金融機関のビッグデータ活用におけるデータマネジメントの高度化 |
受講区分 | 会場 |
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開催日時 | 2017-10-16(月) 13:30~16:30 |
講師 |
株式会社NTTデータ
金融事業推進部技術戦略推進部 技術戦略企画担当部長 山本 英生 氏 1996年慶応義塾大学卒業、NTTデータ入社 金融機関向けの情報システムの開発に従事後、金融機関向けのITコンサルティングを担当BI、DWH、ビッグデータ、AI、RPAなどのテーマが専門 |
概要 |
金融機関、特に銀行においては昨今の金融規制対応の中でデータマネジメントの強化が必要とされ、実際に強化されてきました。一方でデジタル化の進展が叫ばれ、ビッグデータやAIなどデータの取り扱いに関するテクノロジーに注目が当たる中、規制対応ではなくトップラインの拡大などに向けてデータの活用が模索されており、こういった文脈でもデータマネジメントの高度化が求められております。 本セミナーでは、金融機関でのビッグデータ活用にフォーカスをあてデータマネジメントの導入にあたってのポイントをご説明いたします。 |
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セミナー詳細 |
1.データマネジメントが求められる背景 (1)データマネジメントと規制対応 (2)データマネジメントとデータ活用 (3)オープンデータ、オープンAPI、データ取引所 (4)ビッグデータ、IoT、AI 2.データマネジメント概論 (1)DMBOK~データマネジメントの知識体系・ベストプラクティス (2)データマネジメントを成功に導く組織 (a)CDO(Chief Data Officer):部門間連携と全社統制 (b)DMO(Data Management Office):データマネジメント実践の専担部門 (c)BICC(Business Intelligence Competency Center):データから価値を生み出す部門横断組織 (3)データマネジメント組織の類型・具体例 (a)組織の類型 (b)金融機関における事例 3.データマネジメント導入時のポイント (1)「戦略」の観点 (a)経営層の理解獲得 (b)経営課題との整合性検証 (c)目的の明確化 (2)「人・組織」の観点 (a)既存部署との役割分担 (b)責任対象の明確化 (3)「業務・システム」の観点 (a)対象範囲の明確化 (b)非構造化データの扱い (4)導入に向けてのロードマップ ~対象範囲拡大に向けて 4.データマネジメント導入後の課題とその対応 (1)「データ分析」の観点 (a)データ利活用の有効性検証 (b)KPIの設定 (c)意思決定サイクルの短縮化 (2)「データマネジメント」の観点 (a)継続性の確保 (b)他部門への啓蒙活動 (3)「システム反映」の観点 (a)データ品質改善に向けたシステム改修 (b)開発統制に向けた規約の作成 5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください |
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