DataOps: データマネジメント定着化サービス滞らず、濁らず、データが流れる。
業務で使えるデータが“当たり前”になる運用を仕組み化する。

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解決する課題「整えたはずのデータ基盤」が、 意思決定・施策に活かされない: よくある課題

情報の区分・公開ルールが未整備で、
データの社内展開が進まない

ダッシュボード・KPIが乱立し、
どれが正なのか分からない

データの構造や変換ルールが
属人化しており、継続運用が難しい

データの不透明さが信頼性と
活用・改善を妨げている

教科書的なデータマネジメントを、現場で“動く仕組み”に落とし込み

データマネジメントのベストプラクティスであるDMBOKは、網羅的である一方で、その範囲の広さや教科書的な部分が多くあり、実業務にそのまま適用しにくい問題がありました。
primeNumberでは、豊富なデータ基盤の構築経験に裏付けられた実践知により、各社の課題・体制・予算感に応じて、DMBOKの要素を「実務で活かせる形」に再構成し、継続的な運用定着化を実現します。

primeNumberが提供できるサービス

データ基礎アセスメント

何から取り組めばよいかわからない場合、DMBOKに基づくデータ基盤の成熟度の現状把握

ギャップを明確化しての、取組み事項の優先度決めと対応方針の策定

基盤運用組織運営サポート

現状課題の整理

運営組織としてPDCAを回すべき内容の決定

体制づくりまで伴走支援

開発プロセス改善

開発効率を上げるための取り組み（テーブル定義書自動作成、命名規則整備など）

CI/CD、データ品質の向上に向けたソリューション導入と運営設計

データモデリング

データ活用とガバナンスの両側面からデータ基盤内での最適なデータモデルを定義

メタデータ管理

どのようなメタデータを管理すべきかの整理

誰が運用するかの取決め、整備の自動化

カタログツールへの効率的な初期移行

データセキュリティ

現状課題の整理

運営組織としてPDCAを回すべき内容の決定

体制づくりまで伴走支援

コスト最適化

データ基盤のトータルコストの可視化と分析

コスト監視の仕組み化

コスト削減に向けた設計の最適化

スキル強化

ビジネス職にもSQLなどデータエンジニアリングの基礎ナレッジを浸透

SQLを使ってデータマート作成ができる人材の育成

Tableauを使った可視化・分析ができる人材の育成

DMBOKの知識体系

緑色にハイライトした5領域が、
弊社が頻繁にご支援する領域となってます

現場で回せる“改善ループ”で、データ戦略を実行に移す

貴社のデータ戦略・施策に基づき、データマネジメントの実践・改善を貴社の業務に落とし込みます。
primeNumberは、データ戦略・施策というビジネス領域から支援してきたことから、データマネジメントの実践においても、
ビジネス側の戦略達成を第一の目標に置きつつ、貴社の運用のあり方を提案します。
データ活用を妨げるボトルネックの特定・解消に向けて、最初の1周で“改善の感覚”を掴んでいただけるように支援をしています。

Action 小さく始めて、
すばやく学び、次へつなげる

・改善施策の短期実行＆効果観察

・現場との協働で運用をアップデート

・行動の結果を次の観察に還元する

Decide 仮説をもとに
“打つ手”を決める

・小さな成功を積み上げる改善案の選定

・データ整備・業務改善を連動させるプラン設計

・優先整備対象データの選定

Observe “現場とデータ”を
タイムリーに捉える

・データの流れや品質をモニタリング

・業務/ツール利用の現場視点での観察

・データ活用における気づきを拾い上げる

Orient 観察結果を整理し、
次に打つべき方向を定める

・ボトルネックの構造を可視化

・阻害要因の因果関係を読み解く

・変化すべきポイントを見極める

データマネジメント実践の重さを「軽く」するプロダクト・サービス

データマネジメントは多くの企業で取り組みニーズがある一方で、その実践が労働集約的（大規模・属人的）であり、
一定の投資が伴う取り組みに尻込みしてしまう1つの要因になっていました。
primeNumberでは、データマネジメントの実践敷居を下げるプロダクトとサービスを提供しております。

メタデータ
一括生成サービス

社内に散在する仕様書やテーブル定義書、用語集といったドキュメントをAIが読み込み、文脈を理解した上で、データウェアハウス（DWH）内のデータに対してメタデータを自動で一括生成します。
これにより、データ分析の属人化を防ぎ、AIが常に正確なデータに基づいて回答を生成するための基盤を構築します。

個人情報
検知サービス

データの中から個人情報と思われるデータを自動で分析して提案。目視による個人情報チェックの手間を大幅に削減します。個人情報を検知しフラグ化するだけでなく、単体では個人情報として扱われづらい情報のセット判定（氏名＋メール、メール＋カード番号等）で組み合わせた保管リスクも検知し、サマリとしてレポートを提供します。