データ モデリングとは
データ モデリングとは、企業が収集や生成を行ったあらゆる種類のデータや、そうしたデータを構成する断片間の関係性を分析、定義するプロセスのことです。データ モデリングの概念では、ビジネスがデータの取得、保存、使用を行う際に、テキスト、記号、図を使用して視覚的な表現を作成します。ビジネスがデータを活用する方法とタイミングを決定する際に、データ モデリング プロセスはデータ要件を理解して、明確化するための実践になります。
データ モデリングのメリット
データをモデリングすると、取得したデータとその用途、さらに利用、保護、ガバナンスに関わる要件が何であるかを文書化できます。データ モデリングは次のメリットをもたらします:
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IT チームとビジネス チームがコラボレーションする仕組みを構築する。
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データの必要性と用途を定義して、ビジネス プロセスを改善するチャンスを明らかにする。
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適切な計画を立てることで、IT やプロセスへの投資にかかる時間やコストを節約する。
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間違いや、その原因となる冗長なデータ入力を減らし、データの完全性を高める。
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キャパシティーと成長に応じて計画を策定することで、データの取得や分析に必要なスピードとパフォーマンスを改善する。
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ビジネス目標に合ったターゲットの主要業績評価指標を設定し、追跡する。
データ モデリングの結果に加えて、その結果を導き出す手法も示します。
データ モデリングの概念を示す例
これでデータ モデリングの概要と重要性を把握できたので、3 種類のデータ モデリング概念の例を見てみましょう。
概念データ モデリング
概念的データ モデル は、ビジネスとデータの全体的な構造を定義します。概念的データ モデルはビジネスの関係者やデータ アーキテクトによって定義され、ビジネス概念の整理に使用します。たとえば、顧客、従業員、製品のデータと、エンティティと呼ばれる各データの入れ物がある場合、これらは他のエンティティとの関係性を保持します。概念的なデータ モデルは、エンティティとエンティティ関連付けの両方を定義します。
論理データ モデリング
論理的データ モデルは概念的モデルの上に成り立ち、各エンティティが含むデータの特定の属性と、それらの属性同士の関係性を保持します。たとえば、顧客 A が営業担当者 C から製品 B を購入した場合、これ自体がデータ アーキテクトやビジネス アナリストが定義したルールとデータ構造の技術モデルであり、これを使用してデータとビジネスに必要な物理モデルの決定を促進します。
物理データ モデリング
物理的データ モデルは論理的データ モデルの特定の実装であり、データベース管理者や開発者によって作成されます。これは特定のデータベース ツール、データ ストレージ テクノロジに対して、データ コネクタとともに開発され、ビジネス システム全体のデータを必要に応じてユーザーに提供します。これは他のモデルで導いてきた ”目的”、つまりデータ資産を実際に実装したものです。
データ モデリングの概念が分析に及ぼす効果
最も効果的な分析を取得して ビジネス インテリジェンス で今後の意思決定に情報を提供する際は、高品質のデータ モデルが不可欠なため、データ モデリング、データ サイエンス、データ分析は密接に関連してします。データ モデルの作成プロセスは、全体的なビジネスの目標に、それぞれの事業単位がどのように貢献するかを検討する原動力です。そして、データ モデルが強固であると、データ資産がどれほど巨大で複雑な場合でも、最適化した分析パフォーマンスを実現します。
すべてのデータを明確に定義すると、はるかに簡単に適切なデータを的確に分析できます。データ モデルによってデータ属性間の関係性を既に設定してあるので、プロセス、価格、担当者の変更にともなう影響を簡単に分析し、把握できます。
データ モデリング ツールの選択方法
幸いなことに優れた ビジネス インテリジェンス ツール は、物理モデルの作成用に選択した特殊なソフトウェア製品やサービスを除き、必要な データ モデリング ツール をすべて搭載しています。そのため、ビジネス ニーズと既存のインフラに最適なツールを自由に選択できます。データ分析ツール を評価する際は、搭載するデータ モデリングと分析性能について、こうしたデータ モデリングのベスト プラクティスに関する疑問点を明らかにしましょう。
そのデータ モデリング ツールは直感的ですか?
モデルを実装する技術チームは、求められたツールにすべて対応できるかもしれません。しかし、ビジネス ストラテジストや日常的な分析のユーザー、そして基本的にビジネス全体は、使いやすくなければツールから適切な価値を引き出すことができません。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、わかりやすい直感的なユーザー エクスペリエンスを選びましょう。
そのデータ モデリング ツールはどのようなパフォーマンスを発揮しますか?
他の重要な属性はパフォーマンス、つまりスピードと効率です。これはユーザーが分析を実施する際に、ビジネスの円滑な運営を維持する威力に変換されます。データ モデルを最適に計画しても、現実世界の条件下で効果を発揮できなければ、本当に最適ではありません。本当に最適であれば、ビジネスの成長や、データ、取得量、分析回数の増加にも対応できます。
そのデータ モデリング ツールにはメンテナンスが必要ですか?
ビジネス モデルが変化するたびに、データ モデルの複雑な変更がともなう場合、ビジネスはモデルや関連する分析から最適な結果を導き出せません。常に最新のデータを利用しながら、必要に応じてビジネスを調整できるように、メンテナンスと更新を簡単に行えるツールを見つけましょう。
そのデータ モデリング ツールでデータをセキュアに維持できますか?
政府機関の規制により顧客データの保護が義務付けられていますが、ビジネスを存続させるためにも、データ自体をすべて貴重な資産として保護すべきす。データ モデリング ツールを選択する際は、必要なユーザーには利用を許可し、不要なユーザーはブロックするコントロールなど、強固なセキュリティ対策が搭載されているかどうかを確認しましょう。
データ モデリングを開始する
どのようなデータ モデリング ツールを選択する場合も、高性能かつ直感的で、メンテナンスが簡単なことを必ず確認し、この極めて重要なビジネス活動から最大限の効果を引き出しましょう。これでデータ モデリングの重要性とメリットについて理解できたので、次のステップに進む準備が整いました。代表的なビジネス インテリジェンスおよびデータ モデリング ソリューションである Microsoft Power BI で、データの活用を最適化する方法をご覧ください。
よく寄せられる質問
データ モデリングにおける最も重要な考慮事項は何ですか?
データ モデリングの最も重要な考慮事項は、大量のデータを迅速に読み込み、取得、分析できる、データベース用の基盤を築くことです。効果的なデータ モデリング概念には、ビジネス データをマッピングし、そのデータ間のリレーションシップを結び付け、データの利用方法を把握する機能が求められます。
データ モデルはどのような頻度で再トレーニングすべきですか?
データ モデルを再トレーニングすべき頻度は、モデルごと、そして解決する問題によって異なります。つまり、トレーニング データ セットが変化する頻度、モデルのパフォーマンスが低下しているかどうか、その他のデータ サイエンスの考慮事項に基づいて、日次、週次、または月次や年次などの定期的な間隔で再トレーニングします。
データ モデルの検証は何を意味しますか?
データ モデルの検証とは、データ モデルが適切に構造化されており、意図した目的を実行できることを確認する作業です。効果的なデータ モデリング ツールを使用すると、エラーの修正、クエリの並べ替え、データ削減 のストレージ オプション最適化をユーザーに促す自動メッセージによって、プロセスを簡単に検証できます。
データ モデリングの 3 つの主要な概念とは
データ モデリングの概念には、概念データ モデリング、論理データ モデリング、物理データ モデリングの 3 種類が存在します。抽象的なものから離散的なものに及ぶデータ モデリングの概念は、データが組織内でどのように編成され、管理されるかを示すブループリントを生み出します。