概念データモデルとは
名前が示すように、概念データモデリングが最も関連するのは、組織が大まかな計画を作成する概念段階であり、細部は後で仕上げることを意図しています。 通常、概念データモデルは、データアーキテクトとビジネス関係者が作成し、関連する概念やエンティティ、およびそれらのリレーションシップについて、関係者が容易に理解できるスナップショットを提供します。 必ずしも技術や詳細を重視しているとは限らない関係者に関連付けるようにモデルを伝えることで、モデラーは自分のプロジェクトを支持してもらえる可能性が高くなります。 erwinプラットフォームは、この種のコラボレーションを促進することを念頭に置いて構築されました。
概念データモデルの目標とは
概念データモデルは、概念とエンティティ間の高レベルのリレーションシップを定義および伝えるために使用されるべきです。 つまり、組織がデータ（およびさまざまな種類のデータ間のリレーションシップ）をコンテキストの中で確認するのに役立ちます。
理想的には、特定の状況で組織がどのように運用されているかを物語るコンテキストの中でデータを視覚的に表現します。 これは、組織が将来重大な問題を引き起こす可能性のある見落としを回避するのに役立ちます。 例えば、新しい顧客関係管理（CRM）システムを構築または入手する際、見込み客と顧客を区別する必要性が明確でないかもしれません。 しかし、その区別がなければ、「新規」の見込み客が、実際には既存のアカウントを持つ会社の従業員ということもあり得ます。
見込み客と顧客の区別を認識するデータベースを、新規見込み客と既存顧客の間の潜在的なリレーションシップを認識するようにモデル化して、レコードを統合することもできます。 これにより、営業担当者とサポート担当者は、効果的に作業するために必要なコンテキストを得ることができます。
概念データモデルを検討すべきタイミング
概念データモデルはデータモデリングの早い段階で使用し、ユースケース要件に基づいて概念とルールを整理および定義します。 3種類のデータモデルの中では詳細レベルが最も低いですが、これは有用性が低いということでは決してありません。 実際、概念データモデルの主なメリットの1つは、それらを素早く理解して、「技術」バブルの外部の関係者に伝えることができることです。
概念データモデルが組織に提供する出発点から、データモデルの段階を進むのに伴い、コンテキストのより豊富な図へと進化させていく必要があります。 ユースケース分析、ユースケース設計、およびデータベース設計を経て、複雑さと詳細レベルは最終的に物理データモデルでピークに達します。
概念データモデルのメリット
共通言語の定義とビジネス用語集の作成に役立つ
ロードマップの作成とプロジェクトスコープの定義に役立つ
将来のモデルの基礎を提供する
包括的なコミュニケーションを促進する
erwinを使ってより良いデータモデルを作成する
erwinは、30年以上にわたってデータモデリングの分野で信頼されている名前です。 この経験から、データモデリングのどの段階（概念、論理、物理）にいるかに関わらず、お客様の組織のメンバー全員のニーズを満たすデータモデリング製品を完成させることができました。
技術バブルの内外の関係者が協力して、モデルができるだけ多くのコンテキストと視点からメリットを得られるようにすることができます。erwin Data Modeler by Questには、プロセスの高速化、ヒューマンエラーの減少、効率の向上を実現する強力な自動化機能も備わっています。