膨大なデータを収集することは、業種や規模を問わず、企業の目標を達成し、競争力を高めるのに役立ちます。
しかし、それらのデータを活用するためには、データがどのようにつながっているのかを可視化する方法を把握する必要があります。これにより、データを適切に整理して保管し、簡単にアクセスできるようになります。
そこで重要となるのが、データモデリングです。
この記事では、データモデリングの概要、種類、プロセスを解説します。
データモデリングとは？
データモデリングとは、様々なデータソースをマッピングし、モデルとして視覚化するプロセスのことです。これらのモデルを統合することで、情報の理解、処理、分析を簡単に行えるようになります。
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使用することで、事業部門は、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、技術部門は、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。例えば、データモデリングを使用して、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。様々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使用されているのかを分析して、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。
データモデルの構築方法
データモデルは、IT部門と事業部門が協力して作成します。ビジネス要件を中心に据え、情報システムやデータベースの設計要件について、ビジネス関係者からフィードバックを収集します。これらはビジネスルールと呼ばれます。データ要件を明確に定義したら、データアーキテクト、データエンジニア、その他の技術専門家がデータモデルを構築します。
データモデリングが重要な理由
適切なテクノロジーに投資し、チームメンバーがデータモデリングスキルを活用できるようにすることで、収集したデータをより効率的に整理することができます。これにより、データを最大限に活用し、重要なビジネスプロセスをサポートすることができます。
データの一貫性
データモデリングは、あらゆる部門、システム、データベースをまたいで、収集した情報の一貫性を確保し、分断を解消します。
データ品質の向上
チームが情報を簡単に共有およびアクセスできるようにすることで、全体的なデータ品質と使いやすさが大幅に向上します。
効率的なデータベース設計
データフローの停滞リスクを把握し、これらのボトルネックを排除して、より効率的なデータ管理システムを構築できます。
エラーと冗長性の低減
データモデリングを通じてワークフローを最適化し、冗長な手作業を削減して、コストの増大につながるデータ入力エラーのリスクを低減できます。
企業全体の透明性の向上
企業全体でデータの透明性を向上し、意思決定者に必要な情報を提供することで、新たな機会を獲得できます。
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、同一視されがちですが、これらは異なる概念であり、まったく異なるスキルセットが必要です。
データ分析
データ分析は、アクセスしたデータに対して行います。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。
データモデリング
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。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。
データモデリングの種類
データモデルには、概念、論理、物理という3つの主なタイプがあります。どれを選択するかは、次の要素によって決まります。
- モデルの複雑さ
- モデルに対するビジネス要件
- モデルの用途
3つのオプションにはそれぞれ、データの保存と整理、およびデータ取得の処理に関する独自の方法があります。
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ます。全体像を把握し、ビジネスアナリストなどの関係者の主なビジネス要件とニーズに合わせて、データを作成します。概念モデルは、様々なデータエンティティを識別し、それらの関連性を示します。
論理データモデリング
論理データモデリングでは、技術情報と、それがビジネス目標にどのように役立つのかを特定します。各データセットが他のデータセットとどのように関連しているのか、詳細に検証します。論理データモデルは、データエンティティ内の属性と、属性の相関関係を考慮して、概念モデルを拡張します。
物理データモデリング
このモデルは、企業のデータベース設計の青写真であり、通常は特定のデータストレージシステム用に構築されます。各データベースの構築方法と、すべてのデータベース、アプリケーション、機能の相関関係を正確に示します。
データモデリングの例
関係
関係データモデリングは、1970年代にIBMによって開発された、複数のテーブルに格納されたデータ要素の関係をマッピングする手法です。物理データの格納状況を詳細に把握する必要がないため、多くのモデラーが採用しています。
エンティティ関係
ER（エンティティ関係）データモデリングは、エンティティをマッピングし、これらのエンティティに関連する特定の属性を識別するための、より複雑な関係データモデルです。エンティティには、顧客データ、従業員データ、製品情報、請求書などが含まれます。属性には、顧客のメールアドレス、従業員の姓、製品価格、請求書の作成日などが含まれます。
階層
階層型データモデルは、データの親子関係をツリー状に表現したものです。IBMのIMS（情報管理システム）は、階層型データモデルの典型的な例であり、多くの企業で導入されています。しかし、多くの階層型データモデルは、関係データモデルに置き換えられています。IMSの代わりに、XML（拡張可能マークアップ言語）が使用されることもあります。
次元
次元データモデリングは、主にBI（ビジネスインテリジェンス）アプリケーションのデータマートやデータウェアハウスで使用されます。このモデルは、企業がデータウェアハウスに保存された情報に効率的にアクセスできるように、データ検索スピードを最適化するように設計されています。次元データモデルでは、製品の購入などのイベントやトランザクションに関する情報を格納するファクトテーブルを使用します。
オブジェクト指向
オブジェクト指向データモデリングは、ERモデリングと類似していますが、エンティティをオブジェクトとして抽象化します。同じ属性を共有するオブジェクトをクラスに移動し、階層的に分類できます。オブジェクト指向データベースでは、テーブルを組み込むだけでなく、より複雑なデータ関係にも対応できます。多くのハイパーテキストやマルチメディアデータベースが、オブジェクト指向モデリングを使用しています。
データモデリングのプロセス
データモデリングは、企業のニーズに合わせて調整できる柔軟なプロセスです。多くの場合、最初に概念データモデルを作成し、次に論理データモデル、最後に物理データモデルを作成します。これにより、データを詳細に可視化してから、データベースの技術要件を指定できます。
確立されたデータモデリングプロセスに従うことで、自社のデータ処理とストレージのニーズに関する議論をスムーズに進めることができます。意思決定者は通常、次のワークフローに従って議論を進めます。
- エンティティの特定： 社内の様々なエンティティや部門を特定し、リストアップします
- 各エンティティの主要なプロパティを特定： 社内の各エンティティを区別する属性を特定します
- エンティティ間の関係を特定： 相互に関連するエンティティを提示し、それらの関係を可視化するモデルを開発します
- モデルに追加するデータ属性を特定： モデルに含める必要のある特定の属性（顧客のメールアドレスや名前など）をリストアップします
- 属性のマッピング： データ属性を作成し、各エンティティにマッピングします
- 最終確認と正確性の検証： データモデルを確定する前に、意思決定者はその正確性を検証し、初期のフレームワークに関連するエンティティと属性がすべて含まれていることを確認します
この再現可能なプロセスに従うことで、効果的なテクニカルデータモデルを作成し、ビジネスデータのニーズを明確に特定できます。
データモデルを実現するための基盤の導入
自社のデータがどのように関連付けられているのかを可視化することは、データを整理し、自社のニーズに対応するうえで重要です。データモデルの設計を開始する前に、データを収集および保存するための堅牢なデータ基盤を導入する必要があります。
Adobe Real-Time CDPを使用すれば、B2BとB2Cを問わず、マーケターがあらゆるデータポイントから顧客データを収集、標準化し、様々な施策に活用できる統合顧客プロファイルを構築できます。顧客データ管理をIT部門に依頼する必要はなくなり、リソースを解放できます。
Adobe Real-Time CDPについて詳しくは、動画とインタラクティブツアーをご覧ください。
