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情報リテラシーの確立、データ活用、普及啓発など、情報システム活用促進、評価についてまとめています。情報リテラシーとはやデジタルデバイドの意味も簡単に解説しています。
このページの目次です。
情報システムを有効に活用し、経営に活かすために、情報システムの構築時から活用促進、普及啓発活動を継続的に行います。 そして、情報システムの利用実態を評価、検証して改善していきます。
経営目標の実現を目指して、情報を安全、有効、効率的に活用するために、情報リテラシを確立します。
情報リテラシーとは、情報機器やネットラークを活用し、情報やデータを取り扱う上で必要となる基本的な知識や能力を指します。 必要な情報を集めるための「メディア・リテラシー」と、情報を効率的に処理する「コンピュータ・リテラシー」に分けられます。
情報システムに蓄積されたデータを分析し、今後の事業展開の戦略に活用していきます。 データ活用について見ていきます。
ナレッジマネジメントは、企業内に散在している知識を共有し、全体の問題解決力を高める経営を行う手法や概念のことをいいます。
以下ではナレッジマネジメントに関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
データマイニングとは、英語でData mining、略してDM、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことをいいます。 蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出します。
マイニングとは、英語でminingといい、採掘を意味する言葉です。
BIとは、Bussiness Intelligenceの略で、企業内に存在する膨大なデータや社外の有益なデータを蓄積・分類・検索・分析・加工して、 意思決定に役立つ戦略的な情報に変えるための手法やしくみのことをいいます。
BIによって専門家でない利用者でも容易に必要な情報や分析結果を利用することができるようになり、経営計画や企業戦略などで活用されています。
BIの活用事例は、たとえば、「業績の評価や経営戦略の策定を行うために、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを分析する。」といった事例が挙げられます。
このようにBIを具体的いうと、DWH(データウェアハウス)、DSS(意思決定支援システム)、OLTP(オンライン分析処理)、クエリツール、レポーティングツール、データマイニングなどの 仕組みを実装して、データのクレンジング、高速検索、多次元解析などを行い、現場の業務や経営判断に役立つ知識や指標をタイムリーに活用していくアプローチとなります。
以下ではBIに関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
ビッグデータは、意思決定に役立つ知見を得ることなどが期待されており、大量かつ多種多様な形式でリアルタイム性を有する情報などの意味で用いられる用語です。
統計学や機械学習などの手法を用いて大量のデータを解析して、 新たなサービスや価値を生み出すためのヒントやアイディアを抽出する役割が重要になっています。 その役割を担う人材のことをデータサイエンティストといいます。
データサイエンティストの主要な役割は、情報科学についての知識を有し、ビジネス課題を解決するためにビッグデータを 意味ある形で使えるように分析システムを実装・運用し、課題の解決を支援することです。
以下ではデータサイエンティストに関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
BYODとは、企業などにおいて、従業員が私物の情報端末を自社のネットワークに接続するなどして、 業務で利用できるようにすることをいいます。
以下ではBYODに関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
デジタルデバイドの意味、問題の原因、解決策など、ITシステム活用促進における普及啓発についてまとめています。
ゲーミフィケーションについて見ていきます。
ポイント、バッジといったゲームの要素を駆使するゲーミフィケーションを導入する目的は、 顧客や従業員の目標を達成できるように動機づけることです。
デジタルデバイドとは、ITを利用できる人たちとそうでない人たちとの間で生じる格差のことをいいます。
一般的な意味としては、高齢者とのIT製品の利用の差が論じられることばです。 企業においてもそういった格差が問題になることがあります。
コンピュータなどの情報機器を使いこなせる人と使いこなせない人との間に生じる、 入手できる情報の質、量や収入などの格差が原因となります。
また情報リテラシーの差などもデジタルデバイドを生む原因となっています。 デジタルデバイドを考慮した普及啓発も重要です。
デジタルディバイドの解消のために取り組むべきことは、情報リテラシの習得機会を増やしたり、 情報通信機器や情報サービスが一層利用しやすい環境を整備したりすることです。
以下では普及啓発に関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
情報システム利用実態の評価・検証について見ていきます。
データウェアハウスの利用促進・評価の例を見ていきます。
データウェアハウスは時系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはその管理システムのことです。 データウェアハウスを稼働させたが、一向に利用されないことからヒアリングを実施し、利用者のスキルレベルが予想より低いということがわかりました。
この場合行う利用促進のための改善策としては、利用者のスキルレベルが低いとあり、利用促進にはそのスキルを補う方策が求められます。 たとえば、データ抽出や分析パターンに応じたテンプレートを標準として用意するといった改善策が有効です。
以下では情報システム利用実態の評価・検証に関連したIPA情報処理試験の過去問とその解説をまとめています。
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