リスク識別
メンバーによってビジネス指標の理解に差があると、問い合わせ結果に偏りが生じ、意思決定の質に影響を与える可能性がある。
防護措置
- 統一データ辞書の確立ビルボにおける主要指標の算出基準を明確にする。
- 定義済みの問い合わせテンプレート一般的なビジネスシナリオのための標準化されたクエリーテンプレートの作成
- データアラートの設定紛らわしいフィールドに説明ラベルを付ける
具体的な実施プログラム
- チームでよく使われる20～30のコアメトリクスを整理する
- ビルボの「データコンテキスト」に、ケースバイケースで明確な定義を追加する。
- 複雑な指標のサンプルクエリの作成
- 定期的なクエリー・レビュー・セッションを開催し、理解を深める
- 新人研修の仕組み作り
効果検証
導入後3ヶ月が経過すると、クエリー結果の整合性の抜き打ちチェックや事業部門からのフィードバックによって効果を評価することができ、通常60%以上の理解の偏りを減らすことができる。
この答えは記事から得たものである。Bilbo：自然言語を使ってデータを照会・可視化するスマートなツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " データクエリをチームで使用する際、理解の偏りを避けるには？
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