review & Approve Data Policies, Standards and Procedures (P)
1.1.7.
Review & Approve Data Architecture (P)
1.1.8.
Plan and Sponsor Data Management Projects & Services (P)
1.1.9.
Estimate Data Asset Value & Associated Data Management Costs (P)
1.2.
Data Management Supervision & Control
1.2.1.
Supervise the Data Management Professional Staff & Organizations (C)
1.2.2.
Coordinate Data Governance Activities (C)
1.2.3.
Manage & Resolve Data Related Issues (C)
1.2.4.
Monitor & Ensure Regulatory Compliance (C)
1.2.5.
Monitor Conformance with Data Policies, Standards and Architecture (C)
1.2.6.
Oversee Data Management Projects & Services (C)
1.2.7.
Communicate & Promote the Value of Data Assets (C)
September10, 2008 © 2008 DAMA International – All Rights Reserved 15
DAMA-DMBOK Functional Framework Version 3
2.
Data Architecture Management
2.1.
Develop & Maintain the Enterprise Data Model (P)
2.2.
Analyze & Align With Other Business Models (P)
2.3.
Define & Maintain the Data Technology Architecture (P) (same as 4.2.2)
2.4.
Define & Maintain the Data Integration Architecture (P) (same as 6.2)
2.5.
Define & Maintain the DW / BI Architecture (P) (same as 7.1.2)
2.6.
Define & Maintain Enterprise Taxonomies (P) (same as 8.2)
2.7.
Define & Maintain the Meta Data Architecture (P) (same as 9.2)
3.
Data Development
3.1.
Data Modeling, Analysis & Design
3.1.1.
Analyze Information Requirements (D)
3.1.2.
Develop & Maintain Conceptual Data Models (D)
3.1.3.
Develop & Maintain Logical Data Models (D)
3.1.4.
Develop & Maintain Physical Data Models (D)
3.2.
Detailed Data Design
3.2.1.
Design Physical Databases (D)
3.2.2.
Design Related Data Structures (D)
3.2.3.
Design Information Products (D)
3.2.4.
Design Data Access Services (D)
3.3.
Data Model & Design Quality Management
3.3.1.
Develop Data Modeling & Database Design Standards (P)
3.3.2.
Review Data Model & Database Design Quality (C)
3.3.3.
Manage Data Model Versioning and Integration (C)
3.4.
Data Implementation
3.4.1.
Create & Maintain Development & Test Databases (D)
3.4.2.
Create & Maintain Test Data (D)
3.4.3.
Migrate & Convert Data
3.4.4.
Build & Test Information Products ((D)
3.4.5.
Build & Test Data Access Services (D)
3.4.6.
Build & Test Data Integration Services (D)
3.4.7.
Validate Information Requirements (D)
3.4.8.
Prepare for Data Deployment (D)
4.
Database Operations Management
4.1.
Database Support
4.1.1.
Implement & Maintain Database Environments (C)
4.1.2.
Implement & Control Database Changes (C)
4.1.3.
Acquire Externally Sourced Data (O)
4.1.4.
Plan for Data Recovery (P)
4.1.5.
Backup & Recover Data (O)
4.1.6.
Set Database Performance Service Levels (P)
4.1.7.
Monitor & Tune Database Performance (O)
4.1.8.
Plan for Data Retention (P)
4.1.9.
Archive, Retrieve and Purge Data (O)
4.1.10.
Manage Specialized Databases (O)
September10, 2008 © 2008 DAMA International – All Rights Reserved 16
DAMA-DMBOK Functional Framework Version 3
4.2.
Data Technology Management
4.2.1.
Understand Data Technology Requirements (P)
4.2.2.
Define the Data Technology Architecture (P) (same as 2.3)
4.2.3.
Evaluate Data Technology (P)
4.2.4.
Install & Administer Data Technology (O)
4.2.5.
Inventory & Track Data Technology Licenses (C)
4.2.6.
Support Data Technology Usage & Issues (O)
5.
Data Security Management
5.1.
Understand Data Privacy, Confidentiality & Security Needs (P)
5.2.
Define Data Privacy & Confidentiality Policies & Standards (P)
5.3.
Define Password Standards & Procedures (P)
5.4.
Design & Implement Data Security Controls (D)
5.5.
Manage Users, Passwords & Group Membership (C)
5.6.
Manage Data Access Views (C)
5.7.
Manage Data Access Permissions (C)
5.8.
Monitor User Authentication & Access Behavior (C)
5.9.
Classify Information Confidentiality (C)
5.10.
Audit Data Security (C)
6.
Reference & Master Data Management
6.1.
Understand Reference & Master Data Integration Needs (P)
6.2.
Define the Data Integration Architecture (P) (same as 2.4)
6.3.
Implement Reference & Master Data Management Solutions (D)
6.4.
Control Code Values & Other Reference Data (C)
6.5.
Integrate Master Data (O)
6.6.
Replicate Reference and Master Data (O)
6.7.
Maintain Dimensional Hierarchies (O)
7.
Data Warehousing & Business Intelligence Management
7.1.
Data Warehousing & Business Intelligence Planning
7.1.1.
Understand Business Intelligence Data Needs (P)
7.1.2.
Define & Maintain the DW / BI Architecture (P) (same as 2.5)
7.2.
Data Warehousing & Business Intelligence Implementation
7.2.1.
Implement Data Warehouses & Data Marts (D)
7.2.2.
Implement Business Intelligence Tools & User Interfaces (D)
7.2.3.
Implement Enterprise Reporting (D)
7.2.4.
Implement Management Dashboards & Scorecards (D)
7.2.5.
Implement Analytic Applications (D)
7.3.
Data Warehousing & Business Intelligence Support
7.4.
Train Business Professionals (O)
7.5.
Replicate & Transform Data for Business Intelligence (O)
7.6.
Monitor & Tune Data Warehousing Processes (C)
7.7.
Support Business Intelligence Activity (O)
7.8.
Monitor & Tune BI Activity and Performance (C)
September10, 2008 © 2008 DAMA International – All Rights Reserved 17
DAMA-DMBOK Functional Framework Version 3
September10, 2008 © 2008 DAMA International – All Rights Reserved 18
These activities do not include actual Business Intelligence activities performed by knowledge workers, which include:
•
Perform Ad Hoc Query & Reporting
•
Perform Multidimensional Analysis
•
Perform Statistical Analysis
•
Perform Data Mining
•
Model “What If” Scenarios
•
Monitor and Analyze Business Performance
8.
Document & Content Management
8.1.
Plan for Managing Electronic & Physical Documents (P)
8.2.
Define & Maintain Enterprise Taxonomies (P) (same as 2.6)
8.3.
Implement & Maintain Document Storage Systems (D)
8.4.
Acquire & Store Documents (O)
8.5.
Index Document Information Contents (O)
8.6.
Backup & Recover Documents (O)
8.7.
Support Document Content Analysis (O)
8.8.
Support Document Access, Circulation & Update (O)
8.9.
Monitor & Tune Document Retrieval Performance (C)
8.10.
Archive, Retrieve & Purge Documents (O)
8.11.
Audit Document & Content Management (C)
9.
Meta Data Management
9.1.
Understand Meta Data Requirements (P)
9.2.
Define the Meta Data Architecture (P) (same as 2.7)
9.3.
Develop & Maintain Meta Data Standards (P)
9.4.
Implement a Managed Meta Data Environment (D)
9.5.
Create & Maintain Meta Data (O)
9.6.
Integrate Meta Data (C)
9.7.
Manage Meta Data Repositories (C)
9.8.
Distribute & Deliver Meta Data (C)
9.9.
Support Meta Data Reporting and Analysis (O)
10.
Data Quality Management
10.1.
Develop and Promote Data Quality Awareness (O)
10.2.
Profile, Analyze & Assess Data Quality (D)
10.3.
Define Data Quality Requirements & Business Rules (D)
10.4.
Test & Validate Data Quality Requirements (D)
10.5.
Define Data Quality Metrics & Service Levels (P)
10.6.
Measure & Monitor Data Quality (C)
10.7.
Manage Data Quality Issues (C)
10.8.
Correct Data Quality Defects (O)
10.9.
Design & Implement Operational DQM Procedures (D)
10.10.
Monitor Operational DQM Procedures & Performance (C)
10.11.
Audit Data Quality (C)