データ モデリング ツールがもたらす 10 のメリット

データ モデリング管理ツールを活用する方法

最初にモデルを作成する事前手順を踏まずに、データ管理プロジェクトに直接着手したくなるものです。しかし、前もって時間をかけてデータ戦略を作成しておくことで、その後発生する膨大な問題を軽減できます。ここでは、ビジネスによるデータ使用方法の基盤を、論理データ モデリング ツールで構築することが効果的である理由を、10 件紹介します。

1. 全員の足並みを揃える

開発者がデータ モデリング ツールによって、組織が抱える膨大な情報の状態を理解しやすい言葉で表現すると、その内容について技術部門と一般部門の担当者が議論し、価値を生み出すことができます。

さまざまな部門の関係者が意図している必要な意思決定の種類や、エンド ユーザーが ビジネス分析ツール で生成するレポートの種類について、開発者が最初から完全に把握できるとは限りません。同様に、ビジネス プロセスに関して最も詳しい担当者が、データ管理については完全に理解していない可能性もあります。データ モデリングは、ビジネスの核心要件を念頭に置いた、すべての分野の人々がコラボレーションするためのプロセスであるため、誤った仮定に基づく型にはまった構造ではなく、独自のソリューションを作成する必要があります。

2. プロジェクト スコープを明確化する

手に負えない膨大なデータでも、論理データ モデリング ツールは、各データ オブジェクト間のリレーションシップを具体化し、理解しやすくします。データ モデルを作成すると、データベース設計の根底にある概念的、論理的、物理的な概念を、勝手な解釈を許さない方法でレイアウトできます。モデリングは、提供するべき成果に関するナレッジを明確化するため、開発者、ビジネス アナリスト、データ アーキテクトの業務を加速させます。

3. データ品質を改善する

データ モデリング プロセスは、データ品質を監視する際のルールを確立して、冗長や欠落を特定します。これによりデータ オブジェクトを、エラーを削減した上で可能な限り正確に表現できるので、ビジネス分析ツールのユーザーによる、データに基づいた信頼性の高い意思決定を実現します。簡単に言えば、正確なデータは正確なレポートを生成し、不正確なデータは不十分な情報に基づく意思決定の原因になります。

4. 時間とコストを節約する

データ モデルを作成する計画ステージは、プロジェクト全体予算のごく一部で実施できますが、これにより実行ステージでの解決に莫大なコストがかかる重大な問題を発見できます。フォワード エンジニアリングは、リバース エンジニアリングよりも常に安価で、発生する問題も軽微です。データ モデリングとは、後のステージで代償の大きな緊急治療を回避するための、予防薬の服用と捉えることができます。

さらに、データ モデリング ツールによってビジネスがデータ戦略を構築し、エラーの早期発見を実現すると、市場投入までの時間を短縮できます。データ資産がさらに複雑化し、さらに規模が膨らんでも、データ モデルに何度も立ち返って、データ管理に設定した基本ルールを再検討できます。

時期尚早なコーディングは、ソフトウェア開発作業の失敗を増加させます。逆に、データ モデリングを適切に実施すれば、余計な遅延を減らし、生産性の阻害要因を取り除くことができます。

5. データベースのパフォーマンスを高める

強力な基盤に構築した、適切に構成されたデータベースは、動作が高速化し、微調整が簡単で、長期的にリバース エンジニアリングを軽減できます。これはさながら車輪の再発明のようです。ビジネスで情報を使用する方法を定義した設計図があれば、非効率性の診断が簡単なります。同様に、設計図を用意することで、ビジネスのニーズが変化しても、最適化の新しいチャンスを簡単に発見できます。

6. ドキュメント作成を改善する

ビジネスでは従業員の離職を避けられません。データ モデリング管理ツールを使用して情報の整理を計画すると、新規採用者が理解しやすい一貫したドキュメントを実現できます。一貫したドキュメントは、データベースの継続的なメンテナンスを簡素化し、組織全体の業務効率を維持します。

7. アプリケーションの品質を向上させる

データ モデリング プロセスは、ビジネスのニーズをデータで満たす方法に関する、明確なビジョンを組織にもたらします。開発者とビジネスの意思決定者がモデルを利用して、誤った認識を早期に修正することで、後で発生する問題を、大きな落とし穴ではなく、簡単に解決できる小さな問題に軽減できます。

8. より適切にコンプライアンスを遵守する

モデリングの段階で確立するデータ管理ルールは、政府の規制や業界標準に簡単に準拠するための土台になります。企業が複数の規制団体が定義したデータ規制基準の対象になることは珍しくなく、こうした要件は世界的に複雑さを増しています。論理データ モデリング ツールは、組織のデータを利用しやすく保ちながら、同時にデータ ガバナンスの水準を引き上げます。

9. データ マイニングのステージを設定する

データ モデリング ツールで分析の自動化とスケーリングを実現すると、データをさらに活用してビジネスの変化に対応できます。データ マイニングは、専用のデータ ウェアハウスを利用した情報のキャプチャと処理を含み、人間が気付きにくい隠れたリレーションシップさえも明らかにします。データ マイニングを組織に導入して、トレンドを先取りし、ビジネスを成長させる未発見のチャンスを特定しましょう。

10. 将来に向けてビジネスを準備する

テクノロジーに関して、ひとつだけ確実なのは、今後も飛躍的な進歩が続くことです。明確なルール セットに従ってデータの整理と管理を実施することで、次の IT インフラの大規模な変更にともなう困難を軽減できます。次のステップが、微調整、軽微な予防メンテナンス、メジャー アップグレードのいずれであっても、堅固なデータ モデルによって、コストとダウンタイムを抑制しながら、それを乗り越えられます。