データ整理の順番、データの再構築方法、法人が行うデータ(ファイル)整理整頓のPDCA
データ整理の順番
[ データの再構築方法 ]
データ（ファイル）整理の目的が明確になっており、かつ各データ（ファイル）が要るデータ（ファイル）か要らないデータ（ファイル）が明確になっている場合は、重要なデータから巻き上げていくデータ（ファイル）整理の手法が良い。データ（ファイル）整理の目的が明確になっておらず、個々のデータ（ファイル）も要るモノか要らないモノかもはっきりしない場合は、確実に要らないデータから除けていく整理方法が良いです。
要らないデータ（ファイル）から整理していく場合は、少し時間が掛かるかもしれないけれど、やり続けますとどこかでブレークスルーポイントが現れます。メリットとしては会社として、目に見えないコストが削減されて行きます。
メリット
長期的に（年単位）でファイル整理を行うので在れば、良い方法
環境になれるまで、少し時間が掛かるかもしれないが、不要なファイルを相当数クレンジング出来る可能性がある
デメリット
クラウドとオンプレミスがフォルダ単位で行うとそちらの環境で作業する社員が混乱する可能性がある
管理が少し手間
重要なファイル≠日々よく使うファイルの場合、さらに混乱する可能性がある
フォルダを群で移動した場合、一時的にそちらの環境で作業する社員が混乱する可能性がある
メリット
日々よく使うファイルをクラウドに展開しておくと、業務効率、社員の生産性、社員のアウトプット資料の精度高まる可能性がある
デメリット
旧データレイク側には、旧来からの化石化しているファイルを残していく事になるので、そのファイルをどのようなその後取り扱っていくかが課題となる可能性がある
旧データレイク側に数TB級のデータを残していく場合、バックアップやオンプレミスの場合ハードウェアの交換などの問題が発生する
メリット
現行のファイルを日々取り扱っている社員に対しての影響度は３パターンの中で、一番少ない
デメリット
クラウドとオンプレミスが混在している場合はファイルの取り扱いには気を付ける
オンプレミス側のデータのバックアップの世代管理については、社内で取り決めを行っておく
法人が行うデータ(ファイル)整理整頓のPDCA
P(PLAN)どのようにデータを整理整頓するか?
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データ整理する際のポリシー・ルール
データ整理の短期中期長期の3パターン
データ整理の事例
コストパフォーマンス
１クリックの分解
PDCA(簡易
フォルダディレクトリ構成の型
データの5S
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D(DO)実際の作業のフェーズ
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データ関係性
データ整理の前に
データ移行
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サイバーリスク
書籍などでDXの事例確認
パフォーマンスのチェック
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一般的な改善点
（データ分析へ）
DWH比較表
BI比較表
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