ストーリー

ミッション概要

前提条件

企業の概要

対象企業: DataFlow社（BtoB SaaS企業）

事業概要:
  - マーケティングオートメーション SaaS を提供
  - 導入企業数: 約1,500社
  - ARR: 15億円（前年比40%成長）
  - 従業員数: 150名（エンジニア60名）

主要データソース:
  - PostgreSQL (アプリケーションDB) -- 顧客、キャンペーン、配信履歴
  - MongoDB (イベントログ) -- ユーザー行動、メール開封/クリック
  - Salesforce (CRM) -- 商談、契約情報
  - HubSpot (マーケティング) -- リード、MQL/SQL
  - Stripe (決済) -- 請求、売上
  - BigQuery (一部の分析チームが独自に構築)

現在のデータ基盤:
  - 各部門がスプレッドシートで独自に集計
  - データチーム2名がBigQueryにETLパイプラインを構築（Airflow）
  - BIツール: Looker（データチームのみが使用）
  - ダッシュボードは20個あるが、10個は放置されている

抱えている問題:
  - 「同じ指標なのに数字が違う」問題が月次経営会議で毎回発生
  - 「アクティブユーザー」の定義が部門ごとに3種類存在
  - チャーン率の計算が手動で、レポート作成に毎月3営業日かかる
  - データチーム（2名）へのリクエスト待ちが平均2週間
  - セルフサービス分析は実現できておらず、SQLを書ける人が限られている
  - 個人情報の取り扱いポリシーが不明確

Mission 1: 現状のデータ成熟度を評価する

要件

DataFlow社のデータ成熟度をL1〜L5のモデルで評価してください。

1. 5つの評価軸（ガバナンス、アーキテクチャ、品質、組織、活用度）でスコアリングする
2. 各軸の現状と課題を記述する
3. 総合成熟度レベルを判定する

Mission 2: アーキテクチャの選定

要件

DataFlow社に最適なデータアーキテクチャを選定し、理由を説明してください。

1. Medallionアーキテクチャを採用するかどうか判断し、理由を述べる
2. Data Meshを採用するかどうか判断し、理由を述べる
3. ETL vs ELTのどちらを採用するか決定する
4. 選定したアーキテクチャの全体像を図示する

データソース              取り込み              変換               配信
PostgreSQL ──┐      ┌──────────┐       ┌──────────┐      ┌──────────┐
MongoDB    ──┼──→   │ Fivetran │──→    │ BigQuery │──→   │ Looker   │
Salesforce ──┤      │ (EL)     │  Bronze│ + dbt   │ Gold │ ML       │
HubSpot    ──┤      └──────────┘       │ (T)     │      │ Reverse  │
Stripe     ──┘                         └──────────┘      │ ETL     │
                                                          └──────────┘

Mission 3: ロードマップの策定

要件

12ヶ月の導入ロードマップを策定してください。

1. 4つのフェーズに分割する
2. 各フェーズのマイルストーンと成果物を定義する
3. 必要なリソース（人員、ツール、予算）を見積もる
4. フェーズごとのデータ成熟度の目標レベルを設定する

達成度チェック

推定所要時間: 60分