B0147：データ品質改善ロードマップ枠組み

Context

状況: データ品質改善のロードマップを作る局面ではエラー率、データ鮮度、手戻り工数の解釈とソース系統図、検証ルール、データ責任マップの精度がばらつきやすく、正確性と提供速度の判断が曖昧になりがちである。共通の枠組みがないと責任が不明確になるため、判断ログが重要になる。 エラー率、データ鮮度、手戻り工数の見方が統一されないと正確性と提供速度が属人的になりやすい。 エラー率、データ鮮度、手戻り工数の見方が統一されないと正確性と提供速度の判断が属人的になる

Options

• 選択肢A: 現状維持で混乱を避けるが、改善は限定的となる。 短期の混乱は小さいがエラー率、データ鮮度、手戻り工数の改善は緩やかになる。
• 選択肢B: 段階的に試行し、指標で検証してから拡大する。 ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの差を吸収しながら正確性と提供速度の判断を進められる。
• 選択肢C: 大きく設計変更し、効果を狙うが負荷は高い。 大きな効果を狙えるが正確性と提供速度の不確実性が高まる。

Decision

意思決定: B案を採用する。エラー率、データ鮮度、手戻り工数で早期検証を行い、ソース系統図、検証ルール、データ責任マップが崩れれば停止条件に従って修正する。責任者と承認条件を明文化し、レビュー時点を設定する。 正確性と提供速度が逆転する兆候を定義し、共有しておく。

Rationale

理由: B案は正確性と提供速度の均衡を保ちながら、ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの妥当性をエラー率、データ鮮度、手戻り工数で検証できる。段階導入により納得感が高まり、説明責任を果たしやすい。 ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの不確実性が高いほど段階検証の価値が高い。 ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの不確実性が高いほど、段階検証でエラー率、データ鮮度、手戻り工数の信頼度を高められる

Risks

• エラー率、データ鮮度、手戻り工数の計測精度が低いと変化を捉えられず、判断が遅れる。
• 実行が遅れると正確性と提供速度の負の側面が長期化し、期待効果が薄れる。

Next

次のアクション: エラー率、データ鮮度、手戻り工数の基準値を確定し、ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの前提と責任者をログに記録する。初回レビュー日と停止条件を合意し、関係者へ共有する。 ソース系統図、検証ルール、データ責任マップの出所とエラー率、データ鮮度、手戻り工数のレビュー頻度を明文化する。