ストーリー

データ成熟度モデルの5段階

全体像

各レベルの詳細

Level 1: Initial（初期）
├── データの所在: 個人のPC、各チームのDB、SaaS
├── 品質管理: なし（気づいた人が手動で修正）
├── ガバナンス: なし
├── 分析: Excelでの手作業集計
└── 意思決定: 経験と勘に基づく

Level 2: Managed（管理）
├── データの所在: 部門ごとのDWH、BIツール
├── 品質管理: チーム単位の簡易チェック
├── ガバナンス: 部門内ルールのみ
├── 分析: BIツールでの定型レポート
└── 意思決定: 一部の意思決定にデータを活用

Level 3: Defined（定義）
├── データの所在: 全社データプラットフォーム
├── 品質管理: 組織横断の品質基準と監視
├── ガバナンス: データオーナー制度、ポリシー策定
├── 分析: セルフサービス分析基盤
└── 意思決定: 多くの意思決定がデータに基づく

Level 4: Quantified（定量化）
├── データの所在: データメッシュ / 統合プラットフォーム
├── 品質管理: SLA付きの品質保証、自動修復
├── ガバナンス: 自動化されたコンプライアンス
├── 分析: 予測分析、ML活用
└── 意思決定: データに基づく意思決定が標準

Level 5: Optimized（最適化）
├── データの所在: データプロダクトとして提供
├── 品質管理: データ品質が組織文化
├── ガバナンス: データスチュワードシップの文化
├── 分析: リアルタイム分析、自動意思決定
└── 意思決定: 組織全体がデータドリブン

成熟度評価の7つの観点

評価軸と基準

評価スコアシート

レベル間のギャップ分析

Level 1→2 の移行（最も一般的な課題）

Level 2→3 の移行（組織横断の壁）

Level 3→4 の移行（定量化の壁）

成熟度評価の進め方

5ステップのプロセス

Step 1: 評価チームの編成
  ├── データエンジニア代表
  ├── ビジネスサイド代表
  ├── セキュリティ/コンプライアンス代表
  └── 経営企画代表

Step 2: 現状評価（2-3週間）
  ├── 7観点のスコアリング
  ├── 棚卸し結果との照合
  └── ステークホルダーインタビュー

Step 3: 目標レベルの設定
  ├── 1年後の目標レベル
  ├── 3年後の目標レベル
  └── ビジネス戦略との整合性確認

Step 4: ギャップ分析
  ├── 各観点のギャップ特定
  ├── ボトルネックの優先順位付け
  └── 必要な投資額の概算

Step 5: ロードマップ策定
  ├── 四半期ごとのマイルストーン
  ├── Quick Winの特定
  └── リスクと対策の整理

よくある落とし穴

「成熟度モデルは”点数を付ける”ためのものではない。“次に何をすべきか”を明確にするためのナビゲーションツールだ」 — 田中VPoE

まとめ

チェックリスト

• データ成熟度モデルの5段階を理解した
• 7つの評価観点と各レベルの基準を把握した
• レベル間の移行に必要なアクションを理解した
• 成熟度評価の進め方（5ステップ）を把握した
• よくある落とし穴と対策を理解した

次のステップへ

次は「データ戦略フレームワーク」を学びます。棚卸し結果と成熟度評価を踏まえ、戦略を体系的に設計するフレームワークを身につけましょう。

推定読了時間: 30分