本システムは、DMBOK（データマネジメント知識体系）をCursorと組み合わせて活用するための環境です。DMBOKの知識体系をCursorのAIに「インストール」することで、データマネジメント業務の効率化と品質向上を目指します。
DMBOKの各知識エリアに関する定義、原則、ベストプラクティス、チェックリストなどをMarkdownファイルとして整理し、Cursorのチャット機能と連携させることで、AIが専門的な知識に基づいた回答やドキュメント作成をサポートします。
本システムでは以下の機能を提供します：
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DMBOK知識リポジトリ
DMBOKの11の知識エリアに関する情報を体系的に整理 -
テンプレート集
ビジネス用語集やデータ定義書などのテンプレートを提供 -
AIルール設定
Cursorのルール機能を活用し、AIにDMBOKの原則を理解させる -
データ定義ライブラリ
実際のデータ定義を格納するためのリポジトリ
これにより、データマネジメントの実務者が専門知識を効率的に活用し、一貫性のある高品質なデータ管理を実現することを支援します。
注意: このリポジトリでは、GitHub上でのアップロード制限のため、Cursor設定ディレクトリを
.cursorではなくcursorという名前で格納しています。実際に使用する際は、このフォルダを.cursorにリネームする必要があります。
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├── README.md # システム概要（本ファイル）
├── .cursor/ # Cursor設定ディレクトリ
│ ├── docs/ # Cursorのドキュメント参照機能用ディレクトリ
│ │ ├── README.md # DMBOK概要説明
│ │ ├── data_quality/ # データ品質管理の知識
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── metadata/ # メタデータ管理の知識
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── data_governance/ # データガバナンスの知識
│ │ │ └── README.md
│ │ └── templates/ # テンプレート集
│ │ ├── business_glossary_template.md # ビジネス用語集テンプレート
│ │ └── data_definition_template.md # データ定義書テンプレート
│ └── rules/ # AIルール設定
│ ├── dmbok_metadata.mdc # メタデータ管理のルール
│ └── dmbok_data_quality.mdc # データ品質管理のルール
└── data_definitions/ # 実際のデータ定義ファイル
└── customer/ # 顧客ドメインのデータ定義
└── customer_id.md # 顧客IDの定義
Cursorのチャットで@docsコマンドを使用して、DMBOK関連のドキュメントを参照できます。
例：
@docs データ品質の主要ディメンションについて教えてください
.cursor/docs/templates/フォルダにあるテンプレートを元に、新しいドキュメントを作成できます。
例：
@docs ビジネス用語集テンプレートを使って「取引先」の定義を作成してください
データ定義書テンプレートを参考に、data_definitions/フォルダに新しいデータ定義を追加します。
例：
顧客名のデータ定義書を作成してください
.cursor/rules/フォルダに設定されたルールにより、データ定義関連のファイルを編集する際に、AIがDMBOKの原則に基づいたアドバイスや自動補完を提供します。
例えばデータ定義ファイルを編集中に以下のような提案が行われます：
- データオーナーやデータスチュワードの指定の提案
- データリネージ情報の追加の提案
- 品質基準の詳細化の提案
- DMBOKの他の知識エリアを追加する場合は、
.cursor/docs/に新しいフォルダを作成し、README.mdに知識を整理します - 新しいテンプレートを追加する場合は、
.cursor/docs/templates/に配置します - AIルールを追加・変更する場合は、
.cursor/rules/のMDCファイルを編集します - 新しいデータドメインを追加する場合は、
data_definitions/に新しいフォルダを作成します