概要
https://zenn.dev/dely_jp/articles/dely-ai-ready-dataops-tier
詳細内容
## Tier定義で実現するAI-Readyなデータ利活用
https://zenn.dev/dely_jp/articles/dely-ai-ready-dataops-tier
DelyはデータモデルにTier定義を適用し、Data Owner制度を導入することで、アジリティと品質を両立させながらAI活用を促進するDataOps体制を構築した。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[DataOps, データガバナンス, AI活用, dbt, データ品質]]
Delyが提唱する「AI-Readyなデータ利活用」は、アジリティとデータ品質の両立という、Webアプリケーション開発における長年の課題に対する具体的な解決策を示しています。同社は、従来の「0→1」に特化したデータ運用がもたらす品質低下や再現性の欠如を克服するため、データライフサイクル全体を再設計しました。
その核となるのが、データモデルの品質と用途に応じた「Tier定義」と、意思決定者がデータ管理の責任を負う「Data Owner制度」です。Tierは、アドホックな検証用のTier 5から、監査・外部公表レベルのTier 1まで5段階に分けられ、上位Tierほどテスト、メタデータ整備、永続化（TTLなし）が義務付けられます。特に注目すべきは、Tier 3以上のデータモデルではAIエージェントによる自然言語分析を可能にするというインセンティブ設計です。これにより、データ品質向上が単なる義務ではなく、データオーナー自身の業務効率化に直結するという強力な動機付けが生まれます。
Data Owner制度では、主にPdMがビジネス文脈の理解を活かし、dbtモデルの作成・更新やLightdashでのメトリクス定義に責任を持ちます。これにより、データエンジニアは基盤整備や上位Tierの品質ゲートキーパー、教育に注力でき、チーム間の生産性ボトルネックを解消。Lightdashの導入はSSOT (Single Source of Truth) の実現と、非SQLユーザーのデータ分析を可能にし、データ活用の民主化を促進しています。
このアプローチは、AIを活用したデータ分析が不可欠となる現代において、企業が「いつの間にかAI-Readyなデータ活用ができている」状態を築くための実践的なパスを示します。技術的な投資だけでなく、組織文化や責任分界の再定義を通じて、アジリティを保ちながら持続可能なデータガバナンスを実現するDelyの戦略は、データドリブン開発を推進する全てのWebエンジニアにとって重要な示唆となるでしょう。