• Data Quality
  • Trusted Data Framework(?)のサポート
  • 包括的で正確なデータをユーザーに公開
  • データの観測可能性
• Self-Service BI/End User support
  • 異なる領域における新規のfact, conformed dimension, data martの作成
  • データ資産を裏付ける適切な文書を追加する
  • 分析および報告のためのEDMにおけるfact／dim／martに関するトレーニングの提供

1. Data Modeling & Design

• データモデリング標準と命名規則の定義
• スキーマの更新 - Common_mart、Common_mart_product、新しいrpt(report)スキーマ
• サロゲートキーとナチュラルキーの比較 - 既存モデルのリファクタリング
• ERDレビュー
• 毎月のEDMワークショップ
• dimensionとfactの最小単位の構築（Enterprise Data Warehouseに翻訳および構築）
• 翻訳および最終データに使用されるロジックに関するビジネス承認
• ルートソースからのモデリングを確認する
• AtomicとAggregatesのデータをマッチングさせるため、最下位グレインからAggregatedデータを構築する。
• アトミックデータと集計データにすべてのデータを含め、必要に応じて分析やレポート作成時にフィルタリングできるようにする。
• 特定のレポーティングのニーズに合わせてフィルタリングできる、特定のレポーティングデータを構築する。

2. Documenting Single Source of Truth

• DBTモデルとハンドブックのページで、ユーザーにとって正確で最適な使い方ができる
• すべてのビジネス・データにおいて、ソースから公開まで明確に接続する。

3. Deprecation of Legacy models
4. Metadata Management & Content Discovery

• 領域全体で使用されているfact、dimension、martの現状を反映するために、conformance matrixを更新する

Future State of Enterprise Data

Vision

ビジネス上の意思決定を最適化しながら、使いやすさ、コラボレーションのしやすさ、メンテナンスのしやすさを提供するために、エンタープライズ・データウェアハウス全体で一貫性のあるシンプルで包括的なデータを持つこと

そのためにEnterprise Data Teamが取り組んでいくこと

• 現在のデータの状態からSSOTで、標準化され、ガバナンスがきいた、シンプルで包括的かつレイヤー化されて使いやすいEnterprise Data Structureを加速させること
• より効率的な分析のためのデータ管理プロセスを確立し、サポートする。
• データの依存関係を簡単に特定し、誰が各データソースを使用しているかを理解し、関連するテーブルにアクセスしやすくするために、適切に管理されたデータ系統を構築する。
• 正確な分析と報告を目的とした、高品質で信頼性の高い、一元化された信頼できるデータモデルを提供する
• データの安全性を確保し、対象分野の役割を明確に定義してコンプライアンスを遵守する
• 複数のソースのデータを統合し、効率を向上
• 統合データカタログを使用して、部門を超えたチーム内でデータを一元的に共有し、管理する
• スケーラブルで堅牢な一貫したデータアーキテクチャを持つこと