物理モデルとは、ある対象をその実体に近い詳細な表現で記した図などです。
論理モデルと対で使う言葉です。
論理モデルとは、対象のモノを理解するために図などを用いた表現のことです。
理解することが目的のため、物理モデルから目的に見合わない記述を取り除いた表現になっています。

例えば、不動産屋さんの店先に掲示されている家の間取り図は論理モデル、壁やドアの材料・色・寸法などを細かく記載した図は物理モデルと言えるでしょう。
機能の表現が論理モデル、仕様の表現あるいは設計図が物理モデルとも言えます。

情報システムの世界で一番、論理モデル／物理モデルを意識しなければならないのはデータモデルです。
論理データモデルは対象となるビジネスで取り扱うデータの構造だけに着目した表現で、データベース管理システムとして何を採用する（している）かに関わりなく描かれます。

一方、物理データモデルでは、論理データモデルの記載内容に加えて採用するデータベース管理システム固有の仕様を記載します。
例えば、データベース管理システムの定義に日本語が使えない場合は、論理データモデルのエンティティやアトリビュートに対して英数字を使った名称を与える必要があります。
また、インデックスの仕様やデータベース管理システムごとに規定されたアトリビュートのデータ型なども記載する必要があります。

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。
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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