データの定義や算出ルール、利用条件が不明確なままでは、解釈の不一致や属人化、意図しない情報共有といった課題があります。
本稿では、ビジネスメタデータを中心に、スモールスタートを前提とした段階的な整備アプローチを示すとともに、生成AI活用を見据えたメタデータの役割についても解説し、安全かつ安心なデータ利活用の実現について、ご紹介します。
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＜目次＞
1.はじめに
2.メタデータとはなにか
2.1 メタデータとは
2.2 メタデータ整備の必要性
2.3 メタデータの種類
2.4 メタデータの利用者
2.5 メタデータが整備されている状態とは
2.6 メタデータと生成AI
3.メタデータ整備の進め方
3.1 メタデータ整備を実施するにあたっての考え方
3.2 ユースケースの策定
3.3 データ資産の棚卸
3.4 整備対象とするデータの決定
3.5 整備するメタデータ項目の決定
3.6 ヒアリングの実施
3.7 メタデータの取りまとめ・公開
3.8 運用と継続的な見直し
4.おわりに
▼関連サイト
・データ活用基盤構築Rinza® データ活用自営化支援サービス
https://www.biprogy.com/solution/service/data_engineering.html
■資料概要
開催概要
