基盤はあるのに数字が信頼できない
Stage 2：データ品質
ータの正確性や管理に課題が残る状態を改善します。DMBOKに準拠した品質や安全管理の仕組みを整備することで、組織全体が安心して同じ数値を使える体制を作ります。
DMBOKの3領域
データ品質を根本から整える3つの柱
「品質」「セキュリティ」「定義」の3領域を同時に整えることで、組織全体が信頼できるデータを使える状態になります。
データ品質管理
データの正確性・完全性・一貫性・鮮度を測定し、継続的に改善する仕組みを構築します。Informaticaのデータ品質機能を活用します。
データセキュリティ
アクセス権限・暗号化・監査ログの整備により、データの安全な管理と法令遵守を実現します。Snowflakeのセキュリティ機能と組み合わせて設計します。
メタデータ管理
データの「意味・出所・更新ルール」を一元管理するカタログを整備します。誰でも正しいデータを正しく使える状態を作ります。
よくある課題シーン
Stage 2のお客さまに多い3つの悩み
データ品質の問題は、静かに・じわじわと経営判断の精度を蝕みます。
USE CASE 01
役員会でKPIの数字が毎回ズレる
部門ごとに売上などの数字や定義が異なる課題を解決します。dbtによるデータ変換の標準化を進めることで、全社が同じ数字を共有し、迷いのない判断ができる環境を作ります。
USE CASE 02
データが古くて意思決定に使えない
部署による計算基準のズレをなくします。dbtを用いたデータ変換の標準化によりデータの意味を統一し、全社で信頼できる同一の数値を扱える状態を実現します。
USE CASE 03
個人情報の管理が属人的で不安
データの権限管理が曖昧で、閲覧範囲を把握できていない状態です。Snowflakeによるアクセス制御と監査ログの仕組みを整え、法令遵守と安全な管理を両立します。
解決のアプローチ
Before / Afterで見るデータ品質改善
品質管理の仕組みがない状態（Before）では、数字の確認作業にInformatica・dbt・Snowflakeを組み合わせた品質管理基盤（After）では、データの正確性・鮮度・アクセス制御が自動で担保され、経営判断の速度と精度が同時に向上します。
