エンティティとは、データモデルの構成要素のひとつで取引先・商品などのデータの集まりを意味します。

データモデルは、アトリビュート・エンティティ・リレーションシップから構成されます。

 

それぞれの意味は次の通りです。

 

①アトリビュート：取引先コード、取引先名、商品名、商品単価、注文番号などビジネスで取り扱うデータ項目を意味します。

属性とも呼ばれます。

 

②エンティティ：アトリビュートが説明する対象を表します。

つまり、取引先コード、取引先名、住所は取引先を表すために用いられるデータ項目です。

同様に、商品名、商品単価などは商品を説明するためのデータ項目です。

このようにビジネスで取り扱うデータ項目は何らかの対象に関する説明に位置付きます。

エンティティとはそれらのデータ項目によって説明される対象を意味します。

一般には、ビジネス活動における出来事（注文や請求など）や登場人物・モノ（取引先や商品など）がエンティティとして表されます。

 

③リレーションシップ：エンティティ間の関係を表します。

例えば、ビジネスの出来事のひとつである注文エンティティを考えてみましょう。

注文エンティティの中には一般的に「いつ」「誰が」「何を」「いくらで」買ったかを説明するデータ項目、所謂5W1Hがあります。

それらの5W1Hの項目のうち、例えば「誰が」は取引先エンティティに、「何を」は商品エンティティに該当するでしょう。

このことから注文エンティティは取引先エンティティと商品エンティティに関係があると捉えることができます。

リレーションシップとはこのようなエンティティ間の関係を意味します。

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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