データマネジメントと...

データマネジメントとIRデータ統合化の状況

2019年 3月 8日久留米工業大学丸山研二

継続的改善のためのIR/IEセミナー2018 IR実務担当者セッション１

1. IRの役割：データマネジメントとICTインフラ

2. 調査方法：質問紙調査

3. 質問紙調査の結果と分析

4. 今後に向けて

5. 謝辞

6. 参考文献

Copyright 2019 Kurume Institute of Technology

内容

1

比較：米国の大学では統合DBが整備されている現状把握：日本のIR部門の「データマネジメント」とICTインフラである「統合DB, DWH」の状況はどうなっているのか？

問題意識：1. IR責任者は情報管理者として責務を果たしているのか？2. 統合DB, DWH無しに効率良く成果物を得ているのか？3. IR部門は、大学経営に貢献しているのか？


データ分析に無駄な手間がかかる、価値創出が遅い

本テーマを始めたきっかけ

2


Volkwein(2008)の「IRの４つの顔」を拡張した

IRの６つの顔* *丸山(2018)

3

IR 対象とする人

役割

情報管理者情報広報者

分析者研究者

IRインフラ管理者

IR教育推進者

内部の人外部の人

プロセスやり方コンテンツ内容ICTインフラ

ICTリテラシーインフラ

データマネジメント

ICTインフラ(統合DB, DWH)

IRリテラシー

IRリテラシ－トップのIR知識分析スキルデータ分析システム

ICTインフラ統合DB, 統合DWH

データマネジメントガバナンスアーキテクトセキュリティDWH,BI品質人材育成


43大学にメールで問合せ、36大学より回答 (84%)

質問紙調査

4

■ 大学執行部（学長、副学長など）のICT知識はどのようなものでしょうか？データマネジメント、統合DB, DWHに関する知識は深いでしょうか？0) 不明1) データマネジメント、統合DB, DWHに関する

知識は、あまりない。2) 概念を知っているが、助言無しで的確な判断

が出来るほどでは無い3) 概念を知っていて、助言無しで的確な判断が

できる4) 詳細を知っており、的確な判断ができる

※ 全質問文は、補足資料に掲示

結果と分析

Copyright 2019 Kurume Institute of Technology5


包絡線は大学の規模に反比例

トップのIR知識

6

一部のトップにIR知識が豊富な方がいる。全体の11% 44%は、知識はあまりないと回答

トップ

のIR

知識

0

1

2

3

4

0 500 1000 1500 2000

● 国立・総合♦ 国立・単科〇私立・総合◇ 私立・単科

4) 詳細を知っていて、的確な判断ができる3) 概念を知っていて、的確な判断ができる2) 概念は知っているが的確な判断はできない1) 知識は、あまりない。0) 不明

大学の規模（収入）, 億円


中心線は大学の規模に比例

分析スキル

7

収入500億円未満の大学で分析スキルの高い方が多い大半は、Excelが使えるスキル。最高のレベル7は、20%

分析

スキ

ル


1

2

3

4

5

6

7

0 500 1000 1500 2000

7) ETLツールが使える6) PythonやRなどで統計分析ができる5) BIが使える4) SQLやAccessが使える3) SPSSなどの統計解析ソフトが使える2) Excelで高度な操作ができる1) Excelが使える



包絡線は大学の規模に比例

データ分析システム（方法）

8

4大学を除きcsvなどから分析、その割合は89% 収入1000億円以上の大学の中にはExcelだけで分析しているところがある

デー

タ分析

シス

テム

（方

法）


1

2

3

4

0 500 1000 1500 2000


4) DB、DWHからBIサーバで分析3) csvなどからBIソフトで分析2) DBからSQLで抜き出したファイルをExcelや統計ソフトで分析1) csvなどからExcelや統計ソフトで分析


統合DHWの概念図

9

データ収集

データ取出

データ入力

データ・ウェアハウス(DWH)

各研究科

・

・

各部門

・

・

IR部門

教学システム

財務システム

事務システム

CIFS/SMB

CSVなど

R, Python,BI など

IRレポート

ETL


統合DB, DWHを持っている大学は19%, しかし？

ICTインフラ - 統合DB, 統合DWH

10

81%の大学は、ファイルサーバ、あるいはディスク統合DB, 統合DWHの保有は、大学の規模に比例しているわけではない

ICTイ

ンフラ

-統

合D

B, 統

合D

WH


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000

5) 統合DWHから分析4) 統合DBから分析3) ファイルサーバにcsvなどで保管し、分析2) 学務システムから帳票を抜き出し、分析1) クライアントPCで分析



ExcelとDWHの間には大きなギャップがあるデータベースの発展モデル

11

Eckerson, W. (2006) “Are You Stuck In BI Adolescence?” The Data Administration Newsletter. http://www.tdan.com/view-articles/5027


DMBOK本

12

データマネジメントの体系：DMBOK (Data Management Body of Knowledge)質問紙調査の項目はDMBOKから採った

DAMA International (2018) 『データマネジメント知識体系ガイド第二版』日経BP社.

第1章データマネジメント第2章データ取扱倫理第3章データガバナンス第4章データアーキテクチャ第5章データモデリングとデザイン第6章データストレージとオペレーション第7章データセキュリティ第8章データ統合と相互運用性第9章ドキュメントとコンテンツ管理第10章参照データとマスターデータ第11章データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス第12章メタデータ管理第13章データ品質第14章ビッグデータとデータサイエンス第15章データマネジメント成熟度アセスメント第16章データマネジメント組織と役割期待第17章データマネジメントと組織の変革


データマネジメントの体系

13

・業務プロセス・組織変革


19%の大学がデータガバナンスが出来ていると回答

データガバナンスデータマネジメント(1/6)

14

42%の大学が出来ていないと回答カバナンスの有無は、規模には依存関係はない

デー

タガバ

ナン

ス


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000


5) 出来ている4) （中間）3) 半分2) （中間）1) 出来ていない


出来ている大学は2校のみ, 6%

データアーキテクトマネジメント (2/6)

15

94%の大学で出来ていないと回答データアーキテクトマネジメントの意味が理解されていない？

デー

タア

ーキ

テクト

マネ

ジメン

ト


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000




出来ている大学は2校、6%、半分が53%

データ品質マネジメント (5/6)

16

データ品質マネジメントの意味が理解されているのだろうか？ファイルサーバーでは容易にコピーが取れるので品質は担保されないのだが

デー

タ品質

マネ

ジメン

ト


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000




質問紙調査のまとめ

17

大規模大学ではデータマネジメント体制が整備され、統合DB, 統合DWHなどのICTインフラが整備されている小規模大学でもデータマネジメント体制や、 ICTインフラが整備されている大学がある。トップのIR知識の深さやIR部門の個人の力量の高さで構築・運用されている

大規模大学は仕組みが組織に埋め込まれているが、小規模大学は個人で動いている


今後に向けて

18

統合DB, DWHが無ければデータマネジメントの実現は困難である統合DB, DWHとBI, R, Pythonなどを使いこなしてこそ付

加価値の大きいIR分析が、効率的にできる小規模大学では、このようなICTインフラを構築するには幾多

の障壁がある

IRデータの標準化、ICTインフラの標準化によって統合DB, DWHの導入を容易にする施策が望まれるこれまでの資産（分類コード、コモンデータセットなど）を、標

準化志向で活用することが望まれる

質問紙調査に協力いただきました方々に深く御礼申し上げます。

特に、自由記述欄に御記入いただいた内容は、お叱りあり、提案あり、と盛りだくさんでした。今後の調査に活かしていきたいと存じます。


謝辞

19

参考文献


1. セイモア, D.T. (2000) 『大学個性化の戦略－高等教育のTQM』玉川大学出版部.2. Volkwein, J. F. (2008) “The Foundations and Evolution of Institutional

Research” New Directions for Higher Education, No.141, Spring, pp.5-20.3. 柳浦猛 (2009) 「アメリカのInstitutional Research：IR とはなにか？」, 国立大学財

務・経営センター研究. 報告, 第11号, 国立大学財務・経営センター, pp.220-253. (以下のURLに転載 http://www.postsecondaryanalytics.com/whatisir/)

4. Eckerson, W. (2006) “Are You Stuck In BI Adolescence?” The Data Administration Newsletter. http://www.tdan.com/view-articles/5027

5. 小林雅之, 山田礼子 (編著) (2016) 『大学のIR －意思決定支援のための情報収集と分析』慶應義塾大学大学出版会. (特に、浅野茂執筆、「第六章大学のデータを集める」)

6. DAMA International (2018) 『データマネジメント知識体系ガイド第二版』日経BP社.7. 長沼伸一郎 (2016) 『経済数学の直観的方法確率・統計編』講談社.8. マッキニー, W. (2018) 『Pythonによるデータ分析入門第2版 ―NumPy、pandasを

使ったデータ処理』オライリージャパン.9. 平井明夫、岡安裕一 (2013) 『データ分析の基本と業務 (仕組みが見えるゼロからわか

る) 』翔泳社.


参考文献

21

補足資料

質問紙調査の質問項目

質問紙調査の結果：データマネジメントの状況






43大学にメールで問合せ、36大学より回答 (84%)

質問紙調査 (1/3)

23

■ 大学執行部（学長、副学長など）のICT知識はどのようなものでしょうか？データマネジメント、統合DB, DWHに関する知識は深いでしょうか？0) 不明1) データマネジメント、統合DB, DWHに関する知識は、

あまりない。2) 概念を知っているが、助言無しで的確な判断が出来

るほどでは無い3) 概念を知っていて、助言無しで的確な判断ができる4) 詳細を知っており、的確な判断ができる





IRリテラシ－ -分析スキル


24

■ IR部門の教職員のICTスキルはどのような状況でしょう？トップレベルの方のスキルの状況をお答えください1) Excelが使える2) Excelで、マクロ、データ抽出・整形など高度な操作ができる3) SPSSやSASなどの統計解析ソフトが使える4) SQLやAccessが使える5) BI（Tableau、Pentahoなど）が使える6) PythonやRなどで統計分析ができる7) ETLツールが使える

IRリテラシ－トップのIR知識分析スキルデータ分析システム（方法）




IRリテラシ－ -データ分析システム（方法）


25

■ データ分析システムはどのようなものをお使いでしょうか？1) csvなどからExcelや統計ソフトで分析2) DBからSQL, Accessなどで抜き出したファイルを、

Excelや統計ソフトで分析3) csvなどからBIソフトで分析（過去の静的な帳票やグ

ラフ）4) DB、DWHからBIサーバで分析（未来を予測した動

的な分析）





ICTインフラ - 統合DB, 統合DWH


26

■ データベースシステムはどのようなものをお使いでしょうか？1) クライアントPCのみを使用。IRデータを一元的に

保管するファイルサーバやDBは無い2) IRデータは学務システムのDBから帳票を抜き出

し、クライアントPCで分析3) IRデータはファイルサーバ(CIFS/SAMBA)に

csvなどで保管し、クライアントPCで分析4) IRデータは統合DB (複数の学務システムのDB

を集めたDB)に保管し、クライアントPCで分析5) IRデータは統合DWHにあり、クライアントPCで

分析





データマネジメント


27

■ 貴学のデータマネジメントの体制、仕組みはどのようになって（構築されて）いますでしょうか？[いいえ: 1点] - [半分: 3点] - [出来ている: 5点]

a)データガバナンスb)データアーキテクトマネジメントc)セキュリティマネジメントd)DWH, BIマネジメントe)データ品質マネジメントf)データマネジメント教職員の育成


出来ていない大学は14%、半分以上が86%

データセキュリティマネジメント (3/6)

28

データセキュリティマネジメントという言葉は浸透している客観的にデータセキュリティマネジメントは出来ているのか？

デー

タセ

キュリ

ティ

マネ

ジメン

ト


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000




出来ている大学は4校、11%、出来ていないが64%

DWH,BI マネジメント (4/6)

29

DWHが無いのだから少ないのは当然 DWHとBIの両方を導入するのは自然

DW

H,B

I マ

ネジ

メント


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000




「品質」とほぼ等しい、出来ているは2校、半分が53%

人材育成データマネジメント(6/6)

30

「データ品質マネジメント」の結果とほぼ等しいのは、なぜ？

人材

育成


1

2

3

4

5

0 500 1000 1500 2000



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