データドリブン経営

勘や経験だけに頼らず、収集・蓄積したデータの分析結果を根拠として意思決定を行う経営スタイル。実現にはデータの品質確保と、必要なデータに誰もがアクセスできる基盤・ルールの整備が前提となる。

データマネジメントを適切に行うための方針、ルール、体制を定め、その遵守状況を評価・監視する仕組み。DMBOKではデータマネジメントの中心に位置づけられ、データオーナーやデータスチュワードの役割、品質やセキュリティの基準を決めて、データの活用と統制の両立を図る。

データが生成されてから廃棄されるまでの一連の段階。一般に生成（取得）、保管、処理、活用、廃棄の流れで捉え、段階ごとに品質の維持、アクセス制御、保存期間の管理、安全な消去などの管理策を適用する。

意思決定の選択肢と、その後に起こりうる事象や結果を、分岐を重ねた樹形図で表したもの。各分岐に発生確率や損益を書き込んで期待値を比べ、最適な選択肢を選ぶ。要件定義では、条件の組合せと処理の対応を樹形図で表す手法として決定表と並べて使われる。

プロジェクトを組織の戦略や目標に沿って適切に進めるための、方向付け、意思決定、監視の枠組み。プロジェクトスポンサーやプロジェクト運営委員会の役割と権限、承認や報告の手続、段階ごとの判断の基準などを定め、プロジェクトマネジメントの上位で機能する。

観察（Observe）、情勢判断（Orient）、意思決定（Decide）、行動（Act）の4段階で迅速な意思決定を行うフレームワーク。PDCAよりも変化の激しい状況での素早い対応に適している。

個人情報を特定の個人を識別できないように加工し、元の個人情報を復元できないようにした情報。本人の同意なしに第三者提供が可能であり、ビッグデータの利活用促進を目的とする。