【理論と実践】情報システムと経営戦略

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令和5年5月16日　病院経営の理論と実践　1829号

■情報システムと経営戦略

中神勇輝（なかがみゆうき）
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おはようございます。中神です。

〜今日のテーマ〜

本日の内容は、経営情報システム、過去問から学びのシェアです。
同友館の「過去問完全マスター」が参考図書です。

大テーマは「経営情報管理」です。

情報システムと経営戦略は切っても切り離せない関係にあります。

まず押さえておきたい用語を3つ、紹介します。

データ分析や情報の抽出について、専門家でなく、
クライアントが直接データベースサーバにアクセスし、実行することを可能にする仕組みのことです。

具体的に問われるのは、

・スライシング
立方体をスライスするように、多次元データをある断面で切り取って２次元の表にする。

・ダイシング
ダイシングとはサイコロを振ることです。
サイコロを振って見えている面が変わるように、縦横の項目を変えて多次元データのまったく違う面を表にする。

・ドリルダウン
集計結果を掘り下げる。

といった方法ですね。

製造や物流等の部門ごとに蓄積していたデータを統合して、
データの相関関係を分析するのが目的で構築されるシステムです。

経営上の意思決定などに役立つチキンを得るために、
企業に蓄積するデータを集約、整理、分析する概念のことです。

では、過去問に入っていきましょう。

・意思決定や計画立案のために、組織内で運用される情報システムやデータベース等からデータを集めて格納する場所を、
「データウェアハウス」と呼びます。
全社的・大量のデータを集約し、目的別に整理・統合して蓄積し、意思決定等に活用します。

・そのデータウェアハウスから、必要なものだけを利用しやすい形式で格納するデータベースを、
「データマート」と呼びます。

・このような構造化されたデータに加えて、IoT機器やSNS等から構造化されていないデータをそのままの形式で格納しておく場所を、
「データレイク」と呼びます。

・それら収集されたデータの品質を高めるために、データ形式の標準化といった「データクレンジング」が必要です。
データクレンジングとは、多様な形式で保管されている生データに対して、
データ形式の統一や欠損補完等の処理を行い、横断的な解析ができるようができるに整えることです。

・ETLとは、
分析対象とするデータを格納しているシステムからデータを抽出（EXTRACT）し、
分析しやすいようにデータを変換（TRANSFORM）して、
分析用のデータベースに書き出す（LOAD）
ソフトウェアのことです。

・NoSQLデータベースとは、
大量かつ多様な形式のデータを処理するデータベースで、
RDBのようなフィールドの属性を決めるスキーマ設計が不要です。

・データマイニングとは、
大量のデータから、データ同士の相関やパターンを抽出し、経営判断等に有益な知見を得る処理のことです。

以上です。では、また明日(^-^)v

（当該内容は、私の所属する組織とは一切関係はなく、全ての文責は私個人に属します。）

テーマについて、ご要望あれば、コメントをどうぞ。

◇病院経営の見える化について公開講座（動画）の講師をする機会を頂きました。感謝(^_^)
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この記事を書いたのは、こんな人。
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地方の中小病院に勤務する医事課畑出身の企画部門所属にする医療経営士2級。
名は、中神勇輝。2023年、医療経営士1級を受験予定。
（可能なら中小企業診断士も受験する予定。）
趣味は、ドラムと家庭菜園と筋トレ（HIIT最高！）と読書。

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