2025年度後期データマネジメント

曜日・時限 月曜日４時限 期別 後期 週時間数 0
ナンバリング GP331307
開講学科等 情報通信工学部-情報工学科
教員名 小野　直亮
小野　直亮
職務履歴

https://research.osakac.ac.jp/index.php?%e5%b0%8f%e9%87%8e%e3%80%80%e7%9b%b4%e4%ba%ae

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目的

データマネジメントとは, ビジネス等の意思決定のために活かすことができるようにデータを管理維持して利用できる状態に常に継続的に改善することである。つまり, ある組織において, データを登録・更新・活用できる状態にしていく活動のことである. 
本講義では, データマネジメントの知識体系をまとめた"DMBOK(Data Management Body of Knowledge)"第2版の概要を理解して知識領域を俯瞰できること, およびその領域と具体的事例と結びつけて学ぶための講義および演習を行う.

授業計画

授業回 形式 学修内容 学修課題
1 A DMBOK、データガバナンス 事前学修 DAMAとDMBOKに関して調べてくる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータマネジメントとDMBOKの概要について復習する(2時間)
2 A, C データ取り扱い倫理、データアーキテクチャ 事前学修 どのような部署がどのようなデータを用いているか、など、自身が将来就職したい企業や興味のある業界でのデータマネジメントの実例を調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータアーキテクチャについて復習する(2時間)
3 A, C データモデリングとデザイン 事前学修 データモデリング、ER図についての実例を調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータモデリングとデザインについて復習する(2時間)
4 A, C データストレージとオペレーション 事前学修 データライフサイクル管理の実例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータストレージとオペレーションについて復習する(2時間)
5 A, C データセキュリティ、データ統合 事前学修 情報セキュリティ事故の実例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータセキュリティ、データ統合について復習する(2時間)
6 A, C ドキュメントとコンテンツ管理、参照データとマスターデータ 事前学修 データベースのオントロジーについての事例を調べてくる(2時間)
事後学修 授業で学んだドキュメントとコンテンツ管理について復習する(2時間)
7 A, C データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス 事前学修 データウェアハウスの活用事例について調べる（2時間）
事後学修 授業で学んだデータウェアハウス、ビジネスインテリジェンスについて復習する(2時間)
8 A, C メタデータ管理、データ品質 事前学修 メタデータ管理の事例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだメタデータ管理、データ品質について復習する(2時間)
9 A, C データマネジメント組織と役割期待、組織の変革 事前学修 データマネジメント組織の事例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータマネジメント組織と役割期待、組織の変革について復習する(2時間)
10 A, C ビッグデータとデータサイエンス 事前学修 ビッグデータ解析の事例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだビッグデータとデータサイエンスについて復習する(2時間)
11 A, C データの収集、リサーチ 事前学修 Webスクレイピングや政府統計データのことを調べてくる(2時間)
事後学修 授業で学んだデータ解析の手法について復習する(2時間)
12 A, C 統計分析、因果解析 事前学修 因果解析の事例について調べる(2時間)
事後学修 授業で学んだ統計分析、因果解析の手法について復習する(2時間)
13 A 機械学習、深層学習 事前学修 MLOpsについて調べる（2時間）
事後学修 授業で学んだ機械学習の手法について復習する(2時間)

授業形式記号

  • A:一斉授業（通常の講義）
  • B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
  • C:体験、実験、実習、演習など
  • D:調査 分析、解析など
  • E:ものづくり、作品制作
  • F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）
  • G:プレゼンテーション
  • H:地域・企業　連携型学習
  • I:その他

到達目標

○取得する資質・能力: 知識・理解力、応用力[DP- P-1-1]
１．データマネジメントにおけるDMBOKの位置づけを説明できる.
２．DMBOKにおいて11の領域があることを理解できる.
○取得する資質・能力: 態度・志向性[DP-P-3-3]
１．時代の即したデータ管理における「品質」と「管理」の考え方を説明でき、自分の小さなプロジェクトに対して設定できる．

評価方法と評価観点

評価方法 配点合計知識・理解力応用力コミュニケーション力態度・志向性創造力 合計
定期試験またはレポート試験 50% 70% 10% 10% 10% 100%
小テスト、小論文 50% 50% 20% 30% 100%
グループワーク 0%
プレゼンテーション 0%
レポート、宿題 0%
授業での姿勢（ノート、質疑など） 0%
作品、パフォーマンス（実技、実演） 0%
その他1(具体的に： 0%
その他2(具体的に： 0%
100% 60% 5% 0% 15% 20% 100%

教科書・参考書

適宜, 講義中に資料を配付する.

オフィスアワー

月曜5限

その他

授業内外の課題について、希望があれば，考え方を適宜解説する。

実務経験のある教員による授業科目

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