データ活用が進まない原因は、ツール不足だけではありません。同じ指標の定義が部門で異なる、データ責任が曖昧、品質問題の解決経路がない、基盤がユースケースと切り離されているといった構造を、運用とアーキテクチャの両面から整えます。
支援範囲
- データ戦略、データドメイン、重要データの優先順位
- データオーナー、スチュワード、会議体、課題管理
- 品質ルール、プロファイリング、原因分析、是正SLA
- ビジネス用語、メタデータ、リネージ、利用条件
- DWH、データレイク、レイクハウス、BIの方式設計
- AI利用目的、リスク分類、評価、承認、監視、停止条件
基盤と運用を同時に設計
ユースケースごとに利用者、意思決定、鮮度、品質、可用性、コストを定義し、データプロダクトの責任境界とSLOへ落とします。基盤の完成を待たず、価値を検証できる薄いE2E単位から実装し、測定結果に基づいて拡張します。