前回は、「データを整理するためには、まず、データ項目名称を統一し、意味をよく理解する必要がある。」ということを述べました。「データ項目名称の統一」についてのみ記述しましたので、ここでは、「データ項目の意味の理解」について述べてゆきます。
実際には、データ項目の意味を理解する(明確にする)作業は、かなり業務に精通したデータ管理者でも不可能に近い作業となります。
そこで、データ項目自体の基本的な説明は、業務担当者が記述し、データ管理者が記述レベルや内容の過不足を精査するというやり方が現実的な方法ではないでしょうか?
データ項目の説明として記述しておくべき内容としては、
①項目の意味
データ項目の業務的な意味を簡潔・明瞭に記述します。
(例)仕入先コード:当社の商品を取り扱う業者を識別する識別子
②業務用語としての別名
データ項目の名称は、命名基準に従い標準化されたものとなりますが、利用部門での呼称は別途存在しており定義しておく必要があります。
③データ項目の性質
データ項目が、エンティティに存在するべき基本項目であるか、導出項目であるか、システム制御等に使用する項目であるかを明示するようにします。
④導出方法(導出項目のみ)
導出項目については、導出式(導出方法)を記述しておきます。
⑤発生源
データ項目の発生部門を定義します。
実際には、データ項目の意味を理解する(明確にする)作業は、かなり業務に精通したデータ管理者でも不可能に近い作業となります。
そこで、データ項目自体の基本的な説明は、業務担当者が記述し、データ管理者が記述レベルや内容の過不足を精査するというやり方が現実的な方法ではないでしょうか?
データ項目の説明として記述しておくべき内容としては、
①項目の意味
データ項目の業務的な意味を簡潔・明瞭に記述します。
(例)仕入先コード:当社の商品を取り扱う業者を識別する識別子
②業務用語としての別名
データ項目の名称は、命名基準に従い標準化されたものとなりますが、利用部門での呼称は別途存在しており定義しておく必要があります。
③データ項目の性質
データ項目が、エンティティに存在するべき基本項目であるか、導出項目であるか、システム制御等に使用する項目であるかを明示するようにします。
④導出方法(導出項目のみ)
導出項目については、導出式(導出方法)を記述しておきます。
⑤発生源
データ項目の発生部門を定義します。
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