AI時代のデータ基盤構築：組織全体でデータ品質を高める「DataOps」の実践

この記事で分かること

• AI活用を見据えたデータ基盤構築において、データエンジニアだけでは対応しきれない課題とその解決策
• 組織全体でデータライフサイクルを回す「DataOps」の考え方と実践方法
• データモデルに「階層」を設定し、品質と軽快さを両立させる仕組み
• データオーナー制度の導入により、ビジネス部門が主体的にデータ管理を行う体制づくり
• AI活用に必要なメタデータとセマンティクスを段階的に整備し、組織をAI Readyにする具体的なアプローチ

はじめに：AI時代に求められるデータ基盤の変化

DX推進が加速する中、多くの企業がAIやデータ分析を活用した意思決定の高度化に取り組んでいます。しかし、AI活用を実現するためには、単に最新のAIツールを導入するだけでは不十分です。データ基盤そのものが「AI Ready」な状態、つまり高品質なデータとメタデータが整備され、組織全体でデータを活用できる体制が整っていることが不可欠です。

ある企業では、データ基盤の再構築を通じて、組織全体でデータライフサイクルを回す「DataOps」の仕組みを確立しました。その結果、データエンジニアがボトルネックにならず、ビジネス部門が主体的にデータを管理・活用できる体制を実現しています。本記事では、この企業の取り組みを参考に、AI時代に求められるデータ基盤構築の実践的なアプローチをご紹介します。

AI活用を阻む組織的課題：少数のデータ人材では対応しきれない現実

データエンジニアがボトルネックになる構造

多くの企業では、データ分析やデータ基盤の構築・運用を少数のデータエンジニアが担っています。しかし、AI時代においてビジネスの変化スピードは加速しており、データ人材のスキルをAIで強化したとしても、ビジネスのスケールアウト速度には追いつかないという現実があります。

ある企業では、データエンジニアが品質管理に集中すると新規要求に対応できず、逆にビジネス課題だけに向き合うと同じ問題を何度も解く「車輪の再発明」が発生するというジレンマに直面していました。具体的には、同じ指標が複数存在し、同じクエリが量産され、数値の不一致が頻発するという問題が起きていたのです。

ドメイン知識の壁とリードタイムの長期化

データエンジニアは技術的な専門性を持つ一方で、ビジネスの意思決定者ではないため、ドメイン知識の解像度が低くなりがちです。その結果、データ分析の依頼から提供までのリードタイムが長くなり、調整コストや人件費も増大します。AI時代においては、このリードタイムがビジネスの変化スピードに追いつかず、競争力の低下につながる恐れがあります。

さらに、データ品質が低い状態でAIを活用すると、「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」という原則通り、誤った意思決定を招くリスクが高まります。組織全体でデータ品質に向き合わなければ、AI活用の価値を十分に引き出すことはできません。

DataOpsによる解決策：組織全体でデータライフサイクルを回す仕組み

DataOpsとは何か

DataOpsとは、DevOpsの考え方をデータ領域に適用したアプローチです。データのライフサイクル（作成→活用→評価→改善→削除）を高速で回し、組織全体でデータを育てていく発想が特徴です。ある企業では、このDataOpsの考え方を取り入れ、データ基盤を再設計しました。

具体的には、あるクラウドデータウェアハウス製品と、データ変換ツール、BIツールを組み合わせた基盤を構築しました。この基盤では、ビジネス部門のメンバーがSQLを活用してデータモデルを作成し、メタデータやメトリクスの定義まで実施できる環境を整えています。

データオーナー制度の導入

この企業では、各チームに「データオーナー」を配置する制度を導入しました。データオーナーとは、各チームの意思決定責任者（多くはプロダクトマネージャー）であり、ビジネス理解が最も深く、データの利用目的を理解し、品質への責任を持つ人材です。

データオーナーとその配下の開発メンバーは、SQLの知識を活かしてデータモデルを作成し、メタデータとメトリクス定義まで実施します。ビジネスやファクトへの解像度が最も高い人材がデータ管理を担うことで、データの品質と活用スピードが大幅に向上しました。ある企業では、短期間で複数名のデータオーナーが誕生し、全員でデータライフサイクルを回す体制が整いました。

データ基盤の詳細については、こちらの製品サイトもご参照ください

階層管理による品質とアジリティの両立

データモデルに階層を設定する意義

DataOpsを実践する上で重要なのが、データモデルに階層を設定し、品質基準を明確にすることです。ある企業では、データモデルを5段階の階層に分類し、それぞれに異なる品質基準とデータ保持期間を設定しました。

最も品質が高い階層は監査や外部公表に使用するデータで、メタデータとテストが完備され、永続的に保持されます。

階層レベル2では経営KPI、階層レベル3は部門意思決定に使用するデータで、いずれもメタデータとテストが必須です。

一方、階層レベル4は可視化に使用するデータで、一定期間後に自動削除されます。

最後に階層レベル5は書きっぱなしのSQLで、短期間で削除される仕組みです。

軽快さと品質の両立を実現する仕組み

階層レベル4と5は、アジリティを重視したデータモデルです。新機能のリリース直後に速報値を確認し、迅速な意思決定を行うために、自由度が高く、素早く試せる環境を提供します。一方、階層1から階層3は品質を重視し、メタデータとテストを完備することで、中長期的な意思決定の質を高めます。

この仕組みにより、「作って終わり」のデータが積み上がることを防ぎ、不要なデータは自動削除され、重要なデータは段階的に品質を向上させることができます。組織の力学を理解したDataOpsの実装と運用が、この仕組みの成功の鍵となっています。

インセンティブ設計で階層を上げる

階層を上げるためのインセンティブ設計も重要です。ある企業では、軽快さ重視のモデルやチャートを一定期間後に自動削除する仕組みを導入しました。削除されると困る場合は、データオーナーが階層レベル3以上に引き上げる必要があり、そのタイミングでメタデータとテストの入力が必須となります。

一方で、AIを活用しながらSQLを書いてデータモデル化を支援したり、AIエージェントが伴走してメタデータとテストの追加をサポートしたりすることで、品質向上のハードルを下げています。階層3に到達すると、高度なAI分析ツールが使えるようになるため、品質向上が自分の業務や組織の競争力を高めることを実感できる設計になっています。

AI基盤の比較や選定については、こちらのホワイトペーパーが参考になります：

AI活用を加速するメタデータ管理とセマンティクスの整備

メタデータとセマンティクスの一元管理

AI活用において、メタデータとセマンティクス（データの意味情報）の整備は極めて重要です。ある企業では、BIツールとデータ変換ツールでメタデータとセマンティクスを一元管理し、AIを活用してセマンティックレイヤーを自動変換・同期する仕組みを構築しました。

具体的には、データオーナーがBIツールでメタデータとメトリクスを定義すると、それが自動的にデータウェアハウスのセマンティックビューに変換されます。

階層3に到達したデータモデルは、いつの間にか品質の高いモデルとしてAI分析ツールでも利用可能になる仕組みです。

データライフサイクルの高速化

データライフサイクルを高速化するために、ある企業ではAIやLLMツールを積極的に活用しています。データパイプラインの自動生成、テストやメタデータ作成支援のAIエージェント、インタビュー形式でデータモデルやテストの作成を支援するツールなど、多様なAIツールを組み合わせています。

これにより、非エンジニアのメンバーも階層3のデータを育てる中で、テストによって自分が修正したSQLクエリの考慮不足に気づけるレベルまで到達しました。データエンジニアは基盤の整備・改善や階層2以上の品質保証、ベストプラクティスの共有に専念でき、組織全体でデータ品質を高める好循環が生まれています。

CDP活用の具体的なガイドについては、こちらのホワイトペーパーもご覧ください

導入効果と成果：組織がAI Readyになるまでの道のり

定量的成果

この企業では、DataOpsと階層管理の導入により、顕著な成果が得られました。まず、車輪の再発明がなくなり、工数が大幅に削減されました。同じ指標が複数存在する問題や、同じクエリが量産される問題が解消され、データエンジニアの負担が軽減されています。

また、数値の不一致が解消され、Single Source of Truth（信頼できる唯一の情報源）の実現に大きく前進しました。データの信頼性が向上したことで、意思決定の質も向上しています。

定性的成果

定性的な成果としては、SQLを書けない人も段階的に分析が可能になったことが挙げられます。BIツールを入口として、自然言語でデータと対話できるAI分析ツールを活用することで、ビジネスメンバーも即時にアドホックな分析ができるようになりました。

さらに、AI Readyへ移行する組織文化が醸成されました。品質とメタデータにみんなで向き合うことで、いつの間にかAI Readyな状態が実現されたのです。データエンジニアがボトルネックにならず、真に必要なデータを全員が使える状態が整いました。

AI分析ツールの活用

階層3以上のデータモデルが整備されたことで、ある企業では高度なAI分析ツールを活用できるようになりました。自然言語でデータと対話し、チャートやトレンド分析を自動生成する機能により、ビジネスメンバーが自ら分析を行い、迅速な意思決定を実現しています。

例えば、「過去数ヶ月のアクティブユーザーの推移を教えてください」「プラットフォーム別のユーザー数を比較してください」といった質問に対して、AIが自動的にSQLを生成し、結果を可視化します。これにより、データエンジニアに依頼することなく、ビジネスメンバーが自律的にデータ分析を行える環境が整いました。

まとめ：AI Readyは段階的に作れる

AI時代のデータ基盤構築において重要なのは、単に最新のAIツールを導入することではなく、組織全体でデータ品質に向き合い、段階的にAI Readyな状態を作り上げることです。

ある企業の事例から、以下の3つのポイントが成功の鍵であることが分かります。

第一に、階層定義で品質を可視化することです。データモデルを段階的に分類し、それぞれに適切な品質基準を設定することで、アジリティと品質を両立できます。

第二に、データオーナー制度で責任を明確化することです。ビジネス部門が主体的にデータ管理を行うことで、ドメイン知識の壁を乗り越え、リードタイムを短縮できます。

第三に、AI分析ツールをインセンティブにすることです。品質向上が自分の業務や組織の競争力を高めることを実感できる設計が、継続的な改善を促します。

AI活用を目的とするのではなく、組織がAI Readyになることで、いつの間にかAI分析ツールが使える状態を作ることが最短かつ本質的なアプローチです。

組織の力学を理解したDataOpsの実装と運用が、AI時代のデータ基盤構築の成功を左右します。

本記事でご紹介したようなデータ基盤の構築やAI活用にご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

また、データ基盤やCDP活用に関する詳細な資料もご用意しております。

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