データモデリングとは：包括的ガイド
データモデリングは効果的なデータアーキテクチャの基盤です。これにより、関係性の可視化、システムの構造化、データ品質の向上が可能になり、組織は意思決定の改善とソフトウェア開発の合理化を図ることができます。
- 概要
- データモデリングのメリット
- アプローチの種類
- データモデルの種類
- モデラーの役割
- データモデリングとデータベースアーキテクチャ
- 関連リソース
概要
データモデリングとは、データの関連性とフローを表すシンプルな図、記号、テキストを使用してデータを整理およびマッピングするプロセスです。
エンジニアはこれらのモデルを使用して新しいソフトウェアを開発したり、レガシーソフトウェアをアップデートしたりします。また、データモデリングはデータの一貫性と品質も保証します。データモデリングはデータベーススキーマとは異なるものであり、スキーマがデータベースのブループリントであるのに対して、データモデルはスキーマ内に存在できるものを決定する包括的な設計です。
データモデリングのメリット
データの精度、標準化、一貫性、予測可能性の強化
実用的なインサイトへの広範なアクセス
短い開発時間でデータシステムの円滑な統合が可能
ソフトウェアの迅速で低コストのメンテナンスおよびアップデート
エラーと脱落の迅速な特定
リスクの軽減
非開発者を含むチーム間でのより良いコラボレーション
データにアクセスするあらゆるユーザーを対象とした迅速なトレーニングとオンボーディング
アプローチの種類
データモデリングには主に4つのアプローチがあります。
1.階層型
階層型データベースモデルでは、データはツリーのような構造に整理され、1対多の配置で相互接続されたレコードとして保存されます。階層型データベースモデルはXMLおよびGISにおける標準です。
2.リレーショナル
リレーショナルデータモデル（別名：リレーショナルモデル）では、データとクエリを指定するための手法を提供することで、データを管理します。ほとんどのリレーショナルデータモデルでは、データ定義とクエリ言語にSQLが使用されます。
3.エンティティリレーションシップ
エンティティリレーションシップモデルでは、図を使ってデータおよびデータの関係性を表します。リレーショナルデータモデルと統合されたエンティティリレーションシップモデルでは、基礎となるモデルを理解できるようにデータ要素が視覚的に表現されます。
4.グラフ
グラフデータモデルでは、選択したドメインに限定して、データセット内の複雑な関係性が可視化されます。
データモデルの種類
データモデルの種類は主に3つあります。
1.概念
データシステムに含まれる内容を定義します。ビジネスコンセプトとルールを整理、範囲設定、定義するために使用されます。
2.論理
データシステムの実装方法を定義します。ルールとデータ構造の技術マップを作成するために使用されます。
3.物理
特定のユースケースに従ってデータシステムを実装する方法を定義します。
モデラーの役割
データモデラーは、適切なデータフローを表す記号とテキストを使用して、複雑なソフトウェアシステム設計をわかりやすい図にマッピングします。データモデラーは通常、すべてのデータフローとプロセスが適切にマッピングされていることを確認するために、同じデータについて複数のモデルを作成します。データモデラーはデータアーキテクトと緊密に連携します。
データモデリングとデータベースアーキテクチャ
データアーキテクチャは、データ要件とそれを満たす設計を確立するという組織のニーズに合わせてデータアセットを管理するためのブループリントを定義します。
新しいシステムが全体的なアーキテクチャの一部として既存のシステムに統合されるときには、データベースアーキテクチャとデータモデリングは一致します。データモデリングを使用することで、2つのシステムのデータを比較し、円滑に統合することができます。
