データモデリングは、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。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ります。スキーマはデータベースのブループリントです。一方、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デザインです。
データモデリングのメリット
データの精度の向上、標準化、一貫性、予測可能性
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任意のユーザーを対象とする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
データモデリングへの主なアプローチは4つあります。
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（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、図を使ってデータとそのリレーションシップを表します。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するためにデータ要素を視覚的に表現します。
4.グラフ
グラフデータモデルでは、選択したドメインによって制限される、データセット内の複雑なリレーションシップを可視化します。
データモデルの種類
データモデルの主な種類は3つあります。
1.概念的：データシステムに含まれるものを定義します。ビジネスコンセプトとルールを整理、精査、定義するために使用されます。
2.論理的：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.物理的：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アーキテクチャの違い
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。データモデリングでは、2つのシステムからのデータを比較し、円滑に統合することができます。
SNOWFLAKEデータクラウドとデータモデリング
SnowflakeのプラットフォームはANSI SQLに準拠しているため、お客様は特定のニーズと目的に合わせてカスタマイズされた、幅広いデータモデリングツールを活用できます。Snowflakeは、半構造化データストレージ（AVRO、JSON、XML、Parquetなど）向けにVARIANTデータ型も導入しています。また、Oracle SQL Developer Modeler（SDDM）により、開発者はSnowflakeデータベースをより簡単に再設計または再構築できるようになりました。
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