データモデリング

データモデリングとは、簡単に言えば、データの地図を作ることです。
その地図にも、現状(AsIs)の地図と次期(ToBe)の地図があります。

つまり「今はどこにどんなデータがあって、どういう関係性を持っているのか」を可視化する地図と「次はどこにどんなデータを作って、どういう関係性を持たせるのか」を設計する地図です。
これらの地図を使って、データスチュワードが関係者間と共通認識を得ることができます。

なお、現状の地図はあってしかるべきものですが、作成以降はメンテナンスされずに実態と乖離してしまっているケースも多く、次期を検討する前に作り直すことが多いのが実情です。 ​

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。

リアライズでは、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、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」

関連ブログ