DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した

by Tech Leverages

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2026/03/19 データマネジメント戦略Night - 4社のリアルを語る会 DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した

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4 © 2026 Leverages Co., Ltd. 01 ⾃⼰紹介経歴： ‧新卒でコンサル会社にデータサイエンティストとして⼊社 ‧4年間、機械学習モデルの構築やモデル構築後のシステムの開発保守、運⽤、システム拡⼤に従事 ‧2023年8⽉にレバレジーズにデータアナリストとして中途⼊社 ‧分析業務していく中で指標やセグメントの定義統⼀の重要性を知り、データ分析基盤再構築プロジェクトの発起⼈としてデータマネジメント領域に突っ込む ‧現在は全社のデータ分析基盤再構築のPM / データガバナンス策定などデータマネジメントに関わるプロジェクトを推進したり、リーダー業務としてチームマネジメント‧採⽤に従事レバレジーズ株式会社マーケティング部データ戦略室データアーキテクトグループリーダー⽥代渉（たしろわたる）

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9 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKとは、データマネジメントに関する知識を体系⽴ててまとめた書籍。データマネジメントを11の領域に分けてまとめている。 03 DMBOKとは DMBOKで使⽤されるホイール図データガバナンスデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータセキュリティデータ統合と相互運⽤性ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスタデータメタデータデータ品質データアーキテクチャデータウェアハウジングとBI 書籍名：データマネジメント知識体系ガイド（第⼆版） DAMA（国際データマネジメント協会）が提唱するデータマネジメントの知識を体系的にまとめた書籍データガバナンスを中核として、相互に関連しあってデータマネジメントが機能する（ホイール図参照） DMBOKの第2版を今回は使⽤ DMBOKの紹介

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10 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKとは、データマネジメントに関する知識を体系⽴ててまとめた書籍。データマネジメントを11の領域に分けてまとめている。 03 DMBOKとは領域概要データガバナンスデータマネジメントに関する全体⽅針とルールを定め、組織的な意思決定を⾏うことデータアーキテクチャデータとビジネスを繋げる⻘写真を描くことデータモデリングとデザインデータ同⼠の関係性を図⽰することデータストレージとオペレーションデータベースの保守管理することデータセキュリティセキュリティポリシーや取り扱いルール、アクセスルールなどを定め、監視すること DMBOKで記載されている11の知識領域領域概要データ統合と相互運⽤性データの移動を効率的に管理することドキュメントとコンテンツ管理⾮構造化データを管理すること参照データとマスターデータ⼀貫した信頼できるデータを管理することデータウェアハウジングとBI 意思決定を⽀えるデータを提供することメタデータ管理データを説明するデータを管理することデータ品質データを使う⼈の欲求を満たすかどうか参考⽂献：ゆずたそ‧はせりょ（2021年）『データマネジメントが30分でわかる本』

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12 © 2026 Leverages Co., Ltd. 今までのデータマネジメントに関するプロジェクトは、課題が発⽣‧認知できたタイミングで都度対応していた。そのため、本当に解決すべき課題がわからず、⾃⼰満⾜なデータマネジメントしかできていなかった。 04 DMBOKを使った評価⽅法⾏動振り返り課題サービスA サービスB 課題1 課題2 課題3 課題4 プロジェクトX プロジェクトY プロジェクトZ 個別全体プロジェクトX：⚪ プロジェクトY：△ プロジェクトZ：× 事業課題解決：⚪ データマネジメント軸データマネジメント：？サービスへのデータ利活⽤に注⼒しすぎたり、⾃⼰満⾜に陥ってしまう。企業のデータ利活⽤を推進していく上で、現環境の評価ができないため本当に進めないといけない課題が⾒えていない状態。

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13 © 2026 Leverages Co., Ltd. 評価できる体制にしたことで、今まで潜在していた課題が⾒えてきて新しいプロジェクトの⽴ち上げや、既存のプロジェクトについてもよりデータマネジメント⽂脈を加味した⽬的になることを期待。 04 DMBOKを使った評価⽅法⾏動振り返り課題サービスA サービスB 課題1 課題2 課題3 課題4 データマネジメント軸課題5 課題6 プロジェクトAA データ品質：× データガバナンス：△ 評価することで課題が⾒え、新しいプロジェクトが増える。サービス課題を対応する受け⾝の組織から、⾃ら課題を発⾒‧解決できる主体性のある組織へ変⾰することを期待してデータマネジメントの評価を実施した。個別全体プロジェクトX：⚪ プロジェクトY：△ プロジェクトZ：× 事業課題解決：⚪ プロジェクトX プロジェクトY プロジェクトZ

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14 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKが掲げている領域を弊社の環境に合わせて再構築した上で、評価物および領域の習熟度合いを定義。その結果、データガバナンスとデータセキュリティを対象外とし、データ統合と相互運⽤性を3つに分解。 04 DMBOKを使った評価⽅法 DMBOK領域レバレジーズ領域データガバナンスなし※1 データアーキテクチャデータアーキテクチャデータモデリングとデザインデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータストレージとオペレーションデータセキュリティなし※2 データ統合と相互運⽤性データ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 DMBOK領域レバレジーズ領域ドキュメントとコンテンツ管理ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータ参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI データウェアハウジングとBI メタデータ管理メタデータ管理データ品質データ品質 ※1 データガバナンス組織がないためスコープアウト ※2 策定当時、全社のセキュリティ基準策定中であったためスコープアウト各領域において、下記の内容を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル（0から5のレベルで判定） ‧⽬指すレベルとその理由 DMBOKで記載されている11の領域に対して、弊社で再構築した領域赤字：スコープアウト青字：追加・分解

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15 © 2026 Leverages Co., Ltd. レベル2：反復可能：プロセスに最低限の統制が⾏われているプロセスの実⾏をサポートする⼀貫したツールと役割の定義が加わる。レベル2では、組織は⼀元化された共通ツールを使⽤し始め、データマネジメントの監視を強化する。役割は明確化されており、プロセスは特定の専⾨家のみに依存しない。データ品質の問題と概念は組織として意識されている。マスターデータと参照データの概念が認識され始める DMBOKによる「データマネジメント成熟度アセスメント」の記載内容 DMBOKの「データマネジメント成熟度アセスメント」をそのまま転⽤しようとすると、評価が⾏いにくいため、弊社なりの解釈と浸透レベルに知識領域を再定義。 04 DMBOKを使った評価⽅法評価対象レベル0：遂⾏能⼒が⽋如しているレベル1：初期段階か場あたり的：成功は個⼈の能⼒に依存しているレベル2：反復可能：プロセスに最低限の統制が⾏われているレベル3：定義された：基準が設定され守られているレベル4：管理された：プロセスが数値化され統制されているレベル5：最適化された：プロセス改善のゴールが数値化されているレベルアクティビティとプロセスとツールレベル詳細例参考⽂献：DAMA⽇本⽀部（2018年）『データマネジメント知識体系ガイド（第⼆版）』

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16 © 2026 Leverages Co., Ltd. DMBOKの「データマネジメント成熟度アセスメント」をそのまま転⽤しようとすると、評価が⾏いにくいため、知識領域を弊社なりの解釈と浸透レベルを定義。 04 DMBOKを使った評価⽅法例：データ統合と相互運⽤性2の場合領域の解釈評価対象レベル0（未着⼿）：何もないレベル1（初期）：ETL処理が実装されている / 転送先にビジネスに必要なデータが蓄積されているレベル2（発展途上）：ETL処理の監視は属⼈的に⾏われているレベル3（定義済み）：ETL処理は⾃動的に⾏われているレベル4（管理）：ETL処理がどのように⾏われているかが分かる設計書がある ETL処理の監視は⾮属⼈的に⾏われている ETL処理で不備がおきたときの対応フローが確⽴され、実⾏されているレベル5（最適化）：ETL処理の監視は常に⾏われている ETL処理は最適な状態か⾒直す場が定期的にある⾒直した結果、適⽤するためのフローがある新しいツールの導⼊が検討されているレベル⽬指すレベル DWH内でのETLの構築‧運⽤に関する領域 DWH内でのETLの構築‧運⽤状態不備やエラーがあった時の対応が遅れない状態を⽬指すため、レベル4を⽬指す

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17 © 2026 Leverages Co., Ltd. 各領域のレベル判定ができるように、アンケート内容と回答者を事業‧サービスごとに作成して集計。 04 DMBOKを使った評価⽅法領域のレベル定義集計全社で統⼀された領域に関する定義を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル ‧⽬指すレベルとその理由利活⽤推進者分析担当者利活⽤推進者サービスA アンケート作成サービスB 分析担当者基盤管理者基盤管理者回答者の選定回答結果からレベルを判定回答結果からレベルを判定全事業‧サービスで同じ設問構成で作成完全に使い回しはせず、システム名等は事業‧ サービスごとに変更

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19 © 2026 Leverages Co., Ltd. アンケート調査を2024年、2025年度でそれぞれ評価者を選定した上で、アンケートを実施し集計した結果を共有。 05 DMBOKを使った評価結果集計概要集計期間 2024年度：2024年9⽉~2024年10⽉ 2025年度：2025年12⽉~2026年1⽉回答形式アンケート形式（google spread sheetにより、回答者ごとに各タブを作成して回答）回答者数サービスA サービスB 2024年度 2025年度基盤管理者：3名分析担当者：5名利活⽤推進者：4名基盤管理者：5名分析担当者：5名利活⽤推進者：6名基盤管理者：3名分析担当者：2名利活⽤推進者：4名（うち、2名サービスB部署の推進者）基盤管理者：3名分析担当者：4名利活⽤推進者：6名（うち、4名サービスB部署の推進者）

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20 © 2026 Leverages Co., Ltd. ：2024年度：2025年度データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果サービスA サービスB データアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンスデータアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンス 2年分の評価結果（2サービス）レベルレベル

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21 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果サービスA サービスB データアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンスデータアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンス 2年分の評価結果（2サービス）レベルレベルポイント1：なぜBサービスのレベルがあがったか？：2024年度：2025年度

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22 © 2026 Leverages Co., Ltd. 新しいデータ分析基盤をゼロベースで構築するにあたり、テーブル定義書を抜け漏れなく作ることと使⽤するツールを徹底的に共通化したことで、最新化および更新⽅法が統⼀。 05 DMBOKを使った評価結果アーキテクトの概要図データモデリングのリアーキテクチャプロジェクトの概要 ‧データ分析基盤の構造を7層に統⼀する取り組み → 取り組みの中でテーブル定義書の記載を徹底 ‧分析基盤に使⽤する技術スタックも基本的に統⼀（Fivetran / Dataform / Cloud Composer / Tableau）概要進捗 ‧Bサービスへの反映を2025年4⽉から実施中 ‧今までは1名の管理者が属⼈的に管理 ‧他サービスも着⼿しており、対象サービス‧事業の半分以上は2025年度中には対応完了⾒込み ‧事業やサービスが同じ指標を⾒る場合において、ダッシュボードごとに違う定義で管理されていた課題 ‧システム↔データ↔ビジネスとなるような仕組み ‧指標の定義はセマンティックレイヤー層の 1ファイルのみで管理⽅針資料URL ポイント1：なぜBサービスのレベルがあがったか？

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23 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果サービスA サービスB データアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンスデータアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンス 2年分の評価結果（2サービス）レベルレベルポイント2：なぜ前年度よりレベルが下がったのか？：2024年度：2025年度

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24 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾼い品質の成果物はあるが、他のメンバーが「知らないからわからない」状態となっている領域のレベルは、前年度と⽐較して下がった。属⼈管理にならない運⽤⽅針を検討。 05 DMBOKを使った評価結果データ統合と相互運⽤性3の場合 Dataform Tableau Dataformの実⾏およびBigQueryのテーブルをTableauへ連携する機能をAirﬂowで制御概要開発体制：開発者1名、レビュワー：2名、保守‧運⽤者：3名（開発者およびレビュワー）コード管理：github管理管理体制開発に携わっていないメンバーにも保守運⽤に⼊っていってもらうことで、成果物を理解してもらうポイント2：なぜ前年度よりレベルが下がったのか？

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25 © 2026 Leverages Co., Ltd. データアーキテクチャ、データモデリングとデザイン、データ統合と相互運⽤性2のデータ分析基盤構築に関する領域は、どちらのサービスもレベルが⾼く遂⾏できているが、データ統合と相互運⽤性3、データ品質、メタデータ管理の外部への連携や品質管理に関する領域が強くないことがわかった。 05 DMBOKを使った評価結果サービスA サービスB データアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンスデータアーキテクチャデータモデリングとデザインデータストレージとオペレーションデータ統合と相互運⽤性1 データ統合と相互運⽤性2 データ統合と相互運⽤性3 ドキュメントとコンテンツ管理参照データとマスターデータデータウェアハウジングとBI メタデータ管理データ品質データセキュリティデータガバナンス 2年分の評価結果（2サービス）レベルレベルポイント3：全体的にレベルが低いけどどうするか？：2024年度：2025年度

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26 © 2026 Leverages Co., Ltd. ⾃組織で解決できる領域から着⼿を想定。2024年度の結果から今まで優先度が下がっていた「テーブル定義書の⾃動更新」や「データ品質のアサーションによる管理」を実施。 05 DMBOKを使った評価結果取り組む優先度実際に⾏っている取り組み領域優先度（⾼ / 中 / 低）データ統合と相互運⽤性1 中ドキュメントとコンテンツ管理⾼参照データとマスターデータ低データウェアハウジングとBI 中メタデータ管理⾼データ品質中⾼：⾃組織で完結できる領域中：⾃組織が主体的に動けば解決可能な領域低：他組織が主体的に動けば解決可能な領域判断軸テーブル定義書⾃動更新 Dataformでメタデータ管理している、DWH / datamartについて定期的に⾃動出⼒する仕組みを作成 → 特定のサービスで導⼊中概要プロジェクト名データ定義書の作成データ分析基盤の再構築の中で指標およびセグメントの定義書を作成 → 指標やセグメントが多いので管理が⼤変... データ品質のアサーションシステムデータに不備があったりした場合にエラー検知できる仕組みを構築 → 特定のサービスで導⼊中ポイント3：全体的にレベルが低いけどどうするか？

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28 © 2026 Leverages Co., Ltd. 今後は、「データ品質の定量化」「正しいデータの利活⽤推進」「チームの役割を超越した動き」をより注⼒して活動。 06 今後の展望データ品質SLA の構築データ分析基盤の品質を定量的に測定できる体制を作る概要プロジェクト名正しいデータの利活⽤推進下記を裏テーマに事業やサービス課題を解決していく ‧正しいKPIやセグメントを⽤いたモニタリング環境の整備および利活⽤の推進 ‧⼩規模組織のモニタリングを除き、俺が作った最強のモニタリングを削除各チームの職域の拡⼤ ‧メタデータ管理 ‧データ品質 ‧ドキュメントとコンテンツ管理 ‧「システム→BigQueryの管理（データエンジニア）」と「BigQueryを使った利活⽤推進（データアーキテクト）」でチームが分かれているが、よりお互いの役割を超越してデータマネジメントを推進対象領域 ‧データウェアハウジングとBI ‧ドキュメントとコンテンツ管理 ‧全領域

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30 © 2026 Leverages Co., Ltd. データマネジメントを評価する仕組みを作ってみたことで、本来やるべきことが⾒えてきた。サービスの課題だけではなく、データマネジメント⽂脈における課題も多くあるが、地道に1つずつ解決していく。 07 さいごに領域のレベル定義 DMBOKから領域周りのレバレジーズ版を策定 ‧領域の解釈 ‧評価対象 ‧領域のレベル ‧⽬指すレベルとその理由アンケート作成全事業‧サービスで同じ設問構成で作成回答者をサービスごとに分けてアンケートを回収アンケート結果 ‧Bサービスのレベルが上がった ‧前年度よりレベルが下がった ‧いくつかレベルが低い領域がある振り返り今後やるやったことテーブル定義書⾃動更新データ定義書の作成データ品質のアサーションデータ品質SLAの構築正しいデータの利活⽤推進各チームの職域の拡⼤

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31 © 2026 Leverages Co., Ltd. 社外の⽅に向けてブログやYouTubeなどの発信も⾏っていますので、チャンネル登録‧フォローをお願いします！もし弊社にご興味いただけましたら、カジュアル⾯談で気軽にお話しましょう！ 07 さいごに melev YouTube データ/AIブログテックブログデータ戦略室紹介記事① データ戦略室紹介記事② データ戦略室紹介動画 AI戦略紹介動画 Leverages Tech Blog レバレジーズデータAIブログ