前置き
批判的レビュー（組織能力への過度な要求、フィードバック取得の困難さ、局所最適化リスク、技術的負債の無視）を踏まえ、「理想論」ではなく「組織の現実」からスタートする、TOC（制約理論）の思考に基づいた現実的な戦略ロードマップを
「アンビシャス・ターゲット・ツリー（ATT）」
の形式で順序だてて提示します。
このツリーは、ウォーターフォール的に完璧を目指すのではなく、組織の「痛み」を起点に、最もROIの高い場所から実行可能なサイクルを回し始めることに焦点を当てています。
現実的データ品質改善ロードマップ（Ambitious Target Tree形式）
このツリーは、[Target（目標）] を頂点に、それを達成するための [CSF（重要成功要因）]、さらにそれを達成するための [NC（必要条件）] という階層で構成されています。
[Target] データ品質がビジネス価値と連動し、継続的に改善される「仕組み」が定着している
最終目標は「品質100%」ではなく、「品質改善のROIが可視化され、自律的に回るサイクル」を作ることです。
各CSFの役割と順序
これは単純な「A→B→Cを一度だけ実行」という直線的なものではありません。
CSF Aは「基盤・着火点」 であり、CSF BとCは「継続的な改善サイクル（エンジン）」 です。
そして、Cの結果がAを強化するという、スパイラルアップの関係になっています。
[CSF A] 組織がデータ品質を「自分ごと化」している
組織能力・文化の課題 への対策として、GQMのような高度な議論から入るのではなく、まず組織を「動かす」ための政治的・感情的な土台を作ります。
[NC A-1] ビジネスサイドの「具体的な痛み（ペイン）」が収集・共有されている
理由
抽象的な「データ品質」では人は動いてくれません。
「このデータのせいで、毎月5時間の残業（手作業）が発生している」という具体的な「痛み（UDE）」こそが、ビジネスサイドを議論の場に参加させる唯一の原動力です。
アクション
5W2H/ストーリーテリングを「理想」のためでなく、「現状のペイン」のヒアリングのために使います。
[NC A-2] その「痛み」の根本原因がデータ品質にあることが「翻訳」されている
理由
ビジネスサイドは「痛み」を感じていますが、それが「データ属性（例：一貫性）」の欠如にあるとは認識していません。
この「痛み」と「データ品質」を（ロジックブランチ等で）結びつけるのは、データ/IT部門の責務です。
アクション
「残業（痛み）」←「名寄せ（手作業）」←「顧客IDの不一致（原因）」←「データ属性：一貫性の欠如」という因果関係を可視化します。
[NC A-3] データ品質改善の「スポンサー（経営層）」と「オーナー（業務部門）」が任命されている
品質改善は部門横断の活動であり、政治的な推進力（スポンサー）と、改善結果に責任を持つ当事者（オーナー）なしでは、部門間の調整で必ず頓挫します。
[CSF B] 改善の「費用対効果（ROI）」に基づき、実行可能なターゲットが選定されている
技術的負債・局所最適化 への対策として、「最も重要な属性」という曖昧なもの（第1次近似）ではなく、「最もコストが低く、効果が高い」ものから意図的に着手します。
[NC B-1] （NC A-2に基づき）技術的な「改善コスト (ΔS)」が評価されている
理由
改善の「原因」がわかっても、それが巨大な技術的負債（例：レガシー刷新）に起因する場合、コスト $\Delta S$ が無限大になり、着手できません。
アクション
改善コストを（高：技術的負債、中：要改修、低：設定変更・運用で可）の3段階でラベリングします。
[NC B-2] （NC A-1に基づき）ビジネス的な「改善インパクト (ΔApp)」が評価されている
理由
利用者の「痛み」の大きさが、改善によるインパクト $\Delta App$ と直結します。
アクション
「痛み」の大きさを（高：業務停止レベル、中：多大な工数、低：軽微な非効率）の3段階でラベリングします。
[NC B-3] 「コストが低く、インパクトが高い」領域が、最初の改善ターゲットとして選定されている
理由
リーンな改善サイクルの失敗リスクを最小化し、早期に「小さな成功体験」を積むためです。
最初の成功で、組織の「やればできる」という文化（CSF A）を強化することが、
局所最適化のリスクを冒してでも 優先すべき戦略です。
[CSF C] 「計測可能」かつ「現実的」なフィードバックループが構築されている
フィードバックの困難さへの対策として、完璧な $\Delta App$ の定量化を待つのではなく、まずは「定性的」でも良いのでループを回すことを優先します。
[NC C-1] （NC B-3のターゲットに対し）データ属性の「ベースライン（現状）」が客観的に計測されている
理由
改善（$\Delta S$）の前後比較を行うための最低限の技術的指標（例：dbt-expectations, Great Expectations等でのテスト）がなければ、何が効いたのかが分かりません。
アクション
ターゲットの「一貫性 70%」など、現状のスコアを取得します。
[NC C-2] （NC B-3のターゲットに対し）「業務上の痛み」の解消度（ΔApp）を検証する、シンプルで定性的な手段が合意されている
理由
$\Delta App$ の完璧な定量化（例：業務時間削減の計測）を待つと、フィードバックが遅延しサイクルが死にます。
アクション
まずはオーナーへのヒアリング（「残業時間は減りましたか？」「手作業は楽になりましたか？」）や、5段階評価アンケートなど、即時性のある定性的なフィードバックで割り切ります。
[NC C-3] 改善（ΔS）とフィードバック（ΔApp）の結果が、スポンサー/オーナーに報告され、次のサイクル（CSF Bへ戻る）が決定されている
理由
実行して終わりではなく、「（$\Delta S$）一貫性を70%→85%に改善した結果、（$\Delta App$）手作業が体感で半分に減った」というROIの報告こそが、次の改善への投資判断（予算）と、組織文化の醸成（CSF A）に繋がります。