Dama Dmbok
DAMA-DMBOK（Data Management Body of Knowledge）準拠のデータマネジメントスキル。 11の知識領域（データガバナンス、データ品質、メタデータ管理、MDM等）を網羅し、 データ戦略策定から具体的な改善施策まで支援する。 Use when: データ戦略策定、データガバナンス構築、データ品質改善、データカタログ作成、 MDM導入、DX推進、データ移行プロジェクト、データ成熟度評価。 Triggers: “データガバナンス”, “データ品質”, “データカタログ”, “メタデータ管理”, “MDM”, “データ戦略”, “DMBOK”, “データ成熟度”, “データリネージ”
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Table of Contents
1. Overview
DAMA-DMBOK（Data Management Body of Knowledge）は、DAMA International が策定した データマネジメントの国際的な知識体系です。データを組織の戦略的資産として管理するための 包括的なフレームワークを提供します。
核心原則:
- Data as an Asset（データは資産）: データを戦略的資産として管理
- Data Governance（ガバナンス）: 統制とアカウンタビリティの確立
- Data Quality（品質）: 信頼できるデータの維持
- Data Security（セキュリティ）: 適切な保護とアクセス管理
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DAMA-DMBOK Framework │
│ │
│ ┌───────────────────┐ │
│ │ Data Governance │ │
│ │ （データガバナンス）│ │
│ │ [中心・統括] │ │
│ └─────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────┼─────────────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ │Data │ │Data │ │Data │ │Reference │ │Data │
│ │Quality │ │Architecture│ │Security │ │& Master │ │Integration│
│ │品質 │ │アーキテクチャ│ │セキュリティ│ │MDM │ │統合 │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ │Metadata │ │Data │ │DWH & │ │Data │ │Document │
│ │Management│ │Modeling │ │BI │ │Storage │ │& Content │
│ │メタデータ │ │モデリング │ │DWH/BI │ │ストレージ│ │文書管理 │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
2. Prerequisites
- 組織情報: 対象組織の業種、規模、データ関連の課題
- ゴール明確化: データガバナンス構築、品質改善、カタログ作成などの目的
- 現状把握（任意）: 既存のデータ管理体制、ポリシー、ツールの情報
Note: 本スキルはアドバイザリー型であり、特別なツールやライブラリのインストールは不要です。
3. Quick Start
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DAMA-DMBOK Skill Workflow │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 課題・目的のヒアリング │
│ ↓ │
│ 2. 適切なCore Workflowの選択 │
│ ├── Workflow 1: Data Governance Assessment │
│ ├── Workflow 2: Data Quality Improvement │
│ ├── Workflow 3: Data Catalog Creation │
│ ├── Workflow 4: Master Data Management │
│ └── Workflow 5: Data Strategy Development │
│ ↓ │
│ 3. ワークフローに沿った段階的ガイダンス │
│ ↓ │
│ 4. 成果物テンプレートの提供・カスタマイズ支援 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
4. How It Works
本スキルは5つのCore Workflowを提供します。ユーザーの課題に応じて適切なワークフローを選択してください。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DAMA-DMBOK Skill Workflow │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 課題・目的のヒアリング │
│ ↓ │
│ 2. 適切なCore Workflowの選択 │
│ ├── Workflow 1: Data Governance Assessment │
│ ├── Workflow 2: Data Quality Improvement │
│ ├── Workflow 3: Data Catalog Creation │
│ ├── Workflow 4: Master Data Management │
│ └── Workflow 5: Data Strategy Development │
│ ↓ │
│ 3. ワークフローに沿った段階的ガイダンス │
│ ↓ │
│ 4. 成果物テンプレートの提供・カスタマイズ支援 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
詳細は各Core Workflowセクションを参照してください。
See the skill’s SKILL.md for the full end-to-end workflow.
5. Usage Examples
- データ戦略の策定
- 全社データ戦略の立案
- データ活用ロードマップの作成
- データ投資の優先順位付け
- データガバナンスの構築
- ガバナンス組織体制の設計
6. Understanding the Output
本スキルはアドバイザリー/ナレッジ型スキルです。主な出力形式:
- 対話型ガイダンス: ユーザーの状況に応じた段階的なアドバイス
- フレームワーク適用: DAMA-DMBOK知識体系に基づく分析・提案
- テンプレート提供:
assets/配下のテンプレートをカスタマイズして提示 - ベストプラクティス共有: 業界標準に基づく推奨事項
Note: ファイル自動生成は行いません。必要に応じてテンプレートを会話内で提示し、ユーザーが自身の環境で活用できるようにします。
7. Tips & Best Practices
- Begin with the smallest realistic sample input so you can validate the workflow before scaling up.
- Keep
skills/dama-dmbok/SKILL.mdopen while working; it remains the authoritative source for the full procedure. - Review the most relevant reference files first instead of scanning every guide: data_governance.md, metadata_management.md, data_quality.md.
- Preserve intermediate outputs so you can explain assumptions, diffs, and follow-up actions clearly.
8. Combining with Other Skills
- Combine this skill with adjacent skills in the same category when the work spans planning, implementation, and review.
- Browse the broader category for neighboring workflows: category index.
- Use the English skill catalog when you need to chain this workflow into a larger end-to-end process.
9. Troubleshooting
- Re-check prerequisites first: missing runtime dependencies and unsupported file formats are the most common failures.
- If a helper script is involved, run it with a minimal sample input before applying it to a full dataset or repository.
- Compare your input shape against the reference files to confirm expected fields, sections, or metadata are present.
10. Reference
References:
skills/dama-dmbok/references/data_architecture.mdskills/dama-dmbok/references/data_governance.mdskills/dama-dmbok/references/data_quality.mdskills/dama-dmbok/references/dmbok_overview.mdskills/dama-dmbok/references/master_data_management.mdskills/dama-dmbok/references/metadata_management.md