本セミナーはこのような方に向いています
- これから、
マスタデータ統合・整備に
取り組まれる方 - マスタデータ統合・整備に
取り組まれているが、
課題感を持たれている方 - マスタデータの
保守・運用に
課題感を持たれている方
講座の特徴
- 大手企業を中心にマスタデータ統合・整備に携わってきたモデラ―（モデリング 技術者）が講師を務める
- マスタデータ統合・整備における検討課題を明確化し、実践した概念モデリングによる解決手法を伝授する
学習目標
- マスタデータ統合・整備の目的と解決すべき課題を説明できる
- マスタデータ統合・整備の実践的なモデリング手法の概容を把握できる
- 取引先マスタのAsIs/ToBeのマスタデータ概念モデルを説明できる
- マスタデータ統合・整備プロジェクトの関係者間での合意形成の進め方を把握できる
複雑さが増し、変化が激しくなる一方の今日のビジネス環境において、変化を察知または先取りし、機敏に次の手を打つことは、多くの企業において至上命題となっています。すなわちデータをもとにした経営や業務オペレーションを継続するデータドリブン経営の推進です。
その実現に向けてERPの導入・更新はもちろん、ＣＲＭやＳＣＭ、Ｗｅｂサイト、データウェアハウスやＢＩツールなどを刷新、整備する企業が少なくありません。しかし、そこには大きな課題があります。ズバリ、企業情報システム群の基本であるマスタデータの統合・整備がおざなりになりがちなことです。
多くの場合、マスタデータも老朽化し、複雑化・サイロ化しています。複数のシステムで異なるマスタデータを維持・利用していることは決して希なケースではありません。このためERPを導入しようとしても複雑化したマスタデータの移行が困難なため、ＥＲＰは一部業務だけにしてレガシーシステムを使い続ける事例、ＥＲＰを導入してもマスタデータの統合が難しくサイロ化を解消できていない事例もあります。
システムが事業や事業毎に独立して稼働している時代なら大きな問題ではありませんでした。今日、マスタデータに粒度の違いや意味のズレがあり、システム間でデータが不整合な状態であれば、データドリブン経営は砂上の楼閣でしかありません。自社データを利用した生成AIの本格的な活用にも悪影響をもたらします。
こうした問題を回避するにはマスタデータの構造と複雑化する要因を明確にし、その要因を吸収する、つまり変化に対応できるマスタデータを設計・実装する必要があります。そうしなければ、いったん整備してもやがて複雑化し、元の木阿弥になるからです。事実、企業情報システムの基盤の一つであるマスタデータを適切に設計しないまま、システムの統合・整備に着手した企業の多くが試行錯誤を余儀なくされている状況も存在します。
これらの状況から脱却するべく企画したのが、「マスタデータ統合・整備のためのモデリング講座」です。取引先データや製品データなど様々なシステム内に散在するマスタデータを、全体最適、ビジネスへの変化対応の視点で統合・整備する手法を解説します。具体的には、取引先マスタデータの統合・整備を、モデリングにより設計し実装するまでのポイントを理解していただきます。講師には大手企業を中心に複数のマスタデータ統合・整備プロジェクトを手がけた実績を有する、雑賀充宏氏（情報システム総研シニアコンサルタント／モデラー）を招聘しました。企業情報システムを担当する方、顧客のシステムをサポートする方など、多くの皆様の参加をお待ちしております。
講師プロフィール
シニアコンサルタント/モデラー
資格: 技術士（情報工学）、UML L4モデラー、ITストラテジスト、システム監査技術者
主な実施プロジェクト例
- 大手メーカー システム刷新のための得意先、組織、品目マスタモデリング
- 大手メーカー システム刷新のための得意先マスタモデリング
- 大手メーカー 技術情報活用のモデリング
- 自動車メーカー 新部品表検討のためのモデリング
- 自動車メーカー 部品手配マスタ設計
- サービス業 購買管理用のマスタモデリング
- 流通卸会社 基幹システム再構築設計、DWH設計、企業向けモデリング研修を実施
タイムテーブル
2024年5月17日（金）
- ※講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
開催概要
| セミナー名 | データドリブン経営、生成AI活用に必須！ マスタデータ統合・整備のためのモデリング講座 |
|---|---|
| 開催日時 | 2024年5月17日（金）10:00～17:30（受付開始 9:30） |
| 会場 |
会場名インプレスグループセミナールーム住所東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F会場URLhttps://www.impressholdings.com/about/map/MAPアクセス方法三田線 神保町駅［A9］ 徒歩5分新宿線 神保町駅［A9］ 徒歩5分 半蔵門線 神保町駅［A9］ 徒歩5分 東西線 竹橋駅［3b］ 徒歩8分 千代田線 新御茶ノ水駅［B7］ 徒歩10分 JR線 御茶ノ水駅［御茶ノ水橋口］ 徒歩15分 |
| 主催 | 株式会社インプレス |
| 参加対象 |
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| 受講料 | 早割：77,000円（税込） ※2024年4月26日（金）までのお申し込み分 通常：88,000円（税込） |
| お問い合わせ先 | 株式会社インプレス セミナー事務局（担当：石川義貴） E-mail：jimukyoku@impress.co.jp 受付時間 10:00～18:00（土・日・祝日を除く） |
| 定員 | 30名（最少開講人数10名）
|
| 注意事項 |
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重要事項
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＜禁止事項＞
- 本講座に関する講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
- 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
- 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。
受講料のお支払い方法について
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- お支払い方法は、クレジットカード決済または請求書による銀行振込（先払い）のいずれかをお選びいただきます。
- 請求書によるお支払いを選択された場合は、お申し込み完了後にご用意するマイページにて請求書をダウンロードいただけます。
お申し込みの翌9時、または16時以降に自動発行されますのでマイページをご確認ください。 - 開講日の3日前（2024年5月14日 火曜日）までに指定の口座に受講料をお振込みください。
- 直前お申し込みのお客様は、お申し込みフォームのご連絡欄に、振込可能日をご記入ください。
- 貴社締めの関係でお支払い日の変更をご希望の場合は、お申し込みフォームの連絡事項欄、または事務局までご連絡ください。
- 受講料のお振り込み手数料はお客様のご負担にてお願いいたします。
お申し込み後のキャンセルについて
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- ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
- 開講日の14日前（2024年5月3日 金曜日）の正午までにキャンセルのご連絡をいただいた場合、受講料は全額ご返金いたします。
- 5月3日（金）以降のキャンセルにつきましては、受講料のご返金はいたしません。ただし、代理の方のご出席は承ります。
- イベントという商品の特性上、5月3日（金）以降のキャンセルは、受講料未納の場合においても【キャンセルフィ100％】となり、お支払いただきます。
- お客様都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
- お客様都合による一部ご欠席など、未受講分のご返金はいたしません。予めご了承のうえ、お申し込みください。
セミナーへの参加方法について
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- セミナー開催が近づきましたら、開催日の前日までに受講ご案内を電子メールにてお送りさせていただきます。
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ご都合により、お振込が間に合わない場合、受講のキャンセルなど、
受講に関する問い合わせは、以下までご連絡ください。ご連絡、お問い合わせ
株式会社インプレス セミナー事務局（担当：石川義貴）
jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00～18:00（土・日・祝日を除く）
よくある質問
インプレスセミナーについて
インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。
現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」（Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等）など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ3,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。
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