データモデリング

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。

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

関連記事:EUCに関する記事はこちら

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。

前の記事

データ移行

次の記事

データ連携