ストーリー

品質メトリクスの設計

メトリクス体系

品質メトリクスの階層構造:

Level 1: 組織レベル（経営報告）
├── 全社データ品質スコア（総合指標）
├── SLA遵守率
└── 品質改善トレンド

Level 2: ドメインレベル（ドメインオーナー向け）
├── ドメイン別品質スコア
├── 6次元別スコア
└── 品質問題件数とトレンド

Level 3: データセットレベル（データスチュワード向け）
├── テーブル別品質スコア
├── カラム別品質詳細
└── テストケース通過率

Level 4: パイプラインレベル（データエンジニア向け）
├── テスト実行結果
├── エラーログ
└── リトライ回数

各品質次元の測定方法

品質スコアの算出

総合品質スコア = 各次元スコア × 重み の加重平均

データオブザーバビリティ

データオブザーバビリティとは

データオブザーバビリティの5つの柱

アラート設計

品質ダッシュボードの設計

エグゼクティブダッシュボード（経営層向け）

オペレーションダッシュボード（データチーム向け）

根本原因分析（RCA）

品質問題の典型的な根本原因

RCAプロセス

品質問題の根本原因分析プロセス:

Step 1: 問題の特定
  └── 何が（どのデータ）、いつ（いつから）、どの程度（影響範囲）

Step 2: 影響範囲の特定
  └── リネージを辿り、下流への影響を調査

Step 3: 仮説の列挙
  └── 5 Whysで根本原因の候補を列挙

Step 4: 仮説の検証
  └── ログ分析、データプロファイリングで検証

Step 5: 修正
  └── データの修正 + パイプラインの修正

Step 6: 再発防止
  └── テストケースの追加、監視の強化、プロセスの改善

「品質問題は”見つけて直す”だけでは不十分だ。根本原因を特定し、同じ問題が二度と起きないように予防策を講じる。そしてその予防策をテストケースとして自動化する。これを繰り返すことで品質は着実に向上する」 — 田中VPoE

まとめ

チェックリスト

• 品質メトリクスの4階層構造を理解した
• 各品質次元の測定方法を把握した
• データオブザーバビリティの5つの柱を理解した
• アラート設計の重大度レベルを把握した
• 根本原因分析のプロセスを理解した

次のステップへ

次は「データ品質文化の醸成」を学びます。ツールやプロセスだけでなく、組織全体が品質に対するオーナーシップを持つ文化をどう作るかを身につけましょう。

推定読了時間: 30分