データマネジメントコンサルティング
事業構造を解き明かし、AIと人間が共生できるデータの血流を作る
単なる「データのお片付け」ではなく、ビジネスの動きを構造化し、データの意味を定義することで、 AIも人間も迷わず価値を生み出せる環境を実現します。
「スクラップ＆ビルド」ではなく、貴社の歴史（既存資産）を尊重した現実的な拡張により、 確実に成果へと導きます。
支援プロセス
4つのフェーズで、データの「血流」を創り出します
ビジネス・コンテキストの解明とモデリング
データカタログという「静止画」ではなく、事業がどう動いているかという「動画（プロセス）」を構造化
事業概念モデリング
複雑な業務プロセスを紐解き、事業の核となるエンティティ（顧客、商品、契約、物流等）の関連性を概念モデル図として可視化。
ステークホルダー・オーバーレイ
描いたモデル図に対し、「誰がどのデータを生み、誰が恩恵を受けるか」のステークホルダーマップを重ね合わせ、ボトルネックを特定。
戦略的優先順位付けとロードマップ
投資対効果（ROI）と実現性の両面から、どのデータから「清流化」すべきか、短期・中長期の実行計画を策定。
既存資産を活かしたアーキテクチャ拡張
「スクラップ＆ビルド」ではなく、クライアントの歴史（既存資産）を尊重した現実的な設計
ハイブリッド/レガシー共生設計
オンプレミス環境や既存システムを前提としつつ、必要なコンポーネント（データレイク、API層、ストリーミング等）を最適にアドオン・拡張。
データガバナンス体制の「組織」設計
単なるルール作りではなく、実効性のある体制（誰がデータスチュワードを担い、どうメタデータ管理を回すか）を設計。
構築と運用の分理
立ち上げ期の「構築チーム」と、その後の「運用組織」の役割を明確化し、ナレッジの断絶を防ぐための体制移管計画を立案。
マルチレイヤーの流通路（パイプライン）実装
「実データ」だけでなく、その意味を定義する「メタデータ」も同時に流通させる
実データ＆メタデータの同時同期
データの物理的なパイプラインに加え、DBML（Database Markup Language）等を用いた「意味の定義」をAIと人間双方に流通させる仕組みを構築。
高信頼なデータオーケストレーション
個社特有の制約条件（セキュリティ、通信帯域、バッチウィンドウ）をクリアした、堅牢なデータ流通路を実装。
意味の解釈性の担保
AIが誤学習せず、人間が迷わず分析できるよう、コンテキストが保持された状態でのデータ提供を実現。
自律的運用へのトランスフォーメーション
仕組みを動かし、組織に根付かせる
データスチュワードシップの定着支援
策定したガバナンス体制に基づき、現場担当者が自律的にデータを管理・改善できるプロセスを伴走支援。
フィードバックループの構築
AIの予測結果やビジネスの変更をモデル（Phase 1）に再反映させる、継続的な改善サイクルを確立。
データミネーションパートナーズの強み
「上流の概念」と「下流の実装」の双方向性
概念モデル図（Phase 1）があるからこそ、DBMLによるメタデータ流通（Phase 3）が意味を持ちます。 机上の空論ではなく、ビジネスの動きと技術実装を往復しながら、本質的な価値を創出します。
「現実解」へのこだわり
「すべてをクラウドへ」という極論ではなく、オンプレミスや既存資産を活かした拡張（Phase 2）を重視。 エンタープライズ企業が抱える制約条件を理解し、実現可能な道筋を示します。
なぜ今、このアプローチが必要なのか
多くの企業でDXプロジェクトにアサインされた人材が、自社ビジネス構造・データ構造を理解できず、プロジェクトが進まないケースが見られます。
当社は、リコー・日立製作所・博報堂テクノロジーズで培った実践知を活かし、「実行フェーズにおける知見の空白」を埋めるスペシャリスト集団です。 単なる外部リソースとしての支援に留まらず、貴社のビジネス文脈を深く理解し、データ構造との紐付けを再定義することで、 停滞したプロジェクトに確かな推進力を取り戻します。