ストーリー

データ戦略のフレームワーク

5つの構成要素

データ戦略の5要素:

1. ビジョンと目標
   ├── データ駆動型意思決定の実現
   ├── ビジネスKGI/KPIとの紐付け
   └── 3年間のロードマップ

2. データガバナンス
   ├── データオーナーシップの定義
   ├── データ品質基準
   ├── アクセスポリシー
   └── プライバシー・コンプライアンス

3. データアーキテクチャ
   ├── データフロー設計
   ├── ストレージ戦略
   ├── 処理パイプライン
   └── セキュリティ

4. 組織とスキル
   ├── データチームの構成
   ├── データリテラシー向上
   ├── セルフサービス分析の推進
   └── データカルチャーの醸成

5. 投資とROI
   ├── インフラコスト
   ├── ツール・ライセンス
   ├── 人件費
   └── 期待される効果

ビジネス目標とデータ基盤の紐付け

マッピング例

データ成熟度モデル

「まず自社のデータ成熟度を正直に評価することだ。L1の組織がいきなりL5を目指しても失敗する。半年でワンステップずつ上げていく計画を立てる」 — 田中VPoE

データチームの組織設計

3つのモデル

推奨される役割

データチームの役割:

データエンジニア
├── データパイプラインの設計・運用
├── データモデリング
└── インフラ管理

アナリティクスエンジニア
├── dbtによるデータ変換
├── データマートの構築
└── BI/レポーティング

データアナリスト
├── ビジネス分析
├── KPIモニタリング
└── アドホック分析

データサイエンティスト
├── 予測モデル構築
├── 実験設計（A/Bテスト）
└── 高度な統計分析

データプロダクトマネージャー
├── データプロダクトの企画・優先順位
├── ステークホルダー調整
└── データ戦略の推進

データ戦略策定のプロセス

4フェーズアプローチ

ステークホルダーインタビューのポイント

まとめ

チェックリスト

• データ戦略の5つの構成要素を説明できる
• ビジネス目標とデータ基盤の紐付けができる
• データ成熟度モデルで自組織を評価できる
• データチームの組織設計パターンを理解した

次のステップへ

次は「データアーキテクチャパターン」を学びます。Lambda Architecture、Kappa Architectureなど、データ処理の代表的なアーキテクチャパターンを理解しましょう。

推定読了時間: 30分