データは世界の仕組みを変えています。 病気の治療法に関する研究、企業の収益戦略、効率的な建物の建設、ソーシャル ネットワーク ページのターゲットを絞った広告など、あらゆることにデータが関与しています。 このデータは、人間が判読できる情報ではなく、機械が判読できる情報です。 ここで、データ モデリングが登場します。 これは、データにリレーショナル ルールを割り当てるプロセスです。 データモデルはデータを簡素化し、企業が意思決定や戦略に利用できる意味のある情報に変換します。 この記事では、データ モデリングのしくみ、さまざまな種類のデータ モデリング、およびデータ モデリングがビジネスにどのように役立つかについて、完全かつ幅広い説明を提供します。
データモデルとは?
優れたデータにより、組織は前進し続けるためにベースライン、ベンチマーク、および目標を設定できます。 この測定を可能にするには、データの記述、データのセマンティクス、およびデータの一貫性の制約を通じてデータを整理する必要があります。 データ モデルは、概念モデルの継続的な開発とデータ オブジェクト間のリンクの確立を可能にする抽象モデルです。
企業は大規模なデータ バンクを持っているかもしれませんが、データの基本的な品質と解釈可能性を検証する基準がなければ、役に立ちません。 堅固なデータ モデルは、実行可能な下流の出力、データのベスト プラクティスに関する知識、および最適なツールへのアクセスを保証します。
ここで、データ モデリングの多くの種類と手順を見てみましょう。
データモデリングとは?
ソフトウェア エンジニアリングでは、データ モデリングは、形式的な手法を使用してソフトウェア システムの図またはデータ モデルを単純化するプロセスです。 テキストと記号を使用してデータと情報を伝達する必要があります。 データ モデルは、新しいデータベースの開発やレガシー アプリケーションのリエンジニアリングのテンプレートとして機能します。
以上のことから、これは利用可能なデータの構造を確立する最初の、そして最も重要な段階です。 データ モデリングは、データの関係と制限が文書化され、再利用のためにコード化されるデータ モデルを開発するプロセスです。 相互関係を表すために、データを図、記号、またはテキストで理論的に表現します。
したがって、データ モデリングは、命名法、ルール、セマンティクス、およびセキュリティの一貫性を高めるのに役立ちます。 その結果、データ分析が向上します。 使用方法に関係なく、データの可用性と編成の必要性が強調されています。
データモデリングのプロセス
データ モデリングは、データ オブジェクトとそれらの相互関係の概念的な表現を開発するプロセスです。 通常、データ モデリング プロセスは、要件の収集、概念設計、論理設計、物理設計、実装など、多数の部分で構成されます。
データ モデラーは、プロセスの各段階で利害関係者と協力して、データ要件を理解し、エンティティと属性を定義し、データ オブジェクト間の関係を確立し、アプリケーション開発者、データベース管理者、および他の利害関係者が使用できます。
データモデリングが重要な理由
データをモデル化することで、保有しているデータ、その利用方法、使用、保護、およびガバナンスに関する要件を説明します。 あなたの会社では、データ モデリングを使用して次のことができます。
- IT 部門とビジネス部門の間のコラボレーションのためのフレームワークを作成します。
- データの要件とアプリケーションを指定することで、ビジネス オペレーションを改善する可能性を特定します。
- 事前に準備することで、IT およびプロセスへの投資にかかる時間と費用を節約できます。
- エラー (およびエラーが発生しやすい冗長なデータ入力) が減少し、データの整合性が向上します。
- 容量と開発を計画すると、データの取得と分析の速度とパフォーマンスが向上します。
- 会社の目標に基づいて、目標の主要業績評価指標を設定および監視します。
したがって、データ モデリングを通じて受け取るものだけでなく、それを取得する方法も重要です。 プロセス自体には多くの利点があります。
データモデリングの利点
データ モデリングは、ソフトウェア プログラムやデータベース システムの作成に不可欠なプロセスです。 データ モデリングの利点には、次のようなものがあります。
- データ モデリングは、利害関係者がデータの構造と関係をよりよく理解するのに役立ち、データの利用方法と保存方法に関する決定に影響を与えるのに役立ちます。
- データ品質の向上: データ モデリングは、データの欠陥や矛盾を特定するのに役立ちます。これにより、全体的なデータ品質が向上し、将来の問題を防ぐことができます。
- データ モデリングにより、利害関係者間のコミュニケーションとコラボレーションが促進され、より効果的な意思決定とより良い結果につながる可能性があります。
- 効率の向上: データ モデリングは、開発者、データベース管理者、およびその他の利害関係者にデータの明確で一貫した表現を提供することで、開発プロセスを合理化するのに役立ちます。
データ モデリングの制限
データ モデリングには数多くの利点がありますが、注意すべき制限や障害がいくつかあります。 データ モデリングの制限の一部を次に示します。
- 柔軟性のないデータ モデル: データ モデルは固定的である可能性があり、変化する要件やデータ形式に適応することが難しくなります。
- 複雑： データ モデルは複雑で把握が難しい場合があるため、利害関係者は情報を提供したり効果的に協力したりするのに苦労する場合があります。 データ モデリングは、特に大規模または複雑なデータセットの場合、時間のかかるプロセスになる可能性があります。
データ モデリング タイプ
組織は、XNUMX つの異なるタイプのデータ モデルを利用します。 これらは、分析プロジェクトの計画段階で作成されます。 それらは抽象的な要件から個別の要件にまで及び、特定の利害関係者のサブセットからのインプットを伴い、さまざまな機能を果たします。
＃1。 概念モデル
これは、データベースのアイデアとそれらの関係をグラフィカルに表現したものであり、データに対する高レベルのユーザーの視点を示しています。 データベース自体の複雑さではなく、エンティティ、エンティティの属性、およびそれらの間の関係を確立することに集中します。
＃2。 論理モデル
このモデルは、データ エンティティの構造とそれらの関係をより詳細に指定します。 論理データ モデルは通常、特定のプロジェクトで使用されます。これは、ルールとデータ構造の技術マップを作成することが目標であるためです。
＃3。 物理モデル
これは、データベースにデータを物理的に格納する方法を定義するフレームワークまたはスキーマです。 これは、列に正確な型とプロパティが含まれるデータベース固有のモデリングに使用されます。 内部スキーマは、物理モデルによって設計されています。 目標は、実際にデータベースを実装することです。
論理データ モデルと物理データ モデルの違いは、論理モデルはデータを広範囲に説明するが、データベースの実装には関与しないのに対し、物理モデルは関与するという事実によって区別されます。 つまり、論理データ モデルは、データベースの抽象化を提供し、スキーマの生成を支援する物理モデルを作成するための基盤として機能します。
従業員管理システム、シンプル 注文管理、ホテルの予約などは、概念的なデータ モデリングの例です。 これらの例は、このデータ モデルを使用して、データベースのビジネス要件を伝達および定義し、概念を提示する方法を示しています。 技術的なことを意図したものではなく、むしろ簡単なものです。
では、テクニックを見てみましょう。
データモデリング手法
XNUMX つの基本的なデータ モデリング手法が存在します。 エンティティ関係図 (ERD) は、リレーショナル データベースまたは従来のデータベースをモデル化および設計するための手法です。 次に、Unified Modeling Language Class Diagrams (UML) は、情報システムのモデリングと設計のための標準化された表記法です。 最後のモデリング手法は、データ ディクショナリ モデリングです。これには、データ資産の表形式の定義または表現が含まれます。
2023 年のベスト データ モデリング プラクティス
データ モデリング プロジェクトまたは割り当てを開始するときは、次の推奨される方法を念頭に置いてください。
＃1。 視覚化用のデータ モデルを作成します。
終わりのない列と行の英数字エントリを見つめても、悟りが得られる可能性は低いです。 多くの消費者は、異常を強調するグラフィカルなデータの視覚化を見たり、簡単なドラッグ アンド ドロップ画面インターフェイスを使用してデータ テーブルを迅速に評価およびマージしたりすると安心します。
このようなデータ視覚化手法を使用してデータをクリーンアップし、完全でエラーや冗長性のないデータにすることができます。 さらに、同じ物的アイテムに等しいさまざまなデータ レコード タイプを認識するのに役立ち、標準化されたフィールドとフォーマットに変換して、複数のデータ ソースの融合を可能にします。
＃2。 会社のニーズを認識し、有意義な結果を得るために努力します。
データ モデリングの目的は、組織のパフォーマンスを向上させることです。 資格のある専門家の観点から見た、データ モデリングによってもたらされる最も大きな問題は、ビジネス ニーズを正確に把握することです。 これは、どのデータを収集、保存、更新し、ユーザーが利用できるようにする必要があるかを特定するために必要です。
ユーザーや利害関係者がデータから必要とする結果について質問することで、要求を完全に把握できます。 これらの目的を念頭に置いて、データの整理を開始してください。 ユーザーと利害関係者のニーズを念頭に置いて、データ セットの戦略的な設計を開始することをお勧めします。
＃3。 信頼できる唯一の情報源を作成します。
ソースからすべての生データをデータベースまたはデータ ウェアハウスに取り込みます。 ソースからの「その場しのぎの」データ抽出のみに依存すると、データ モデルの流れが妨げられる可能性があります。 一元化されたハブに保持されている生データのプール全体を使用すると、過去のすべてのデータにアクセスできます。
ソースから直接取得したデータにロジックを適用して計算を行うと、モデル全体が台無しにならないまでも深刻な影響を受ける可能性があります。 また、プロセス全体で何か問題が発生した場合、修復または維持するのは非常に困難です。
＃4。 初歩的なデータ モデリングから始めて、徐々に作業を進めていきます。
データは、量、性質、構造、成長率、クエリ言語などの要因により、急速に非常に複雑になる可能性があります。 最初はデータ モデルがシンプルで控えめに保たれていると、問題に対処して適切な対策を講じるのが容易になります。
元のモデルが正しく重要であることを確認したら、新しいデータセットを追加して、途中で矛盾をなくすことができます。 最初は簡単に使用できますが、その後非常に大規模なデータ モデルをサポートできるプログラムを探してください。 また、複数の物理的な場所からデータを迅速に集約できるようにする必要があります。
＃5。 先に進む前に、データ モデリング プロセスの各段階を再確認してください。
ビジネス ニーズに基づくデータ モデリングの優先順位から始めて、次の段階に進む前に、各アクティビティを再確認する必要があります。 たとえば、データセットの主キーを選択すると、そのレコードの主キーの値が一意に認識されるようになります。
同じ方法を使用して XNUMX つのデータセットを統合し、XNUMX 対 XNUMX または XNUMX 対多の関係があるかどうかを判断し、データ モデルが過度に複雑または管理不能になる多対多の相互作用を回避できます。
＃6。 ビジネスの問い合わせをディメンション、データ、フィルター、順序で並べ替えます。
これら XNUMX つの変数を使用してビジネス クエリを説明する方法を理解することで、よく整理されたデータ セットがビジネス上の質問の作成に役立ちます。 たとえば、小売企業が世界中に拠点を持っている場合、前年の業績が最も良かった拠点を特定できます。
ファクトは一連の過去の売上データ、ディメンションは製品と店舗の場所、フィルターは「過去 12 か月」、順序は「売上の降順で上位 XNUMX 店舗」になります。 データ セットを慎重に整理し、ディメンションとファクトに個別のテーブルを活用することで、四半期ごとの売上高のトップを特定し、追加のビジネス インテリジェンスの問い合わせに正確に対応することで、調査を支援できます。
＃7。 エンド ユーザーとの意見の相違を避けるために、事前に計算を行ってください。
ユーザーがビジネスを行うことができる単一の真実のバージョンを持つことが重要です。 人々がそれをどのように使用すべきかについて意見が分かれたとしても、根底にある情報や答えに到達するために使用される計算について意見の相違があってはなりません。 たとえば、毎日の売上データを月ごとの値に変換し、それを比較して最高の月と最悪の月を判断するために計算が必要になる場合があります。
全員が独自の電卓やスプレッドシート ツールを使用する必要はなく、事前にこの計算をデータ モデリングに組み込むことで問題を回避できます。
#8。 相関ではなく関係を探します。
モデル化されたデータの使用方法に関する説明は、データ モデリングに含まれています。 消費者が自分でビジネス分析にアクセスできるようにすることは重要なステップですが、誤った結論に飛びつかないことも同様に重要です。
たとえば、関連のない XNUMX つの製品の売り上げがどのように増加し、同時に減少するかを調べれば、それは実現可能です。 あるアイテムの収益が別のアイテムの売り上げを左右するのか、それとも経済や天候などの外的要因に応じて変動するのか? この場合、複雑なリンクと接続が間違った方法で集中され、リソースを消費する可能性があります。
#9。 最新のツールと戦略を使用して、困難なタスクを完了します。
より大規模なデータ モデリングを実行する前に、プログラミングを使用して分析用のデータ セットを準備できます。 しかし、そのような複雑なタスクを管理できるツールやアプリがあったらどうでしょうか? 人々は複数のコーディング言語を学ぶ必要がなくなり、会社に利益をもたらすタスクに集中する時間を解放できます。
抽出、変換、ロード (ETL) ツールなどの専用ソフトウェアは、すべてのデータ抽出、変換、およびロード プロセスを促進または自動化する場合があります。 ドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを利用して、多くのデータ ソースを結合することもでき、データ モデリングを自動化することもできます。
#10。 ビジネスの成果を高めるためのデータ モデリングの改善
ユーザーがビジネス上の懸念事項に対する回答を迅速に得るのをサポートするデータ モデリングは、特に、有効性、収益、能力、顧客満足度などの分野で企業のパフォーマンスを向上させる可能性があります。
テクノロジーを使用して、企業の目標、ビジネス目標、およびツールに関連するだけでなく、すべての問い合わせに対する回答を得るためにデータ セットを調査するフェーズを加速することができます。 また、特定の企業タスクにデータの優先順位を割り当てる必要があります。 これらのシナリオを満たせば、企業はデータ モデリングがもたらす重要な価値と生産性の利点をより確実に予測できるようになります。
#11。 データ分析アプリケーションを検証およびテストします。
他の構築および実装された機能と同じ方法で、分析システムをテストします。 収集されたデータの総量と精度が正しいかどうかを評価する必要があります。 データが適切に整理されており、重要な尺度を達成できるかどうかを検討してください。 いくつかのクエリを記述して、それがどのように機能し、適用されるかをよりよく理解することもできます。 さらに、実行と実装を検証するために、いくつかのプロジェクトを開発することをお勧めします。
データモデリングは分析にどのように影響しますか?
意思決定の指針となるビジネス インテリジェンスに最も影響力のある分析を行うには、高品質のデータ モデルが必要であるため、データ モデリングとデータ分析は密接に関連しています。 データ モデルを開発するプロセスは、各ビジネス ユニットが企業全体の目標にどのように貢献するかを検討することを強いる衝動です。 さらに、優れたデータ モデルは、データ資産がどれほど巨大で複雑であるかに関係なく、効率的な分析パフォーマンスを保証します。
すべてのデータが適切に定義されている場合、必要なデータのみを評価することは非常に簡単になります。 以前にデータ属性間のリンクを確立しているため、プロセス、価格、または人員配置の変更の影響を簡単に評価して確認できます。
データ モデリング ツールの選択
幸いなことに、優れたビジネス インテリジェンス ツールには、物理モデルを開発するために選択した正確なソフトウェア製品とサービスを除いて、必要なすべてのデータ モデリング ツールが含まれています。 そのため、会社のニーズと既存のインフラストラクチャに最も適したものを選択できます。 データ モデリングと分析機能を備えたデータ分析ツールを検討するときは、次の質問を自問してください。
＃1。 データモデリングツールは使いやすいですか?
モデルを実装する技術者は、どんなツールを使用しても処理できるかもしれませんが、ビジネス戦略家や日常の分析ユーザー、そして組織全体がツールを最大限に活用することはできません。 データ ストーリーテリングとデータ ダッシュボードでチームを支援する、使いやすいユーザー インターフェイスを探してください。
＃2。 データモデリングツールはどの程度効果的ですか?
もう XNUMX つの重要な特性はパフォーマンスです。速度と効率です。これは、ユーザーが分析を実行している間、ビジネスをスムーズに実行し続ける能力につながります。 最適に計画されたデータ モデルは、企業の発展や増加するデータ、取得、分析など、現実世界の厳しい状況に耐えられなければ、最適とは言えません。
＃3。 お使いのデータ モデリング ツールは維持管理が必要ですか?
ビジネス モデルを変更するたびに、時間のかかるデータ モデルの変更が必要になる場合、会社はモデルや関連する分析からメリットを得ることはできません。 メンテナンスとアップグレードを簡単にするソリューションを探してください。これにより、会社は最新のデータにアクセスしながら、必要に応じてピボットすることができます。
＃4。 あなたのデータは保護されますか?
政府の要件では、顧客のデータを保護する必要がありますが、会社の存続のためには、すべてのデータを貴重な資産として保護する必要があります。 選択したツールには、必要な人にアクセスを提供し、必要のない人を禁止するための制御など、強力なセキュリティ機能が含まれていることを確認する必要があります。
データをモデリングする際に考慮すべき最も重要な要素は何ですか?
データ モデリングの主な目的は、大量のデータを迅速に読み込み、取得し、分析できるデータベースの基礎を築くことです。 効果的なデータ モデリングのアイデアには、企業データのマッピング、データ リンク、およびデータの使用方法が必要です。
データ モデルはどのくらいの頻度で再トレーニングする必要がありますか?
データ モデルを再トレーニングする必要がある頻度は、モデルと、それが解決に役立つ問題によって異なります。 トレーニング データ セットが変更される頻度、モデルのパフォーマンスが低下したかどうか、およびその他の要因に基づいて、モデルを毎日、毎週、または毎月または毎年などのより頻繁に再トレーニングする必要がある場合があります。
データ モデルの検証とは
データ モデルの検証プロセスにより、モデルが適切に構築され、意図した機能を提供できることが保証されます。 優れたデータ モデリング ツールは、問題の修復、クエリの改善、その他の調整をユーザーに促す自動通知を送信することで、検証プロセスを容易にします。
基本的なデータ モデリングの概念とは
データベース モデリングの概念には、概念データ モデリング、ロジスティック データ モデリング、物理データ モデリングの XNUMX 種類があります。 抽象的なものから離散的なものまで、データ モデリングの概念は、組織内でデータをどのように編成および管理するかについての青写真を確立します。
まとめ
本当に効果的で、有用で、安全で、正確なデータベースを作成するには、綿密に計画された包括的なデータ モデルが不可欠です。
優れたデータ モデリングとデータベース設計は、データ ウェアハウスや分析ツールとうまく連携し、ビジネス パートナーや多数のアプリケーション セット間でのデータ共有を容易にする、機能的で信頼性が高く安全なアプリケーション システムとデータベースを開発するために不可欠です。 よく考え抜かれたデータ モデルは、データの整合性を確保するのに役立ち、会社のデータの価値と信頼性を高めます。
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参考文献
