01
データソース
文書、ファイル、作業履歴、外部システムがどこに散らばっているかを見ます。
範囲
- データ台帳
- ソースマップ
- 課題リスト
Best fit
向いているケース
文書、記録、作業履歴など分散した情報を整理し、データ管理基準を策定し、活用体制を構築します。
- 資料が散らばって見つけにくい
- 記録を製品やAI機能につなげたい
- データ基準がなく運用が不安定
From Request to Scope
散らばったデータを運用範囲に変える基準
データを一か所に集めるだけで終わらせず、ソース、構造、管理責任、品質、活用先を合わせて整理します。
02
構造とメタデータ
項目、関係、状態、分類基準を再利用できる形に整理します。
範囲
- データモデル
- Taxonomy
- Metadata基準
03
管理基準
誰が入力し、承認し、修正するかという運用ルールを決めます。
範囲
- Owner
- 権限基準
- 変更ルール
04
活用画面
検索、レポート、API、AI workflowで使える接点を設計します。
範囲
- 管理画面
- Dashboard
- AI活用基準
How We Translate
散らばった記録を、再利用できるデータ運用モデルへ変えます。
データ管理は、散らばった記録を一か所に集めるだけでは終わりません。 MARS AIはData Operating Modelでソース、構造、品質、権限、活用の流れを整理し、再利用できる基準を作ります。
Proof
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