演習：データガバナンスフレームワークを設計しよう

アクセスポリシー:

# data_contracts/orders.yml
contract:
  name: "orders"
  version: "1.0"
  owner:
    team: "sales-engineering"
    contact: "sales-eng@netshop.co.jp"
  description: "NetShop注文データ。全チャネルの注文を含む。"

schema:
  columns:
    - name: order_id
      type: string
      required: true
      unique: true
      description: "注文の一意識別子"
    - name: customer_id
      type: integer
      required: true
      description: "顧客ID（customersテーブルへの外部キー）"
    - name: total_amount
      type: numeric
      required: true
      constraints:
        min: 0
        max: 10000000
    - name: status
      type: string
      required: true
      allowed_values: [created, paid, shipped, delivered, cancelled]
    - name: order_date
      type: date
      required: true

quality_slo:
  freshness: "2 hours"
  completeness: "99.9%"
  accuracy: "99.5%"
  uniqueness: "100% (order_id)"

consumers:
  - team: "ds-team"
    use_case: "離脱予測・需要予測"
    access_level: "full"
  - team: "bi-team"
    use_case: "売上ダッシュボード"
    access_level: "read"
  - team: "marketing"
    use_case: "キャンペーン効果測定"
    access_level: "aggregated"

violation_handling:
  freshness_violation: "Slack通知 → 1時間以内に原因調査開始"
  quality_violation: "パイプライン停止 → Data Ownerに即時エスカレーション"
  schema_change: "事前にconsumer全チームに通知（最低1週間前）"

個人情報データマッピング:

権利行使対応フロー:

1. リクエスト受付（カスタマーサポート）
2. 本人確認（身分証明書 + アカウント情報）
3. 対応判定（法的保持義務の確認）
4. 技術的対応
   - 削除: DataDeletionService実行
   - 開示: DataExportService実行
5. 完了通知（30日以内に回答）
6. 監査ログ記録

インシデント対応計画: