データモデリング

今日、きわめて多種多様なデータが絶え間なく生成されています。そのデータを効果的に収集、分析、活用することで、企業は大きな価値を引き出せます。これを実現するのが、利用可能なデータを明確かつ一貫性のある形で表現するデータモデリングです。データモデリングにより、チームは適切なプロセス、システム、アナリティクスを設計できます。

さまざまな企業がどのようにデータモデリングを活用してインサイトを入手し、さらなる価値を創出しているか、見ていきましょう。

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データモデリングとは？

データモデリングの定義：データモデリングとは、組織内のデータをどのように構造化し、関連付け、利用するかを定義・記述するプロセスを指します。データモデルは、各チームがデータを効率的に収集、保存、統合、分析するための共通の設計図となります。

データモデリングの主な目的は、どのようなデータを収集すべきか、それをどのように整理すべきかを明確にすることです。その基盤をもとに、データ分析、データ品質（クリーニングを含む）、得られたインサイトの長期的な活用といった下流工程が進められます。

データモデリングは企業固有のニーズを反映するため、カスタマイズが可能です。企業がデータモデリングを効果的に利用するには、データから何を解明したいのか、またどこで最大の価値を生み出せるかWhere they expect to create the most value' is active, so the translation should reflect the organization as the agent, not make value sound like it arises on its own.について、共通認識を持つ必要があります。

データモデリングは、どのような仕組みになっているのでしょうか？

データモデリングは、システム間におけるデータの収集、接続、使用をマッピングする構造化されたプロセスです。具体的な内容は、取り扱うデータの量、複雑さ、タイプによって企業ごとに異なります。

一般的なアプローチには、以下が含まれます。

• エンティティ（ビジネスにおいて重要な要素）を特定する。たとえばEコマースの場合、エンティティには顧客、注文、商品、出荷などが含まれると考えられます。
• 各エンティティの属性と要件を定義する。顧客エンティティの場合、属性には名前、メールアドレス、配送先住所などが含まれると考えられます。
• エンティティ間の関係をモデル化する。たとえば、顧客が注文を行う場合、注文には商品が含まれます。こうした関係をモデル化することで、チームはデータセット間のつながりと社内での情報の流れを理解できます。
• モデルを視覚的・論理的に表現する。チームがデータの収集、保存、使用方法について全体像を明確に把握できるよう、各エンティティとその関係を示す図を作成することがよくあります。

エンティティ間の関係を特定することは、データモデリングにおける中心的な作業です。それによって全社のデータに関する正確かつ実用的な全体像が得られ、意思決定、レポート、システム設計をより適切に行うことができます。

データモデリングには、どのような歴史があるでしょうか？

データの可視化によってデータを理解するという概念は、現代のコンピューティングよりも前から存在していました。グラフや図は、大規模なデータセットに含まれるパターンや関係を理解しやすいよう、古くから活用されてきました。データの価値が高まり、その複雑さが格段に増すにつれ、データの構成や使用法を体系的に記述する手段として、正式なデータモデリングや可視化手法の重要性が高まっていきました。

• 1970年代、リレーショナルモデル：1970年代初頭、IBMのエドガー・F・コッドがデータモデリングの基礎的なアプローチであるリレーショナルモデルを発表し、行と列で構成されるテーブルでデータを表現することを提唱しました。このモデルにより、データの整理や関係定義についての明確なルールが確立し、一貫性、整合性、スケーラビリティが実現しました。リレーショナルデータベースは、企業における構造化データの保存・管理方法として、瞬く間に主流となりました。
• 1980年代、エンティティ関係（ER）モデリング：データベースの規模と複雑性が増すにつれ、データベース構造を可視化する標準的な手法として、エンティティ関係（ER）モデリングが出現しました。ER図はデータをエンティティとして表現しており、そうしたエンティティが互いにどのように関係しているかが明確に示されています。関係を直感的に理解できるよう可視化するERモデリングは、データベース設計や、技術系および非技術系の利害関係者間のコミュニケーションのためのツールとして、広く採用されました。
• 1990年代、NoSQLと代替データモデル：1990年代、厳格なリレーショナル設計に代わるものとして、新しいデータモデリングのアプローチが注目されるようになりました。後にNoSQLという用語でグループ化されるようになるこのアプローチは、キーと値のペアや、ドキュメントベースのモデルなど、さまざまなデータ構造に対応しました。NoSQLデータベースはリレーショナルモデルを完全に置き換えるものではなく、データモデリングのツールキットを拡充し、特定のユースケースや新たなワークロードへの対応力を高めました。
• 21世紀、非リレーショナルおよびハイブリッドモデルの台頭：「ビッグデータ」の応用先が広がるにつれ、非リレーショナルデータベースが普及していきました。理由は、その柔軟性と、多種多様なデータを大量に保存・処理できる能力にあります。現在のデータアーキテクチャーは、リレーショナルモデルと非リレーショナルモデルを組み合わせたものが増えており、データのタイプやワークロードによって適したモデリングアプローチが異なるという現実を反映しています。

データモデリングには、主にどのようなタイプがあるでしょうか？

データモデリングには、以下の3つの一般的なタイプがあり、それぞれ異なる目的に対応します。

概念データモデリング。データとその相互関係について、大まかな全体像を提供します。ビジネスコンセプトに焦点を当てたものであり、利害関係者間で全体構造に関する認識を調整するために使用されることがよくあります。

論理データモデリング。特定のデータベーステクノロジーにモデルを束縛することなく、関係性やルールに関する詳細情報を追加します。論理モデルは、大規模なデータベースやデータウェアハウスの設計で用いられることがよくあります。

物理データモデル。実装の詳細を含めて、論理モデルを詳細なデータベース設計図へと変換したものです。これは、データモデリングの中で最も具体的かつテクニカルなタイプです。

データモデリングは、どのように利用されているのでしょうか？

データモデリングの使用事例はさまざまですが、その全体の目的は、企業におけるデータの保存・使用方法を改善し、より適切な業務運営や意思決定が行えるようにすることです。

• 小売およびEコマース：小売およびEコマースにおけるデータモデリングは、データベースに必要な情報（顧客、注文、商品など）や、その各要素がどのように関連しているかを定義し、購入履歴やフルフィルメントワークフローといった機能を支えます。
• アプリケーション開発：アプリケーション開発でデータモデリングを活用することにより、開発者はアプリケーションで何を保存・処理すべきかを把握することができます。また、データモデリングは、ストレージやパフォーマンスの選定、および異なる機能間でのデータの共有方法について判断する指針となります。