データモデルとは
データモデルとは、企業のデータ要素とそれらの間のつながりを視覚的に表現したものです。 関連するビジネスプロセスのコンテキストでデータを定義および構造化できるようにすることで、モデルは効果的な情報システムの開発をサポートします。 ビジネスリソースとテクニカルリソースが、組織全体でデータを保存、アクセス、共有、更新、および活用する方法を協力して決定できるようにします。
データモデルの目的とは
データモデルは、IT、ビジネスアナリスト、経営陣など、企業の全部門をまとめて、情報システム（および基盤となるデータベース）を協力して設計する際に重要な役割を果たします。
これらのシステムには、適切に定義およびフォーマットされたデータが必要であり、モデルは、目的のビジネスプロセスをサポートするために、どのようなデータが必要で、どのような構造にする必要があるのかを明確に示します。
データの構造を明示的に決定することで、これらのモデルは、データベースモデリング、情報システムの設計、一貫性のあるクリーンなデータ交換をサポートする際のプロセス開発など、さまざまなユースケースをサポートします。
3つの異なるタイプのデータモデルを理解することも重要です。 データ・モデリング・プロセスに沿って作業する際、それぞれが異なる目的を果たします。
データモデルのタイプの違いとは
データ・モデリング・プロセスのどの段階にいるのかに応じて、3種類のデータモデルの1つを使用することになります。 通常、企業は解決しようとしている問題に応じて、この3つすべてからメリットを得ていることが分かります。 そのため、それぞれをデータモデルの個別の「種類」ではなく、データ・モデリング・プロセスの「段階」として表示する方が望ましいです。
概念データモデル
ドメインモデルとも呼ばれる概念データモデルは、高レベルの静的なビジネス構造と概念を探索および詳述します。 これを最もよく使用するのは、新規プロジェクトの開始時で、高レベルの概念と初期要件を検討するときです。 多くの場合、次の段階の論理データモデルに先行するもの、あるいは代わるものとして作成します。
論理データモデル
概念データモデリングを通じて問題領域と初期概念を明確にしたら、次に論理データモデルをさらに具体化します。 視点が単一プロジェクトであるか、企業全体であるかに関係なく、これらのモデルは、扱うさまざまな論理エンティティ（データの種類またはクラス）、それらのエンティティを定義するデータ属性、およびそれらの関係を明確にします。
物理データモデル
物理データモデリングの段階に到達したら、次はいよいよ核心に入ります。 このモデルは、データベースの内部スキーマを設計するために使用します。 さまざまなテーブルのすべて、それらのテーブルの列、およびそれらの間のリレーションシップが含まれます。 このモデルが本番のデータベース設計に直接変換され、情報システムのさらなる開発をサポートします。 物理データモデルは、通常、3種類のデータベースの設計に使用します。従来の運用データベースのリレーショナル、NoSQLおよびJSONデータベースのドキュメント、そして、データウェアハウスやデータマートなどの集約およびビジネスインテリジェンスのデータストアのディメンションです。
最終的に、3つのモデルはすべて、互いに独立して機能することができ、またそうであるべきです。 しかしながら、プロジェクトが成熟していくと、3つのモデルすべてが自然に進行し、最良の結果が得られるようになります。 もちろん、構造レベルの一貫性は、モデルを通して維持する必要があります。 例えば、物理モデルでテーブル/列の形式を調整しても、最初の概念モデルを意味のある方法で変更されることはありません。
3つのモデルすべてを活用することで、組織のプロジェクトが当初の目標を見失わないように保証しつつ、要件やパラメーターの予期しない変更に対処する柔軟性を引き続き維持します。
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