データモデリングの本質は、データがシステム内をどのように流れるかを理解することです。地図が都市のレイアウトを理解するのに役立つように、データモデリングはデータシステムの複雑さ、構造、フォーマット、処理機能を理解するのに役立ちます。
参照: 職務内容: ビッグデータ モデラー (TechRepublic Premium)
データフローを図式化することで、ボトルネックや非効率性を特定できます。また、改善の余地も見つけることができます。データモデリングは、データベースの作成と導入後も活用され、変更を追跡し、それに応じてシステムを適応させるのに役立ちます。しかし、データモデルを理解し、最大限に活用するには、まず様々なデータモデルの種類とその機能を理解することが重要です。
ジャンプ先:
- データ モデルを使用する理由は何ですか?
- さまざまな種類のデータモデル
- データ抽象化のレベル
- ビジネスに適したさまざまなモデルタイプと戦略を検討する
データ モデルを使用する理由は何ですか?
ビジネスの観点から見ると、データモデリングにはいくつかの重要なメリットがあります。冗長性を排除することで効率的かつ論理的なデータベースを構築できるため、膨大なデジタル資産を保有する大規模組織のストレージスペースを節約できます。
データモデリングプロセスは、あらゆるシステムが単一の真実の情報源にアクセスできるようにすることで、分析から可視化まで、あらゆるレベルで正確なレポート作成を可能にします。したがって、データモデリングは、データドリブン化を目指すあらゆるデジタル企業にとって、発展において不可欠なプロセスです。
企業が利用できるデータモデルにはいくつかの種類があります。最も一般的な3つのタイプは、リレーショナル、ディメンション、そしてエンティティ・リレーションシップ（ER）です。
リレーショナルモデル
最も一般的なデータベースモデル形式はリレーショナルデータベースです。リレーショナルデータベースでは、データは固定形式のレコードに格納され、行と列を持つテーブルに整理されます。最も基本的なデータモデルは、メジャーとディメンションという2つの要素で構成されます。生データはメジャーまたはディメンションのいずれかになります。
- メジャー:これらの数値は、合計や平均などの数学的計算に使用されます。
- ディメンション:テキストまたは数値。計算には使用されず、場所や説明が含まれます。
リレーショナルデータベースの設計において、「リレーション」「属性」「タプル」「ドメイン」は最も頻繁に使用される用語です。リレーショナルデータベースを定義するその他の用語や構造基準も存在しますが、重要なのはその構造における関係性の重要性です。主要なデータ要素（キー）は、テーブルやデータセットを結び付けます。親子関係や1対1/多関係といった明示的な関係性も確立できます。
次元モデル
ディメンションモデルは、他の種類のモデルよりも構造化されておらず、柔軟性のあるデータモデルです。ビジネス用途やコンテキストに関連性の高い、コンテキストデータ構造に最適です。ディメンションモデルは、オンラインクエリやデータウェアハウスツール向けに最適化されています。
取引量などの重要なデータポイントは「ファクト」と呼ばれます。これらのファクトに加えて、「ディメンション」と呼ばれる参照情報があり、これには商品ID、単価、取引価格などが含まれます。
ファクトテーブルは、ディメンションモデルの主テーブルです。特定のアクティビティに関するデータがまとめて保持されるため、迅速かつ効率的にデータを取得できます。ただし、リンクがないため、分析的なデータ取得やデータ利用が困難になる可能性があります。
実体関係（ER）モデル
エンティティ・リレーションシップ・モデルは、ビジネスのデータ構造をグラフィカルに表現したものです。様々な形状と線で構成されたボックスで構成され、それぞれアクティビティ、機能（エンティティ）と関連、依存関係（リレーション）を表します。
ERモデルは、データベースを理解、分析、設計するためのフレームワークを提供します。このタイプのデータモデルは、リレーショナルデータベースの設計に最もよく使用されます。
ER図では、エンティティは長方形で表され、リレーションシップはひし形で表されます。エンティティとは、他のものと区別して識別できるものすべてを指します。リレーションシップとは、2つ以上のエンティティ間の関連を指します。属性とは、エンティティまたはリレーションシップの特性または特徴を指します。
ER 図は、1 対 1、1 対多、多対多の関係の 3 つのタイプに分類できます。
- 1対1の関係： 1対1の関係の例として、社会保障番号（SSN）と個人が挙げられます。各SSNは1人の人物にのみ割り当てられ、各人物は1つのSSNのみを持つことができます。
- 1対多の関係： 1対多の関係の例として、会社と従業員が挙げられます。会社には多くの従業員がいますが、通常、各従業員は1つの会社にのみ勤務します。
- 多対多の関係：多対多の関係の例として、生徒とクラスが挙げられます。生徒は複数のクラスを受講でき、クラスには複数の生徒が登録できます。
データ抽象化のレベル
あらゆる種類のデータモデルには、レイアウトの組み合わせ方も様々です。データ抽象化のためのモデリングレベルとしては、以下の3種類が最も一般的です。
概念データモデル
概念データモデルは最も抽象度の高いレベルで、データベースの全体的な構造と内容を表しますが、データに関する詳細は含まれていません。データの説明は含まれますが、実際のデータ自体は含まれません。このタイプのモデルは、組織内でのデータの流れを示し、ビジネス要件を把握し、必要なデータの種類を定義することを目的としています。
論理データモデル
論理データモデルは概念データモデルよりも詳細な情報を含み、データに適用されるすべてのエンティティ、リレーションシップ、属性、ルールを含みます。このタイプのモデルは、データベースの設計に使用されます。
物理データモデル
物理データモデルには、論理モデルの実装方法に関するすべての詳細が含まれます。このモデル形式には、テーブル名、列名、型、長さ、主キー、外部キー、インデックス、リレーションシップが含まれます。
ビジネスに適したさまざまなモデルタイプと戦略を検討する
前述のデータモデルの種類と形式は最も一般的ですが、ビジネス用途で利用できるのはこれだけではありません。企業によっては、具体的な状況やビジネスユースケースに応じて、階層型、ネットワーク型、オブジェクト指向型、あるいはマルチバリュー型などのモデルを選択することもあります。
企業のデータ戦略にどのようなデータモデルを導入するかに関わらず、これらのモデルを効果的に運用するには、適切な人材とプロセスを導入することが重要です。ビッグデータモデラーを雇用することは、ビジネスに効果的なデータモデルを選択し、運用するための良い第一歩です。
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