データモデリング
データモデリングとは、システム開発（システム分析・設計・開発）時に、取扱うデータを分析、データ設計（標準化、整合性、正規化）して、重複や不整合のないようにすることです。
目次
システム開発の手法とは
システム開発の手法は、「ウォーターフォールモデル」、「アジャイルソフトウェア開発」、「スパイラルモデル」があり、他の視点から考えると、「POA（Process Oriented Approach）」、「DOA（Data Oriented Approach）」、「OOA（Object Oriented Analysis）」がありますが、システム内で管理するデータは、構造化データ（業務システムで管理されているDB）と、非構造化データ（画像、動画、書類、IoT機器）が存在します。
- ウォーターフォールモデル：開発全体を「要件定義、基本設計、詳細設計、プログラミング、テスト、運用、保守」と上流工程から順次進める
- アジャイルソフトウェア開発：開発全体を機能別に分け、機能別に「計画、設計、実装、テスト」進め、追加開発する
- スパイラルモデル：開発を「設計、実装、テスト」を繰り返してシステムを完成する
- POA（プロセス中心アプローチ）：業務プロセスや機能を「業務フロー、システムフロー」で作成して開発
- DOA（データ中心アプローチ）：データやデータの関連性に注目して「ER（Entity Relationship）図：データ構造図」で作成して開発
- OOA（オブジェクト指向アプローチ）：データと処理（プログラム）をオブジェクトとしてとらえ、UML（Unified Modeling Language：統一モデリング言語）で作成して開発
データモデリングは、「概念データモデル」、「論理データモデル」、「物理データモデル」がある。
- 概念データモデルは、システム部門以外の人でも理解できるデータ群の総称名（テーブル名）で、データ群総称名の関連性をデータ構造図に表す。
- 論理データモデルは、システム部門の人が、データ群総称名と構成する項目名を追記し、データ群総称名と関連させる項目名を明確にしデータ構造図に表す。
- 物理データモデルは、システム部門の人が、データベース創成時の定義と同じ記述で、データ群総称名と関連させる項目名を明確にしデータ構造図に表す。
データモデリングの実態
システム部門は、企業のビジネススピードになかなかついていけず、DOAを推進した企業でさえ、基幹システム（システム部門が管理している）の物理データモデルは存在しても、論理データモデルはなかなか作成できず、概念データモデルにいたっては、作成できていない現状があります。実際に作成してあったとしても、テーブル及び項目の関連性は大変複雑なものとなり、全体を理解できる人は皆無です。
また、システム部門が管理していない業務システム、EUC（End User Computing）のデータ、IoTデータ、オープンデータにいたっては、増加するだけで、必要なデータおよび情報を整理できず、削除することは大変困難です
データモデリングの必要性
DX（デジタルトランスフォーメーション）推進において、必要情報を各種データおよび情報から、必要な時に集めて企業活動に活用できるようにするためには、データに関する共通名称（データ群総称名、項目名）を示すことが必要です。
データ整備サービスの詳細
データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。
Step１ データ確認（データ確認レポート）：データ項目毎の「最小値、最大値、最小件数、最大件数、最小桁数、最大桁数」をレポートで確認
CSVファイルとテーブル仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間（最短2日）で作成いたします。
テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。
Step２ データ整備：テーブル編集仕様をもとに、新たなデータを作成
いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間（最短4日）でCSVファイルをお返しいたします。
Step３ データ再確認（データ確認レポート）：新たなデータ項目毎の「最小値、最大値、最小件数、最大件数、最小桁数、最大桁数」をレポートで確認
データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。
もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。
