データモデラーとは、データモデルを作る人の意味、またはデータモデルを作る機能を持ったソフトウェアツールの意味です。
ここではソフトウェアツールの意味でのデータモデラーについて説明します。
ソフトウェアツールのデータモデラーは主に次のような機能を持っています。

①　データモデル描画支援：データモデルを作成する機能。
②　データカタログ作成支援：データモデルに記載しているエンティティやアトリビュートの説明文を記載する機能。
③　データベース作成支援：作成したデータモデルからDDL（Data Difinition Language：データベースを作成のための仕様書）を生成する機能。

データモデリングを行ってデータベースを構築する場合にはデータモデラーの使用は必須と言えるでしょう。
有料から無料まで何種類もあります。
導入の際には、目的や予算を考えて適切なデータモデラーを選択しましょう。

1960～70年代頃まで、システム開発はプロセス中心アプローチ（POA：Process Oriented Approach）が主流でした。
POAは業務フローをベースにした機能ベースで行うアプローチであり、プロジェクト担当者の経験による影響が大きく、属人的なアウトプットになりがちであることが懸念点としてありました。

1970年代後半以降、新たなアプローチとして、データ中心アプローチ（DOA：Data Oriented Approach）という考え方が台頭しました。
DOAは利用しているデータおよび、データとデータの関係性から構造を可視化する考え方に基づいており、データ構造や実データをインプットとするアプローチとなります。

NTTデータ バリュー・エンジニアでは、DOAを基本としたデータモデリングを取り入れ、お客様のデータ構造を整理、可視化、あるべき姿を描くご支援を行っています。

■データモデリングとDOAの原則

１．One fact in one place
同じ意味のデータおよび処理は一か所で管理されるべき。

２．全体最適化を目指す
データモデルは、業務実態を投影する。

３．ビジネス構造の写像
実装独立（システムの構造と切り離して業務観点でのモデルであり独立していること）でデザインする必要がある。

４．現状分析重視
ビジネスを止める事態は、企業の存亡に関わる。
新規業務要件を検討する場におけるコミュニケーションの質と効率の向上。

５．データの標準処理を推進
画面や帳票が入出力であり、具材はデータ。
処理機能を考える時には似たような新たな機能を用意することを避ける。

なぜ、データマネジメントにおいてデータモデリングが必要になるのか。

それは実データや帳票・画面だけを見ていても全体が見えづらかったり、実際のデータは膨大であり正確に把握をすることが難しいという実態があるからです。
そこで、NTTデータ バリュー・エンジニアでは、複数のマスタの関係性を整理し、正しく実態や課題を把握するために、データ構造を抽象化し、共通認識をもって議論を進め、不足していることや課題をToBeに落としこむというアプローチを行っています。

■データモデリングを行う目的とメリット

・全体を俯瞰した議論を行うことができる
・お客様と現状の認識をすり合わせることができる。そのための整理法としても優秀
・互いの理解を共有し、共通の目的に沿って建設的な議論ができる
・課題発見（抽出）のきっかけになる
・今後の方針や見通しを立てるインプットにすることができる
・システム開発、業務マニュアル、課題抽出、運用ルールなどの改善案策定

 

詳細は以下をご覧ください。

 

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