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データモデリングサービス

データモデリングサービスは、データ活用の企画とデータ活用基盤の設計をご支援するサービスの総称です。データ活用に必要なIT投資の最適化には、概念データモデリングが役立ちます。また、安定したデータ構造を持つデータ設計や、データの資産化には、論理データモデリングが有効です。

論理データモデル

論理データモデルは、捕捉した対象データ(業務とヒト・モノ・カネ)の詳細データ項目を整理します。論理データモデルでは、データの重複をなくし、最終的に安定したデータ構造を持ってデータを資産化できるデータベースを設計します。

論理データモデル


一般的に、論理データモデリングはシステム設計のフェーズで検討されますが、企画者(システムの発注者)の真の要求はデータを資産化することにあるので、要求フェーズで定義される必要があると考えています。そのため、アシストでは、論理データモデリングを要求フェーズに位置付けています。


安定したデータ構造

開発者の保守工数、業務の意思決定のための情報活用、デジタルトランスフォーメーションへ

20世紀のプログラム中心のシステム開発の時代では、データ設計はプログラムの補助的な位置付けとなっていました。プログラム変更に伴い、データ設計の変更も余儀なくされ、保守工数は増大し、将来的にも費用が発生する要因となっていました。初期のデータモデリングは保守工数の縮小を課題として採用されました。

その後、自社でシステムを構築せず、業務ごとにパッケージ・ソフトウェアを購入することが主流となりました。同時期にBIが登場し、情報活用による意思決定支援が企業の中で重要な課題へと変化しました。それぞれのパッケージで用意されているデータベースを統合するためにデータウェアハウスが登場しました。業務パッケージが変わっても継続的に利用可能なデータウェアハウスとするために、安定的なデータ活用基盤の設計が重要となりました。

現在、システムを資産として所有する時代からサービスとして利用する時代への変革期にあります。クラウド・バイ・デフォルトが一般化し、ライセンス形態もサブスクリプションが主流となりつつあります。これにより、業務パッケージの置き換えがより早いサイクルで変更することができるようになりました。

サービスを臨機応変に変更できるという新たな課題に対応するためには、どんなサービスを選択しても継続的に安定して使えるデータ活用基盤の存在がさらに不可欠になってきました。同時に、SNSやIoTなどの手段が浸透し、ヒトやモノのデータを取得できるようになると、BIを中心とした情報活用から、AIなどによる様々なデータ活用へと変貌し、それに柔軟に対応できるデータ活用基盤が求められるようになっています。

システムの課題は時代が変わるごとに変化していますが、データ構造に対する課題は変わりません。データ構造をいかに変化させないかということが変わらぬ課題です。

業務(ビジネス機能)は、時間の経過、外的要因や内的要因などに左右されることが少ない要素の一つです。変化しにくい業務に則ったデータ構造であれば、システムやプログラムが変わっても、データ構造自体に変化を加える必要はありません。アシストではこれを「安定したデータ構造」と呼んでいます。

安定したデータ構造


「安定したデータ構造」は、ビジネスの変化とITの変化に柔軟に対応することができます。この2つの変化は自分たちでコントロールできない要因の一つで、将来、必ず起こります。

ビジネス戦略が変われば、必要とされる情報も変わります。これまではその都度データベース設計を伴う新たなシステムの開発が行われてきましたが、安定したデータ構造であれば、新たにデータベース設計を行う必要はありません。

また、新たな技術の登場などのITの変化も常に起きています。安定したデータ構造があれば、データ構造はそのままに、新たな技術を適用することができ、新しい技術の恩恵を享受できます。

データの資産化

データの資産化

ビジネスの変化とITの変化に対して安定したデータ構造を保つことで長期にわたり安定的にデータを保持し、活用することができます。この状態を「データの資産化」と考えています。

資産化されたデータは、業務の様々なデータ活用要求を下支えし、長期的に安心して使え、必要な拡張も可能なデータ活用基盤になります。

データ活用基盤へのIT投資の効果を促進するためのサービスとして「情報活用シナリオサービス 」も提供しています。


論理データモデリングサービス

対象者 IT部門
成果物 安定したデータ構造を持つデータモデル(論理ER図)
期間 平均500項目で1ヵ月
工程 1. 設計方針を策定する
2. 正規化(データ重複排除)する
3. ビジネス視点でデータ構造を検証する
4. データ構造の安定性を検証する

※ 工程2~4では、一般的なデータモデリングツールを利用します。

論理データモデリングの工程


1. 設計方針を策定する

まず、設計方針を策定します。どこの組織の人を取り込むのか、誰が論理データモデルの品質の最終決定をするのか等の役割分担を決めます。選出されたメンバーで、ツールの選定や運用方法、設計の対象範囲を決め、データの捕捉にもれがないか、データに関する基準などの再確認も行います。

2. 正規化(データ重複排除)する

1で捕捉したデータを正規化します。正規化はファイルやアプリケーションの画面単位等で行います。アシストは独自の正規化手法を持っており、この手法では、属人化を排除し、一般的にビジネスで求められる第3正規化を簡単に行うことができます。

プロジェクトの推進上、複数の担当者に分かれて正規化を行った場合でも、個別に正規化されたものを最適化・統合し、全社レベルでデータが一元化されるようにデータを正規化します。

3. ビジネス視点でデータ構造を検証する

正規化された論理データモデルが、実際の業務(業務プロセスと業務ルール)と一致しているか、検証を行います。一致していない場合は、論理データモデルを見直します。ここでいう実際の業務とは、業務機能階層図でいうところの4階層の活動(アクティビティ)のことです。

従来、業務プロセスとデータ構造が合わない場合は、アプリケーション側でカバーしていました。しかし、論理データモデリングでは、業務プロセスをデータモデルとして見える化しているため、データベースの設計段階でこうした検証をすることができます。

実際の業務プロセスと論理データモデルを比較し、捕捉しきれていない業務プロセスと業務ルールがある場合は、この段階で追加します。

4. データ構造の安定性を検証する

将来起こりうるビジネス変化を想定しながら、論理データモデルの安定性を検証します。

業務要件は工程3までで満たされます。工程4ではさらにTo Beのデータモデルに対して仮説検証を行います。システム要件から一度離れ、客観的に対象業務の中でデータ構造に影響を及ぼす業務プロセスの変化の仮説を立て、データ構造が安定しているかどうか検証し、不安定な場合には安定したデータ構造に修正します。

こうした、「3. ビジネス視点での検証」と「4. 安定性の検証」を繰り返しながら、お客様の課題や戦略を当てはめ、安定したデータ構造の設計を行います。

安定性検証を終えた論理データモデルを基に、その後、情報システムの運用要件や採用するデータベースエンジンに適応した物理データベース設計を行い、安定した構造を持ったデータベースを構築します。それにより、変化への対応力のあるデータ活用基盤を作ることができます。


論理ER図サンプル

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