データモデリングとは？
主な内容：
データモデリングとは？
データモデリングとは、さまざまなデータソースをモデルにマッピングして視覚化し、異なるデータモデルを組み合わせることで、あらゆる情報を理解、操作、分析しやすくする手法のことです。
データモデリングの目標は、高品質で一貫性のある構造化されたモデルによって、企業データの全体像を明確に把握することです。データモデリングを利用することで、ビジネス部門は、コンピューターシステムやデータベース設計の要件を明確に定義して伝えることができ、技術チームは、これらの要件を満たす設計を構築することができます。
データモデリングは、企業が不足している情報や冗長な情報を特定するのにも役立ちます。たとえば、データモデリングを利用して、不必要な支出につながる非効率な部分を特定することができます。さまざまな部門のデータをモデリングすることで、組織全体でリソースがどのように利用されているかを分析し、どの部門でリソースが多すぎるか少なすぎるかを特定し、それに応じてリソースを再配分することができます。
データモデリングの種類
データモデルの複雑さ、要件、使用目的に応じて、企業は主に3つの種類のうちのひとつを選択することができます。これらの種類は、データの保存、整理、検索を制御する論理構造に関連しています。それぞれの種類について説明します。
- 概念データモデリング： エンタープライズデータモデリングとも呼ばれ、ビジネスの主なニーズを中心にデータを構築する大局的なアプローチを適用します。
- 論理データモデリング： 各データセットが互いにどのように関連しているかを詳しく調べるために、技術的な詳細を特定し、それらがどのようにビジネス目標をサポートするかを明らかにします。
- 物理データモデリング： ビジネスのデータベース設計の青写真として機能するこの種類のモデリングは、各データベースがどのように構築されているか、そしてデータベース、アプリケーション、機能がどのように相互作用するかを正確に記述します。
データモデリングとデータ分析の比較
データモデリングとデータ分析は同じものだと思われがちですが、まったく異なるスキルセットを必要とする、異なる概念です。
データ分析は、アクセスしたデータに対しておこないます。データをフィルタリングし、レポート、予測、グラフなどの視覚化によって重要なインサイトを見つけます。データ分析は、ビジネスの側面がなぜそのように機能しているのかを判断するのに役立ちます。
一方、データモデリングは、分析を可能にするための適切な条件を生み出します。企業がデータ分析を行う前に、データモデルを作成し、適合させる必要があります。どの種類のデータをどのような方法で集めれば、求めている結果が得られるかを決定するのです。
適切なプラットフォームによるデータのモデリングと保存
データを把握し、効果的に利用するためには、データがどのようにつながっているかを視覚的に表現することが重要です。それにより、ビジネスニーズに応えるために必要なインサイトを提供できる、より優れたデータベースを構築することができます。 Adobe Experience Platformの Experience Data Model（XDM）を利用すれば、標準スキーマとスキーマベースのワークフローを利用して、あらゆるチャネルから収集したデータをモデル化できます。また、オープンソースデータモデルであるため、標準スキーマを独自の属性やエンティティで拡張することも可能です。
データモデリングプロセスの次のステップは、情報を収集して保存するための適切なデータプラットフォームを選択することです。 Adobe Experience Platformは、XDMの強化とともに、顧客データを収集、管理、処理するための強力な基盤として機能します。さらに、 Adobe Real-Time Customer Data Platform（CDP）のようなネイティブに構築されたアプリケーションを利用して機能を拡張し、組織全体でB2BとB2Cのデータを安全に統合して、リアルタイムの顧客プロファイルを構築できます。