翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # ビジネス目標に沿ったストーリーの調整 ビジネス評価と技術的評価を実行したら、データ使用の成熟度の各レベルに対応する一連のストーリーを含む図を作成することをお勧めします。この可視化により、データ使用を会社のビジネス目標と整合させることが容易になります。例えば、「ほぼリアルタイムでの不正検出」というビジネス成果を得るには、「ほぼリアルタイムでアクションを実行する能力」に関するストーリーが必要です。   ストーリーは、ビジネス目標を達成するために必要な技術的能力、データ共有メカニズム、人材、およびプロセスです。ビジネスディスカバリーインタビューに基づいて図の右側にビジネス成果を書き込み、技術的評価に基づいて各ストーリーのステータスを入力します。その後、会社が取り組むべきストーリーを選択して、ロードマップを作成できます。  次の図には、ビジネス成果に基づいて、各ストーリーが必要かどうかが示されています。また、技術的評価で収集した情報に基づいて、各ストーリーの現在のステータスも示されています。通常は、この図の後に各ステータスの詳細を説明するレポートが続きます。 ![\[各データ成熟度フェーズのイネーブルメントストーリーの可視化\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-aws-data/images/enablement-stories.png) ストーリーを実現するために、右側 (*ビジネス成果*) から左側へと逆方向に作業を進めます。例えば、第 3 ステージ (*インサイトとレポート*) のストーリーを実現するには、第 2 ステージ (*データレイク*) および第 1 ステージ (*データ基盤*) でその依存ストーリーを実現する必要があります。 評価およびビジネス成果の要件に基づいて、各ストーリーは緑色、黄色、灰色、または赤色に分類されます。 + 緑色は、そのストーリーが導入済みであり、ビジネス成果を達成するためにスケール可能であることを意味します。例えば、この図において、第 1 ステージ (*データ基盤*) の CDC 取り込みストーリーは緑色です。これは、会社が保有するデータソースに対して、そのストーリーを達成するためのツールとプロセスを持っていることを意味します。「*カスタマーエクスペリエンスの向上*」というビジネス成果を実現するには、関連する顧客データを取り込み、それを社内の他のデータによって強化することで、顧客の理解を深めて、パーソナライゼーションを提供する必要があります。 + 黄色は、当該機能またはプロセスは存在しているが、完全には機能していないか、あるいはビジネス成果に必要なスケールをサポートしていないことを意味します。例えば、この図において、第 2 ステージ (*データレイク*) の「*一元化されたデータカタログ*」というストーリーは黄色です。これは、会社は中央データカタログを持っているが、そのカタログに他のステージで必要なメタデータが完全に取り込まれていないか、あるいはカタログがごく一部のビジネス領域でしか使用されていないことを示しています。この分類は、次のステージ (*インサイトとレポート*) のデータ共有機能に影響します。 + 灰色は、ストーリーが必要ではないことを意味します。 + 赤色は、ビジネス成果にストーリーが必要だが、まだ実装されていないことを意味します。例えば、この図において、*インサイトとレポート*ステージの「*データ共有*」というストーリーが赤色です。顧客レコメンデーションのための包括的な機械学習モデルを作成するには、データセットをグループ化する必要があります。これを行うには、データ共有機能が必要です。しかし、このストーリーはまだ実装されていません。この例では、データ共有には、少なくともモデルの一部である*データレイク*に対して、データレイクステージの能力が完全に機能していることが必要ですが、*データスチュワードシップ*が実装されていないことがわかります。 「*データプライバシー、保護、コンプライアンス*」というストーリー (*データレイク*ステージ) は常に必要であり、新しいデータ保護要件によってデータプライバシー規制が強化されるにつれて、さらに重要性が高まります。例えば、[一般データ保護規則 (GDPR)](https://gdpr.eu/what-is-gdpr/) は、米国では[バージニア州消費者データ保護法 (CDPA)](https://law.lis.virginia.gov/vacodefull/title59.1/chapter53/) および[カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) で始まり、ブラジルの[個人データ保護一般法 (LGPD)](https://www.serpro.gov.br/privacidade-protecao-dados)、メキシコの[メキシコデータ保護](https://www.dataguidance.com/notes/mexico-data-protection-overview)、コロンビアのデータ保護、ペルーの[法律 29733](https://www.leyes.congreso.gob.pe/Documentos/Leyes/29733.pdf)、および[アルゼンチン個人データ保護法](http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/320000-324999/323901/norma.htm)など、ラテンアメリカの一部の国では既に導入されています。