データ資産分類表

データフローマップ

[データソース]
  ECサイト ──→ PostgreSQL ──→ CDC ──→ BigQuery（行動ログ）
  ECサイト ──→ PostgreSQL ──→ Airflow ──→ Redshift（分析マート）
  WMS ──→ MySQL ──→ 手動Export ──→ Excel ──→ メール共有
  Salesforce ──→ API ──→ Redshift（一部のみ）
  GA4 ──→ BigQuery Export ──→ Redshift（未実装）

[データ消費]
  Redshift ──→ Looker ──→ 経営ダッシュボード（月次）
  Excel ──→ 手動レポート ──→ サプライチェーン会議（週次）
  Salesforce ──→ 営業レポート（CRM上）
  ※ 横断分析は不可能な状態

課題一覧

成熟度スコアリング

総合判定

Level 1.5（InitialとManagedの中間）

一部のデータ（EC系）は管理されているが、組織全体としてはInitial段階。ガバナンス、メタデータ管理、セルフサービスが特に弱い。まずLevel 2（Managed）を目標に基礎固めが必要。

ビジネスゴール

1. LTV最大化: 顧客一人あたりの生涯価値を20%向上（パーソナライズ、解約予測）
2. 在庫最適化: 廃棄率を30%削減（需要予測、自動発注）
3. 意思決定のスピード: 分析依頼の平均リードタイムを5日→1日に短縮

ギャップ分析

Quick Win（3ヶ月以内）

1. 個人情報保護法対応の緊急点検: コンプライアンスリスクが最大。即座に着手
2. 商品マスターの重複解消: 影響範囲が広く、比較的短期間で対応可能
3. Lookerの全マネージャー展開: 既存ツールの展開で分析ボトルネックを軽減

1年後の目標

Level 2.5（Managed → Definedへの移行中）

• データアーキテクチャ: 2→3（全社データプラットフォーム構築）
• データガバナンス: 1→3（ポリシー策定、オーナー制度導入）
• データ品質: 2→3（品質基準と自動監視の導入）
• メタデータ管理: 1→2（データカタログの導入開始）
• データリテラシー: 2→3（全マネージャーがBIツールを使用可能）
• セルフサービス: 1→2（定型レポートのセルフサービス化）
• 価値測定: 1→2（主要KPIの定義と測定開始）