【登壇資料】「データ品質とメタデータ管理で実現する構造化・非構造化データ活用のユースケース紹介」というタイトルで登壇しました

• URL: https://dev.classmethod.jp/articles/data-quality-metadata-management-webinar
• 日付: 2026-06-23
• Tier: Tier 2
• 要旨: クラスメソッド データ事業本部ウェビナー登壇資料。渡部氏のデータマネジメント基本に続く実装論を解説。構造化データ×データ品質と非構造化データ×メタデータ管理を2軸。3つの原則：①重要なものに絞る(全量対応でなく優先度付け)、②シフトレフト(基盤入口・データ発生源での対策)、③体制スモールスタート(データオーナー→スチュワード→ガバナンス組織へ段階的成長)。ビジネスメタデータ自動生成は DWH サービス統合カタログで活用、非構造化は人間による評価が避けられず。

詳細

クラスメソッド データ事業本部のデータ支援ミッション：組織のデータ分析環境構築・活用支援。ほとんどの相談は「データ自体の管理不足」「管理体制の問題」に帰着。

2つのテーマで実装論展開。①構造化データ×データ品質：課題深掘り→改善活動進め方→運用体制→基盤実装例。②非構造化データ×メタデータ管理：同じく課題から実装まで。

3つの実装原則。①重要なものに絞る：膨大データを全量管理は困難。人員・予算制限下で対象を重要度に限定。業務への影響度で優先度決定。②シフトレフト原則：基盤内データの後付け品質改善・メタデータ付与は労力大。基盤入口・データ発生源での品質検証・メタデータ有無確認が効率的。システムで解決可能な部分は積極的システム化。③体制スモールスタート：理想的体制は組織文化・部署間壁で困難。改善は IT 単一部門では成立しないため、ソースデータ管理部門内でデータオーナーから設定。オーナー決定で利用者課題←→基盤管理側のフローが回始める。その後スチュワード・ガバナンス組織へ組織ステージ合わせて段階成長。

ビジネスメタデータ実装：最近の DWH カタログサービスは AI で自動生成機能充実。利用可能なら積極活用。非構造化・テーブル非管理構造化は自前実装も可。生成メタデータの正しさ評価はデータ発生部門担当者に依存。人間による泥臭い活動は避けられず。