課題
データは散らかり、汚れ、持ち主がいないことが多い。枠がなければモデルは監査も運用もできず、判断はいつまでも表計算のまま。
どう進めるか
事業の問い、手元のデータ、成功の基準を先に固定する。パイプライン、特徴量、モデルを、あとから追える形で組む。誰も説明できない複雑さより、回せる単純さを取る。
よくある成果物
- 01データと分析成熟度の診断
- 02パイプライン設計とデータ品質
- 03予測・スコアリングモデル（必要なとき）
- 04事業が使えるダッシュボードやAPI
- 05ガバナンスのメモと、次の一手
データは散らかり、汚れ、持ち主がいないことが多い。枠がなければモデルは監査も運用もできず、判断はいつまでも表計算のまま。
事業の問い、手元のデータ、成功の基準を先に固定する。パイプライン、特徴量、モデルを、あとから追える形で組む。誰も説明できない複雑さより、回せる単純さを取る。