02 / Governance
データガバナンス & 基盤設計
AIに正しいデータを食わせるための、定義・責任・品質・ライフサイクルの設計。AI時代のガバナンスは「人のため」だけでなく「モデルのため」に設計する必要があります。
解決する課題
こんな課題に
お応えします
- 01
部署ごとに数値の定義がバラバラで、AIに渡せるデータがない
- 02
GA4・広告レポート・社内DWHでKPIが一致せず、生成AIに集計を任せられない
- 03
個人情報・同意管理(CMP / 改正電通法)への対応が止まっている
- 04
データ基盤を作ったが、AIで活用する設計が抜けている
主な成果物
提供する
アウトプット
01
AI時代のデータ定義書(メトリック・ディメンション・粒度・LLM向け説明)
02
データガバナンス規程(責任分担・承認フロー・AI入力可否)
03
同意管理・プライバシー対応設計(CMP / Consent Mode v2)
04
データ品質モニタリング設計(dbt / BigQuery)
05
AI入力前提のメタデータ整備(セマンティックレイヤー設計)
進め方
4ステップで伴走します
01
現状ヒアリング
関係部署 5〜10名へのインタビューと既存ドキュメント精査(2週間)
02
AI活用想定での課題整理
どこにAIを入れるかを起点に、ガバナンス課題の優先順位付け(1週間)
03
規程・設計書の作成
定義書・規程・運用フローを起案、関係者レビュー(3〜6週間)
04
実装支援 & 浸透
GA4 / GTM / dbt / セマンティックレイヤー 実装を伴走(4〜12週間)
こんな組織におすすめ
特にフィットするのはこんな方々
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年商10億〜500億規模の事業会社
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CDP・DWH 導入検討中の組織
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AI活用に向けデータ基盤を整備したい組織