第１回 データマネジメント（DM)実態調査 結果報告書 【実施】 日本データマネジメント・コンソーシアム 調査研究部会 目次 序文 1章 調査概要 1-1, 調査期間 1-2, 調査目的 1-3, 調査内容 1-4, 実施方法 1-5, 回答数 1-6, 実施者 2章 調査分析結果報告 2-1, 回答者プロフィールについて 2-2, データ管理・連携・整備に関する設問（Q1～Q6-2）について 2-3, データ分析・活用に関する設問（Q7～Q8）ついて 2-4, 人材・組織に関する設問（Q9, Q10）について 2-5, セキュリティ・BCP に関する設問（Q11-Q15）について 2-6, 最近のトピックに関する設問（Q16-Q24）について 2-7, 総括と今後の展望 3章 回答者プロフィール 3-1, 業種別にみた回答者プロフィール 3-2, 企業規模別にみた回答者プロフィール 3-3, 従業員数別にみた回答者プロフィール 3-4, 役職別にみた回答者プロフィール 4章 単純集計分析結果 1 序文 経営環境がめまぐるしく変化する昨今、意志決定に求められるスピードはこれまで以上のものを求められる 中、的確な意志決定を行うために「データ」の重要性は格段にあがってきている。そこでデータを管理し、また データの品質を計画的に維持・向上させる「データマネジメント」の取り組みは、経営と IT を高度に融合させ て実益に結びつけていく上での要となる。 そこで本研究部会では国内企業のデータマネジメントの取り組みの実態について、アンケート調査を実施 し、その結果を本調査報告書としてまとめるものとする。 2 1章． 調査概要 １-1. 調査期間 2012 年 1 月 11 日～2 月 10 日 １-2. 調査目的 国内企業におけるデータマネジメントの取り組みの状況についての調査を目的とする １-3. 調査内容 ・データの管理・連携について ・データの分析・活用について ・データマネジメントを実施する組織・人材について ・データのセキュリティについて ・データマネジメントに関するトピックスへの興味・取り組みについて １-4. 実施方法 Web 調査 １-5. 回答数 259 社 １-6. 実施者 日本データマネジメント・コンソーシアム調査研究部会 ●アドバイザー： 矢澤篤志（カシオ計算機） 田口潤（インプレスビジネスメディア） ●研究部会長： 樋口裕高（NTT データ） ● メンバー： 稲場淳二（日立製作所） 川上潤司（インプレスビジネスメディア） 北川雅嗣（NTT データ） 喜田昌樹（大阪学院大学） 黒柳開太郎（インフォテリア） 佐藤幸征（データ総研） 下田啓（トーマツ） 谷本一樹（日立製作所） 森未英（TIS） 3 [順不同] 2章． 調査分析結果報告 今回行った調査の結果をもとに、設問単体での集計分析（以下、単純集計分析）とそれぞれの設問と プロフィール（業種、売上規模、従業員数）とのクロス集計分析（以下、プロフィールとのクロス集計分 析）、特定の設問間でのクロス集計分析（以下、設問間でのクロス集計分析）を行ったので、それについ て報告する。回答者プロフィールは本編 3 章、単純集計分析結果は本編 4 章に付けたが、プロフィールとの クロス集計分析結果と設問間でのクロス集計結果は別冊とした。 なお、今回の調査はメールにより広く一般に募集をかけ、Web サイトにてご回答いただいたものを全て有効 回答として利用している。このため、データマネジメントに関心の高い方の回答という偏りが生じている可能性 があることは否定できない。この点にご配慮いただき、結果をご覧いただきたい。 以下、設問をいくつかのカテゴリに分け、報告する。 ２-1. 回答者プロフィールについて 本題に入る前に回答者のプロフィールについて確認しておく。 業種別には製造業・情報処理サービスにやや偏りがみられるものの、広範な業種から回答が得られている。 このような偏りがみられるのは、これら二つの業種において、データマネジメントに関する必要性が高いことが回 答へのモチベーションとなったとも考えられる。売上規模別・従業員規模別にみても様々な規模の企業からの 回答が得られていることが分かる。部門・役職別では当初本研究会で想定していたことではあるが、IT 部門 に関わる方からの回答が 7 割を超えていた。この点ではシステムについて把握されている方の回答ということで、 各社の実情が反映されているものと考えている。 ２-2. データ管理・連携・整備に関する設問（Q1～Q6-2）について まずは、データマネジメントに関するストレートな設問について見ていきたい。 Q1、Q3、Q5、Q6（本編 pp.12-18）でデータマネジメント関連についての実施内容について聞いてい るが、その結果は意外にも多くが何かしらの活動を行っているということだった。データの品質が悪いために多く の問題があるという認識だったために意外に感じたのだが、それはやっているといっても十分にできているという わけではないということのようだ。そのことは Q2、Q4（本編 pp.13,15）で聞いた課題についてはほとんどの 企業が複数課題をあげていることからうかがえ、「やってはいるが、だからこそ課題も多い」ということのようだ。ま た、通常は必要に応じて活動を行うだけだったが、いざ全社レベルでのデータマネジメントが必要になった時に 課題が多く出てきた、ということなのかもしれない。 次にプロフィールとのクロス分析でより詳細にみていく。データマネジメントの実施レベルを聞いている Q1 （別冊 pp.3-5）では企業規模とデータマネジメントの実施状況の間に相関があるように見える。ヒト・カネ にある程度のボリュームがない場合はデータマネジメントの活動が犠牲になっていると考えられる。また、企業 規模が大きくなると広域で情報を流通させる必要があるため、データマネジメントの活動が必要条件となって るのかもしれない。これはメタデータの整備状況を聞いている Q6（別冊 pp.72-74）でも同様の傾向が見 える。一方で、マスターデータ管理に関する設問の Q4（別冊 pp.39-53）では企業規模の大きさに相関 4 する形では違いはあまり見られなかった。マスターデータ管理レベルの違いはメタデータとの整理状況との設問 間での分析結果（別冊 p.350）で相関が見られた。とくに全社規模でメタデータを整理している企業の多く は全社統合マスタを管理しているところが多く、その割合は 80%に迫る勢いだ。メタデータの整備がマスターデ ータ管理の前提となっているようにも見える。 プロフィールとのクロス分析の業種別では、データ品質の問題を聞いている Q2（別冊 pp.６-35）で少し 特徴的なものが見られた。それは 4.金融業において課題なしとしている回答が多かったということだ。とくに“間 違ったデータが多数ある”（別冊 p.9）や“鮮度や詳細度に欠けたデータが多数ある”（別冊 p.15）、“デ ータの形式が統一されていない”（別冊 p.18）ではその傾向が顕著に表れている。これは金融業のおける 規制の多さ・強さによるものとも考えられ、上記の点で問題があるようでは規制をクリアできないためにこのよう な結果となったのではないだろうか。 ２-3. データ分析・活用に関する設問（Q7～Q8）ついて データ分析・活用に関する設問では、“データ分析基盤を導入しているか？”という問いかけをしている。これ には、データ分析というと何かしらのことは必ずやっているだろうと考え、JDMC としてはそういうレベルの分析で はなく組織的である程度の投資をしてまでの分析を行っているか、ということを判断するためこのような問いか けを行った。これは組織的でかつそれなりの規模の分析を行うためにはデータマネジメントができていることが不 可欠だろうと考えたためである。 Q7（本編 p.21）の結果は、全社レベル、部門レベルでの導入合わせて約半数程度だった。ここでも企 業規模との相関があるように見え、企業規模が大きいほど導入の比率は高い（別冊 pp.83-110）。また、 これをデータ品質の維持・向上の活動とのクロス分析したところ、これらの間に相関が見える結果となった（別 冊 p.342）。つまり、データ品質・維持活動を行っているところは全社的な分析基盤を導入しているところが 多いという結果だ。また、分析基盤を導入していないところは大規模な分析を行う必要性がないためにデータ 品質の維持活動を行っていない、あるいはデータ品質が維持できていないため、大規模な分析を行うことがで きない、とも読むことができる。この傾向は、データ連携（別冊 p.347）やメタデータ整理（別冊 p.352）と の設問間のクロス分析においても同じように見える。とくにメタデータの整理とのクロス分析では、全社規模でメ タデータを整理しているところは全社規模での分析基盤を導入し、プロジェクトごとの整理では部門での分析 基盤の導入しているところが多かった。これからデータの分析活用がメタデータ整理の目的になっていると言え るかもしれない。 ２-4. 人材・組織に関する設問（Q9, Q10）について 人材・組織に関して Q9（本編 p.25）でいくつか聞いたが、マスターデータを除いては専任の担当者を難 しいようで、半数前後は担当者なしという結果だった。一方でマスターデータに関しては、（全社的に管理し ているかは別として）専任の担当者を付けているところが 8 割近くあり、さすがにマスターデータの管理に関し て重要視していることがうかがえる。 課題に関する設問の Q10（本編 p.26）の結果で、多くの企業で人材に関して課題としているところが多 く、予算を課題としている企業の数を大きく上回った。また、この結果は業種や企業規模で大きく変わるもの 5 ではなかった。 ２-5. セキュリティ・BCP に関する設問（Q11-Q15）について セキュリティーポリシーについてさすがに 8 割は規定しているという結果だった（本編 p.27）。しかし、ポリシ ーはあるもののポリシーに従ったアクセス制御までできているところは半分にまで減った（本編 p.28）。 BCP に関しては、検討の段階まで含めると 8 割を超える企業が何かしらを行っているという結果となった （本編 p.30）。これは東日本大震災の影響もあるかもしれない。また、データに関してはほとんどの企業で 何かしらの対処を行っていた。 ２-6. 最近のトピックに関する設問（Q16-Q24）について 最近のトピックとして、グローバル、クラウド、ビッグデータ等についても聞いた。 グローバルについては、海外子会社が有りとした会社は 4 割強で、その中で約 10%の企業で海外拠点と 統合されたシステムを利用しているという結果だった（本編 p.32）。一方で半数近くはいまだ海外のシステ ムとはつながっていない（オフラインでのデータ共有含む）。これは多くの企業で課題として挙げている、“デー タ管理ポリシーが統一できていない”や“データの意味・構造が異なる”等（本編 p.33）が障壁となっている ものと思われる。 クラウドについては、パブリッククラウド、プライベートクラウドと合わせても半数強といったところ（本編 p.34） で、それは課題として挙がっている“既存システムとのデータ連携”、“データの気密性確保”等の点（本編 p.35）が懸念材料となっているように見える。 ビッグデータに関しては、関連してソーシャルメディアや Hadoop の取り組み状況についても聞いた。これらは どれも同じような結果（本編 pp.40-42）で、活用している・計画があるを含めて 10%前後、情報収集段 階を含めても半数にも満たない状況で、各種メディア等で騒がれているほど関心はないようにもとれる。しかし これを企業規模別にみてみると、規模の大きなところはかなりの割合で少なくとも情報収集は行っており、この 分野はこれらの企業が先導する形となりそうだ。 ２-7. 総括と今後の展望 今回の調査では、データマネジメントに関連すると考えられる分野である、マスターデータ、メタデータ、分析・ 活用についても聞いた。その結果はある程度想定していた通り、それぞれの分野が密接に関連しているように 見えるものとなった。このことから関連分野を実施することがデータマネジメントのモチベーションとなっていると考 えた。上記のような分野を実施している企業では、（問題は多くあるものの）データから付加価値を抽出し、 それを企業活動へフィードバックしていくといった好循環を生もうとしていると考えられる。これらの企業のシステ ムは、今後それぞれの問題が解決されていけば、より高い付加価値を生むとなっていくものとなっていくのでは ないだろうか。一方で、なかなかデータマネジメントに関する活動に稼働をさくことが難しい企業もあり、これと 相関するように上記関連分野における活動状況も停滞しているようだった。この状況は企業規模の小さいと ころ多かったようだ。データを連携させたり、活用することに価値を見いだせない状況では、確かにデータマネジ メントに限られた人員をさくのは難しいだろう。しかし、活用等に手を付けていないこのような企業こそ見出して 6 いない付加価値があるのではないかと考えられ、むしろこれらの企業こそ伸びしろがあると考えている。JDMC としてこのような企業にどのようにアプローチできるかは一つの課題である。また、価値は見出しているが、データ が整備できていない、という企業には、ぜひ JDMC の活動に参加していただき、データマネジメントについてどの ように取り組むか模索していただきたい。 今後も今回と同様の調査を毎年行っていき経年で状況の変化を追っていく。今回の調査結果をスタート として、これからの調査結果そのものが JDMC の活動の成績表になると考えている。 7 3章． 回答者プロフィール 3-1. 業種別にみた回答者プロフィール P1 貴社の業種は、次のどれにあてはまりますか 製造業 88 建設業 11 流通業 22 金融業 11 情報処理サービス 52 サービス業 44 公共・自治体 11 その他（具体的に） 20 4.25% 7.72% 製造業 33.98% 建設業 流通業 16.99% 金融業 情報処理サービス サービス業 公共・自治体 20.08% 8.49% 4.25% （N=259） 8 4.25% その他 3-2. 売上規模別にみた回答者プロフィール P2 貴社の売上規模は、次のどれに当てはまりますか 50 億円未満 78 50 億円以上～100 億円未満 25 100 億円以上～300 億円未満 38 300 億円以上～500 億円未満 18 500 億円円以上～1000 億円未満 23 1000 億円以上～3000 億円未満 32 3000 億円以上～1 兆円未満 25 1 兆円以上 20 7.72% 50億円未満 9.65% 50億円以上～100億円未満 30.12% 100億円以上～300億円未満 300億円以上～500億円未満 12.36% 500億円円以上～1000億円未満 8.88% 9.65% 1000億円以上～3000億円未満 3000億円以上～1兆円未満 6.95% 14.67% 1兆円以上 （N=259） 9 3-3. 従業員数別にみた回答者プロフィール P3 貴社の従業員規模は、次のどれに当てはまりますか 100 人未満 49 100 人以上～500 人未満 66 500 人以上～1000 人未満 30 1000 人以上～3000 人未満 53 3000 人以上～5000 人未満 9 5000 人以上～1 万人未満 26 1 万人以上～3 万人未満 16 3 万人以上～5 万人未満 5 5 万人以上 5 1.93% 1.93% 100人未満 6.18% 18.92% 100人以上～500人未満 500人以上～1000人未満 10.04% 1000人以上～3000人未満 3.47% 3000人以上～5000人未満 5000人以上～1万人未満 25.48% 20.46% 1万人以上～3万人未満 3万人以上～5万人未満 5万人以上 11.58% （N=259） 10 3-4. 役職別にみた回答者プロフィール P4 ご回答いただいた方の社内でのお立場に最も近いものとして、 次のどれに当てはまりますか IT 部門を統括する責任者 33 IT 部門のマネジャー 70 IT 部門の実務担当者 83 経営企画部門を統括する責任者 3 経営企画部門のマネジャー 6 経営企画部門の実務担当者 6 事業部門を統括する責任者 1 事業部門のマネジャー 8 事業部門の実務担当者 21 経営者・役員 16 その他（具体的に） 12 4.63% 6.18% IT部門を統括する責任者 IT部門のマネジャー 12.74% IT部門の実務担当者 8.11% 0.39% 経営企画部門を統括する責任者 3.09% 経営企画部門のマネジャー 2.32% 2.32% 27.03% 経営企画部門の実務担当者 事業部門を統括する責任者 1.16% 事業部門のマネジャー 事業部門の実務担当者 32.05% 経営者・役員 その他（具体的に） （N=259） 11 4章． 単純集計分析結果 Q01 製品データ/顧客データの名寄せやクレンジングなど、必要なデータが常に正確かつ最新である ための「データ品質の維持・向上の活動」の貴社での状況は、次のどれに当てはまりますか。 回答内容 回答数 全社レベルでデータの品質を維持・向上する活動を行っている 56 部門レベルでデータの品質を維持・向上する活動を行っている 31 必要に応じて、システムごとにデータの品質を維持・向上する活動を行っている 特に活動は行っていない 107 65 全社レベルでデータの品質を 維持・向上する活動を行っている 25.10% 21.62% 部門レベルでデータの品質を 維持・向上する活動を行っている 11.97% 必要に応じて、システムごとにデータの 品質を維持・向上する活動を行っている 41.31% 特に活動は行っていない （N=259） 12 Q02 貴社におけるデータ品質について、どのような問題を感じていますか（複数回答） 回答内容 回答数 重複したデータが多数ある 144 データの形式が統一されていない 136 鮮度や詳細度に欠けたデータが多数ある 126 データの意味が統一されていない 111 同意異表記のデータが多数ある 92 データ項目内に曖昧な表記がある 87 間違ったデータが多数ある 78 必要なデータ項目が欠落している 63 データ項目名と内容が異なっている 59 その他 17 特に課題はない 15 0 20 40 60 80 100 120 140 144 重複したデータが多数ある 136 データの形式が統一されていない 126 鮮度や詳細度に欠けたデータが多数ある 111 データの意味が統一されていない 92 同意異表記のデータが多数ある 87 データ項目内に曖昧な表記がある 78 間違ったデータが多数ある 63 必要なデータ項目が欠落している 59 データ項目名と内容が異なっている その他 17 特に課題はない 15 13 160 Q03 顧客データや商品データなどのマスターデータを統合的に管理する「マスターデータ管理」の 実施状況は、次のどれに当てはまりますか 回答内容 回答数 マスターデータを一元的に登録・管理し、 それを各部門で利用している 94 部門ごとに登録したマスターデータを 統合（名寄せ）して利用している 35 部門ごとに登録したマスターデータを 部門間で連携して利用している 49 マスターデータは部門ごとに個別に登録し、 個別に利用している 70 その他 11 4.2% マスターデータを一元的に登録・管理し、 それを各部門で利用している 部門ごとに登録したマスターデータを 27.0% 36.3% 統合（名寄せ）して利用している 部門ごとに登録したマスターデータを 部門間で連携して利用している マスターデータは部門ごとに個別に登録し、 18.9% 個別に利用している 13.5% その他 （N=259） 14 Q04 全社的なマスターデータ管理の実施において、何が課題だと思いますか（複数回答） 回答内容 回答数 部門間を超えたマスターデータ管理を 担える適切な人材がいない 146 マスターデータの管理を部門に委ねており、 一元化できない 101 全社での実施となると ROI が不透明で、 経営層など社内の理解が得られない 81 マスターデータ管理よりも優先度の高い IT 関連業務が多い 75 その必要性を感じない 23 その他 28 0 20 40 60 80 100 部門間を超えたマスターデータ管理を マスターデータの管理を部門に委ねており、 101 一元化できない 全社での実施となるとROIが不透明で、 81 経営層など社内の理解が得られない マスターデータ管理よりも優先度の高い 75 IT関連業務が多い その他 140 146 担える適切な人材がいない その必要性を感じない 120 23 28 15 160 Q05 複数のシステム間におけるデータ連携基盤の整備状況は、次のどれに当てはまりますか。 なおデータ連携基盤とは、多重入力などの負荷を軽減するために複数システム間でデータを連携させるシス テムや、それを実現するソフトウェアを指します。 回答内容 回答数 複数システム間でのデータの流用性を 高めて作業負荷を軽減するため 139 複数システムを対象に目的のデータを 素早く入手するため 88 取引先等を含めてデータ形式や業務 プロセスを標準化するため 51 企業統合におけるシステム対応を 迅速化するため 36 データ再入力等にかかわる外注費用を 削減するため 30 その他 5 1.5% (1)全社的なデータ連携基盤を 12.0% すでに構築している (2)一部のシステム間のデータ連携基盤を 25.5% 構築している (3)個別のシステムごとに、必要なデータ連携の インタフェースを都度構築している 36.7% (4)特にデータ連携基盤は構築しておらず、 必要な場合は人手に頼っている 24.3% (5)その他 （N=259） 16 Q05-1 Q05 で（1）～（3）と回答した方に伺います。データ連携基盤を導入した目的は 次のどれに当てはまりますか（複数回答） 回答内容 回答数 (1)全社規模で実施し、管理・統制している 26 (2)プロジェクト（システム）ごとに実施し、 管理・統制している 42 (3)プロジェクト（システム）ごとに実施しているが、 管理・統制はできていない 84 (4)実施していない 86 (5)分からない 21 0 20 40 60 複数システムを対象に目的のデータを 88 素早く入手するため 取引先等を含めてデータ形式や業務 51 プロセスを標準化するため 企業統合におけるシステム対応を 36 迅速化するため データ再入力等にかかわる外注費用を 30 削減するため その他 80 5 17 100 Q06 データの意味や構造を規定するデータを「メタデータ」と呼びます。メタデータの整理の実施状況は 次のどれに当てはまりますか 回答内容 回答数 (1)全社規模で実施し、管理・統制している 26 (2)プロジェクト（システム）ごとに実施し、 管理・統制している 42 (3)プロジェクト（システム）ごとに実施しているが、 管理・統制はできていない 84 (4)実施していない 86 (5)分からない 21 (1)全社規模で実施し、管理・統制している 8.1% 10.0% (2)プロジェクト（システム）ごとに実施し、 管理・統制している 16.2% (3)プロジェクト（システム）ごとに実施しているが、 33.2% 管理・統制はできていない (4)実施していない 32.4% (5)分からない （N=259） 18 Q06-1 Q06 で（1）～（3）と回答した方にお尋ねします。メタデータ整理の実施主体は次のどれに 当てはまりますか 回答内容 回答数 自社で専任の担当を置いている 27 兼務だが、自社で担当している 108 外部へ委託している 11.2% 17 17.8% 自社で専任の担当を置いている 兼務だが、自社で担当している 外部へ委託している 71.1% （N=152） 19 Q06-2 Q06 で（1）～（3）と回答した方にお尋ねします。メタデータ整理により得られた、 もしくは得られると考えられる効果として、次のどれが当てはまりますか（複数回答） 回答内容 回答数 システムの構築、保守を効率化できる 106 データ分析・活用がし易くなる 106 マスターデータの維持管理が容易になる 91 特別な効果はない 3 分からない 4 その他 1 0 20 40 60 80 100 システムの構築、保守を効率化できる 106 データ分析・活用がし易くなる 106 91 マスターデータの維持管理が容易になる 特別な効果はない 3 分からない 4 その他 1 20 120 Q07 データ分析の実施を目的とした DWH や BI ツール、統計ソフトなど、データ分析基盤の導入状況 は、次のどれに当てはまりますか なお、表計算ソフトをローカル PC で単独で使うケースは、データ分析基盤には含めません。 回答内容 回答数 (1)導入し、全社レベルで活用している 56 (2)導入し、部門単位で導入している 76 (3)導入していない 114 (4)分からない 13 5.0% 21.6% (1)導入し、全社レベルで活用している (2)導入し、部門単位で導入している 44.0% (3)導入していない 29.3% （N=259） 21 (4)分からない Q07-1 Q7 でデータ分析基盤を導入済み（（1）か（2））と回答した方に伺います。 導入の目的は次のどれにあてはまりますか（複数回答） 回答内容 回答数 販売やマーケティング分析を行うため 83 財務分析を行うため 69 顧客分析を行うため 65 製品企画・製造や物流に関する分析を行うため 42 その他 3 0 20 40 60 83 販売やマーケティング分析を行うため 69 財務分析を行うため 65 顧客分析を行うため 製品企画・製造や物流に 42 関する分析を行うため その他 80 3 22 100 Q07-2 Q7 でデータ分析基盤を導入済み（（1）か‘（2））と回答した方に伺います。データ分析 の実態として「定型分析」「非定型分析」のどちらに比重がありますか なお、定型分析とは月次レポートなど処理手順や観点が一定な分析を、非定型分析とは処理手順や観点 を利用者が随時変更しながら行う分析を指します。 回答内容 回答数 主に定型分析が用途の中心 56 主に非定型分析が用途の中心 15 定型分析と非定型分析の両方を実施している 61 その他 0 0.0% 主に定型分析が用途の中心 42.4% 46.2% 主に非定型分析が用途の中心 定型分析と非定型分析の両方を実施している その他（具体的に） 11.4% （N=259） 23 Q08 データ分析の課題として感じていることは何ですか（複数回答） 回答内容 回答数 比較的単純な分析しかしておらず、 分析基盤を生かしているとはいえない 132 分析に必要なデータを十分に揃えられない 109 分析基盤の活用度が低い。 または分析結果が利用されていない 106 分析に際して、どんなアウトプットを 出すべきかが決まらない 94 データの抽出や変換、分析基盤への ロードに時間やコストがかかる 89 分析基盤にコストがかかる／ROI が 出しにくい 62 その他 18 0 20 40 60 80 100 比較的単純な分析しかしておらず、 132 分析基盤を生かしているとはいえない 109 分析に必要なデータを十分に揃えられない 分析基盤の活用度が低い。 106 または分析結果が利用されていない 分析に際して、どんなアウトプットを 94 出すべきかが決まらない データの抽出や変換、分析基盤への 89 ロードに時間やコストがかかる 分析基盤にコストがかかる／ROIが 62 出しにくい その他 120 18 24 140 Q09 データマネジメントに関する人材や組織についてお伺いします。次の作業を担う担当者・組織の有 無をお答えください(1 人あるいは 1 つの部署で複数の作業を担う場合、該当するものをすべて選択)。 なし 自社の（概念）データモデルの 企画・設計・整備 自社のマスターデータの保守や管理 自社のデータ品質の維持・管理 他部門からの依頼などによる 専門的なデータ分析 あり あり あり あり (1 人) (2 人) (3～5 人) あり (6～10 人) (10 人以上) 139 41 27 33 6 13 58 69 48 50 18 16 104 55 35 34 14 17 150 42 31 20 5 11 自社の（概念）データモデルの 自社のマスターデータの保守や管理 企画・設計・整備 2.3% 5.0% 6.9% 6.2% なし 12.7% なし 22.4% あり（1人） あり（2人） 10.4% 53.7% あり（3～5人） 26.6% あり（6～10人） 15.8% 18.5% あり（10人以上） あり（6～10人） あり（10人以上） 他部門からの依頼などによる 自社のデータ品質の維持・管理 5.4% あり（2人） 19.3% あり（3～5人） あり（1人） 専門的なデータ分析 1.9% 4.2% 6.6% 7.7% 40.2% 13.1% なし なし あり（1人） あり（1人） 12.0% あり（2人） あり（3～5人） 13.5% あり（6～10人） 21.2% 16.2% あり（10人以上） （N=259） 25 あり（2人） 57.9% あり（3～5人） あり（6～10人） Q10 データマネジメントに関する人材や組織の課題についてお伺いします。次の中から、最も課題に 感じるものから順に 3 つ列挙ください。 第一の課題 対応できるスキルを持った人材がいない 第二の課題 第三の課題 118 42 27 人材を育成するのが難しい 39 81 56 予算が確保しにくい 59 36 49 人材のキャリアプランを作りにくい 15 38 51 人材の業務上の評価が難しい 18 38 37 モチベーションを高めるのが難しい 10 24 39 対応できるスキルを持った人材がいない 236 人材を育成するのが難しい 78 予算が確保しにくい 63 121.5 118 54 27 56 49 第一の課題 第二の課題 人材のキャリアプランを作りにくい 30 人材の業務上の評価が難しい 36 57 51 57 第三の課題 37 モチベーションを高めるのが難しい 20 36 39 0 50 100 150 200 250 300 350 ※「第 1 の課題」を 2 ポイント、「第 2 の課題」を 1.5 ポイント、「第 3 の課題」を 1 ポイントとして合計値を算出した 26 Q11 貴社におけるセキュリティポリシー（企業の情報資産を守るための情報セキュリティ対策）の 有無は次のどれに当てはまりますか 回答内容 回答数 セキュリティポリシーを規定している 206 セキュリティポリシーは規定していない 43 規定しているかどうか分からない 10 3.9% 16.6% セキュリティポリシーを規定している セキュリティポリシーは規定していない 規定しているかどうか分からない 79.5% （N=259） 27 Q12 社内の情報資産（主要なシステムで管理するデータ）へのアクセス制御として、以下のどれが 当てはまりますか 回答内容 回答数 アクセスを制御し、それはセキュリティポリシーと 密接に連携している 127 アクセスを制御しているが、必ずしもセキュリティ ポリシーとは連動していない 96 アクセスの制御を十分にできていない 35 その他 1 0.4% アクセスを制御し、それはセキュリティポリシーと 13.5% 密接に連携している アクセスを制御しているが、必ずしもセキュリティ 49.0% ポリシーとは連動していない アクセスの制御を十分にできていない 37.1% その他 （N=259） 28 Q13 データ漏えいなど情報セキュリティに関わるコストについて、システム総保有コスト（TCO）に 対する比率はどの程度が妥当だと思いますか 回答内容 回答数 5％未満 130 5～10％ 108 10～20% 20 20%以上 1 0.4% 7.7% 5％未満 5～10％ 50.2% 41.7% 10～20% 20%以上 （N=259） 29 Q14 BCP（事業継続計画）の策定状況は、以下のどれに当てはまりますか 回答内容 回答数 BCP を策定済みで、定期的に内容を見直している 39 BCP を策定済みだが、内容の見直しは今後の検討事項 77 BCP の策定を検討している段階にある 100 当面の間は BCP を策定する予定がない 16.6% 43 BCPを策定済みで、定期的に 15.1% 内容を見直している BCPを策定済みだが、内容の 見直しは今後の検討事項 29.7% BCPの策定を検討している 段階にある 38.6% 当面の間はBCPを策定する 予定がない （N=259） 30 Q15 データに関する BCP について、次の中で実施しているものはどれですか（複数回答） 回答内容 回答数 業務復旧に備えてデータをバックアップしている 222 障害対策としてデータを遠隔地に分散配置している 114 緊急時におけるデータ処理の代替手順などを明文化している 61 データに関する BCP は特段何も行っていない 28 その他 6 0 50 100 業務復旧に備えてデータを 障害対策としてデータを遠隔地 114 に分散配置している 緊急時におけるデータ処理の 61 代替手順などを明文化している 行っていない 200 222 バックアップしている データに関するBCPは特段何も 150 28 その他 6 31 250 Q16 貴社は海外に子会社がありますか。 回答内容 回答数 はい 111 いいえ 148 42.9% はい いいえ 57.1% （N=259） Q16-1 海外に子会社がある企業の方にお尋ねします。国内外の情報システムの関係は、次のどれに当 てはまりますか 回答内容 回答数 海外拠点とほぼすべて統合・共通化された情報システムを使っている 11 海外拠点と一部のみ統合・共通化された情報システムを使っている 35 別のシステムだが、オンラインでデータを共有する仕組みがある 16 別のシステムであり、オフラインでデータを共有している 13 海外拠点の情報システムとは、特に連携していない 36 海外拠点とほぼすべて統合・共通化された 9.9% 情報システムを使っている 海外拠点と一部のみ統合・共通化された 32.4% 情報システムを使っている 別のシステムだが、オンラインでデータを 31.5% 共有する仕組みがある 別のシステムであり、オフラインでデータを 共有している 11.7% 海外拠点の情報システムとは、 14.4% 特に連携していない （N=111） 32 Q17 システムのグローバル連携において、データに関わる課題として感じていることは 何ですか(複数回答) 回答内容 回答数 データ管理ポリシーが統一できない 61 データの意味・構造が異なる 55 データの同一性確保が困難 51 各言語（自然言語）の翻訳および整合性確保の負荷 47 製品や部品などのコードに不整合がある 41 特に課題はない（クリア済み） 12 その他 6 0 10 20 30 40 50 61 データ管理ポリシーが統一できない 55 データの意味・構造が異なる 51 データの同一性確保が困難 各言語（自然言語）の 47 翻訳および整合性確保の負荷 41 製品や部品などのコードに不整合がある 12 特に課題はない（クリア済み） その他 60 6 33 70 Q18 クラウドサービスの利用について、次のどれが当てはまりますか 回答内容 回答数 パブリッククラウドを利用している 54 プライベートクラウドを構築している 55 パブリッククラウドとプライベートクラウドの両方を利用している 35 クラウドサービスは利用していない 115 20.8% パブリッククラウドを利用している プライベートクラウドを構築している 44.4% パブリッククラウドとプライベートクラウドの 21.2% 両方を利用している クラウドサービスは利用していない 13.5% （N=259） 34 Q19 クラウドサービスを利用する際に発生すると考えられる（または現実に発生した）データに関する 課題として、最も懸念するものから順に 3 つ列挙ください。 第一の課題 第二の課題 第三の課題 データの機密性の確保ができない 84 55 29 既存システムとのデータ連携が困難である 79 40 32 データの不正アクセスの発生源を特定できない可能性がある 24 48 59 特に課題は生じない 30 33 46 解約時のデータ削除が確認できない可能性がある 16 32 34 マスターデータの全社一元管理を実践しにくい 17 24 27 9 27 32 監査証跡をクラウド事業者が提供できない データの機密性の確保ができない 168 既存システムとのデータ連携が困難である 158 データの不正アクセスの発生源を特定できない… 48 特に課題は生じない 72 60 49.5 解約時のデータ削除が確認できない可能性が… 32 48 マスターデータの全社一元管理を実践しにくい 36 27 監査証跡をクラウド事業者が提供できない 82.5 34 60 29 32 59 第一の課題 46 第二の課題 第三の課題 34 18 40.5 32 0 50 100 150 200 250 300 ※「第 1 の課題」を 2 ポイント、「第 2 の課題」を 1.5 ポイント、「第 3 の課題」を 1 ポイントとして合計値を算出した 35 Q20 従業員の方々が作成するオフィス文書などのコンテンツについて、それらの管理体制は次のどれに 当てはまりますか 回答内容 回答数 (1)すべてのコンテンツは全社共通の共有システム/ サーバーに保存している 61 (2)すべてのコンテンツは部門ごとの共有システム/ サーバーに保存している 32 (3)一部のコンテンツは全社で共通の共有システム/ サーバーに保存している 96 (4)一部のコンテンツは部門ごとの共有システム/ サーバーに保存している 60 (5)コンテンツはローカル PC に保存している 10 3.9% (1)すべてのコンテンツは全社共通の共有システム/ サーバーに保存している 23.6% (2)すべてのコンテンツは部門ごとの共有システム/ 23.2% サーバーに保存している (3)一部のコンテンツは全社で共通の共有システム/ サーバーに保存している 12.4% (4)一部のコンテンツは部門ごとの共有システム/ サーバーに保存している 37.1% (5)コンテンツはローカルPCに保存している （N=259） 36 Q20-1 Q20 で（1）～（4）に回答された方に伺います。共有システム/サーバーに保存された コンテンツの検索について、以下のどれが当てはまりますか 回答内容 回答数 (1)専用のコンテンツ管理システムを導入し、 全文検索など柔軟な利活用が可能である (2)専用のコンテンツ管理システム等は特に使わず、 通常のファイル検索等で対処している 30 214 (3)その他 5 2.0% 12.0% (1)専用のコンテンツ管理システムを導入し、 全文検索など柔軟な利活用が可能である (2)専用のコンテンツ管理システム等は特に使わず、 通常のファイル検索等で対処している (3)その他 85.9% （N=249） 37 Q20-2 Q2-1 で（1）と回答された方に伺います。導入しているコンテンツ管理システムは、次のどれ に当てはまりますか 回答内容 回答数 電子ファイリングシステム 12 Web コンテンツ管理システム 7 グループウェア 9 ワークフローシステム 2 その他 0 6.7% 電子ファイリングシステム Webコンテンツ管理システム 40.0% 30.0% グループウェア ワークフローシステム 導入していない その他 23.3% （N=30） 38 Q21 自社で管理する非構造化データについて、5 年後はどのように増減するかの予測をお尋ねします。 次の各カテゴリについて、それぞれどれが当てはまりますか 微増 激増 不変 微減 激減 社内システムから取得するログデータ 78 105 62 10 4 静止画/動画などのマルチメディアデータ 69 112 67 10 1 Web サイトで扱うコンテンツデータ 60 105 77 13 4 社外のソーシャルメディアのデータ 57 89 105 6 2 従業員が作成するオフィス文書データ 47 117 78 16 1 メールなどのコミュニケーションデータ 44 102 86 23 4 社内外の設備で取得するセンサーデータ 38 70 140 9 2 社内システムから 78 取得するログデータ 静止画/動画などの 105 69 マルチメディアデータ Webサイトで扱う 10 4 67 101 112 60 コンテンツデータ 62 105 77 13 4 激増 社外のソーシャル メディアのデータ 従業員が作成する オフィス文書データ メールなどの コミュニケーションデータ 社内外の設備で取得する センサーデータ 0% 57 89 47 105 62 78 16 1 117 44 102 38 86 70 20% （N=259） 39 60% 不変 微減 激減 23 4 140 40% 微増 92 80% 100% Q22 貴社は「ビッグデータ」をビジネスに活用していますか 回答内容 回答数 すでに活用している 12 具体的な活用計画がある 13 検討に向けた情報収集の段階 71 当面は活用の予定がない 159 その他 4 1.54% 4.63% 5.02% すでに活用している 具体的な活用計画がある 27.41% 検討に向けた情報収集の段階 当面は活用の予定がない 61.39% その他 （N=259） 40 Q23 ソーシャルメディア上で流通するデータのビジネス活用についてお尋ねします。現在の取り組み状況 として、以下のどれが当てはまりますか 回答内容 回答数 すでに活用している 17 具体的な活用計画がある 14 検討に向けた情報収集の段階 78 当面は活用の予定がない 149 その他 1 0.39% 6.56% 5.41% すでに活用している 具体的な活用計画がある 57.53% 30.12% 検討に向けた情報収集の段階 当面は活用の予定がない その他（具体的に） （N=259） 41 Q24 超大規模なデータを管理、処理する手段として Hadoop と呼ばれるソフトが関心を集めています。 Hadoop に対する取り組み状況として、以下のどれが当てはまりますか 回答内容 回答数 本格的に導入し、データ蓄積を進めている 5 試験的に導入し、使えるかどうかを検証している 17 導入していないが、Hadoop に関する情報を収集している 58 当面は導入の予定がない 127 Hadoop の存在を知らない 1.93% 52 6.56% 本格的に導入し、データ蓄積を 進めている 20.08% 試験的に導入し、使えるかどうかを 検証している 22.39% 導入していないが、Hadoopに関する 情報を収集している 当面は導入の予定がない 49.03% Hadoopの存在を知らない （N=259） 42 「第１回データマネジメント（DM)実態調査結果報告書」 初版 2012 年 6 月 22 日 実施 日本データマネジメント・コンソーシアム調査研究部会
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