データアーキテクチャ

データアーキテクチャとは、ビジネスで取り扱うデータを設計するための考え方、あるいは設計思想のことです。
またデータアーキテクトとは、その設計思想を定めてそれに則ってデータモデルなどを作成する役割を担う職務を意味します。
データアーキテクチャの設計思想は、ビジネスの要求を満たさなければなりません。
建物に例えると、地震に強い家という要求のもとに、免震構造という設計思想で建てられた家があげられます。
あるいは維持管理費用を抑えるという要求のもとに、壁がパーツごとに取り外し交換できるようになっている建物も同様です。

データアーキテクチャの場合は、ビジネスでの要求に基づいて設計思想が定められます。
こういうデータが欲しい、という要求からデータモデルを作成しそれに基づいてデータベースが構築されます。
また、データを収集し分析したいという要求があれば、情報システムにデータウェアハウスが配置されことになるでしょう。


データアーキテクチャに基づいて作成される代表的なものは次のものです。
① データモデル:データモデルの項参照。

② データと業務の関連定義:どの業務でどのデータを使うかを整理したもの。

③ サブシステムの構成の定義:サブシステム毎に管理するデータ範囲。
例えばマスタデータサブシステム、販売サブシステムなどでそれぞれどのようなデータを管理するかを定めたもの。

上述の通り、データアーキテクチャではデータモデルデータと業務の関連定義、サブシステムの構成の定義が作成され、それらを一つにまとめたものです。
これらは、エンタープライズ全体の情報ニーズに対応する場合に、最も有益なものとなると言われています。

リアライズはデータモデリングの支援や、データの意味定義を明らかにするメタデータ管理などの支援を行っています。
例えばデータモデリングの場合、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ります。
そこで、リアライズでは、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


詳細は以下をご参照ください。

「リアライズのこだわり」
「データマネジメントを成功させるポイント」