AGD-Aligned Roles / AGD（自律的データガバナンス）に沿った役割
私たちはこのシステムを分散型で構築しているため、成功させるには皆の協力が必要です。以下は、このプロジェクトに参加するためのさまざまな役割と方法です！
1.データプロデューサー
役割の説明: データプロデューサーは、ネットワーク内で生の体験データを生成するエンティティやデバイスです。このデータはセンサー、ユーザーのインタラクション、ソーシャルメディア、IoTデバイス、または企業システムから来る可能性があります。データプロデューサーは、生データを定期的または継続的に収集し、処理と分析のために分散ネットワークにアップロードする責任があります。彼らの貢献はデータライフサイクル全体を支え、後に処理、検証され、ネットワーク内の他の参加者によって消費される基礎的な情報を提供します。
責任:
RAWデータ（例：取引データ、センサーデータ、ユーザー活動ログ）を収集して提供する。
データがタイムリーにアップロードされ、基本的なフォーマット要件を満たしていることを確認する。
データアクセス権を維持し、誰が自分のデータを使用または購入できるかを決定する。
データマッピングおよびスキーマ開発者と協力し、RAWデータがネットワークのスキーマに適合することを確認する。
例: スマートシティネットワークのIoTセンサーが、空気品質や交通パターンに関するデータを生成する。
2.データマッピングおよびスキーマ開発者
役割の説明: データマッピングおよびスキーマ開発者は、さまざまなプロデューサーからの生データがネットワーク内でどのように構造化され、表現されるかを定義する責任があります。彼らはデータを標準化するためのスキーマを作成し、異なるデータセットがネットワーク内で一貫して解釈され、処理され、使用できるようにします。また、異なるデータ形式を共通のスキーマに一致させるマッピングルールを開発および管理し、データ消費者がデータを統合しやすく使用できるようにします。
責任:
経験データの構造とフォーマットを表す標準化されたデータスキーマを設計する。
生データを標準化されたフォーマットに変換するマッピングアルゴリズムを開発する。
異なるデータソースとスキーマ間の互換性を確保し、ネットワーク全体での統合をサポートする。
データプロデューサーおよび消費者と協力して、スキーマの関連性と正確性を確保する。
例: 小売システム間で顧客の取引データを標準化するスキーマを作成し、データ消費者が分析しやすくする開発者。
3.データバリデーター
役割の説明: データバリデーターは、ネットワークにアップロードされたデータの整合性、正確性、および一貫性を確保します。彼らの役割は、データがネットワークで定義されたスキーマに準拠しており、消費またはさらなる処理のために利用可能になる前に品質基準を満たしていることを確認することです。データバリデーターは、データ内のエラー、一貫性の欠如、または異常を特定するために、手動での確認と自動化されたバリデーションツールの両方を使用する場合があります。彼らは、低品質または誤ったデータがネットワーク内に広がらないようにすることで、ネットワークの信頼性を維持する上で重要な役割を果たします。
責任:
データがスキーマ仕様（例：正しい形式、フィールドタイプ）に準拠していることを確認する。
一貫性の欠如、欠損値、または誤ったデータエントリを特定し、フラグを立てる。
自動化されたバリデーションツールやアルゴリズムを適用し、リアルタイムでデータチェックを行う。
バリデートされたデータが、さらなる分析や消費に必要な品質基準を満たしていることを確認する。
例:複数のデータプロデューサーから提供されたGPS座標の正確性をチェックするバリデーションシステムで、ナビゲーションアプリで使用する前にデータが信頼できるか確認する。
4.データアノテーター
役割の説明: データアノテーターは、RAWデータや半加工データに意味のあるメタデータ、ラベル、またはタグを追加し、さらに活用できるようにデータを豊かにします。多くの場合、データの注釈は教師あり機械学習のタスクに不可欠で、アルゴリズムのトレーニングに必要なラベル付きデータセットが求められます。データアノテーターは、非構造化データ（例：画像、テキスト、動画）に対して作業を行い、アルゴリズムや人間による解釈が可能な記述的なラベルを付けます。彼らは独立して作業することも、AIツールと連携して自動注釈を支援することもあります。
責任:
RAWデータを手動または半自動でタグ付けしてラベルを付ける（例：画像内の物体を識別する、テキストにキーワードを注釈する）。
データ消費者と協力して、必要な注釈の種類を理解する。
注釈の一貫性と正確性を確保し、データの使いやすさと品質を維持する。
注釈ガイドラインと標準のドキュメントを作成し、ネットワーク内の他のメンバーが注釈を解釈できるようにする。
例:交通監視AIシステムのトレーニングに使用するため、動画フィード内の異なる車両タイプにラベルを付けるアノテーター。
5. データ消費者
役割の説明: データ消費者は、ネットワークを通じて提供される処理済みデータにアクセスし、これを利用するエンティティです。これには、インサイトを得たり、アプリケーションを構築したり、機械学習モデルを訓練するために特定のデータセットを必要とする企業、研究者、アプリケーション開発者が含まれます。データ消費者は通常、ネットワークが提供する前処理および検証済みのデータに依存しますが、必要に応じて追加の分析や変換を行うこともあります。データは通常、ネットワーク内のAPIやデータマーケットプレイスを通じて取得されます。
責任:
分析、意思決定、または機械学習目的で処理済みデータにアクセスし、クエリを実行し、利用する。
ネットワーク提供のデータを自分のアプリケーション、サービス、または研究プロジェクトに統合する。
データの品質や使いやすさについてデータ生産者やデータマッピング開発者にフィードバックを提供する。
データ生産者やネットワークで定義されたデータ使用権や制限に従う。
例:顧客行動の予測モデルを開発するために処理された取引データを利用するフィンテック企業や、ターゲット広告のために強化された顧客プロファイルを使用するマーケティング企業。
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