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データをモデリングすると、所有しているデータの種類とその使用方法、さらに使用、保護、ガバナンスに関わるデータ管理要件を文書化することができます。データ モデリングには次のようなメリットがあります。
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明確にすることができます。
データ モデリングの概要と重要性を確認したので、次は 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たものです。概念データ モデルはビジネスの概念を整理するために使用され、ビジネス関係者やデータ エンジニアまたはデータ アーキテクトによって定義されます。たとえば、顧客、従業員、製品に関するデータがあり、各データ バケット (エンティティと呼ばれます) に他のエンティティとリレーションシップがあるとします。この場合、エンティティとエンティティ リレーションシップの両方が、概念データ モデル内で定義されます。
論理データ モデリング
論理データ モデルは、概念データ モデルを土台として、各エンティティ内にあるデータの特定の属性と、それらの属性間のリレーションシップを表すものです。たとえば、顧客 A が営業担当者 C から製品 B を購入するとします。これ自体がデータ エンジニア、データ アーキテクト、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、これに基づいてデータとビジネスに必要な物理モデルを決定します。
物理データ モデリング
物理データ モデルは、データベース管理者と開発者が作成した論理データ モデルの特定の実装です。これは、特定のデータベース ツールとデータ ストレージ テクノロジ用に開発され、必要に応じてビジネス システム全体のデータをユーザーに提供するデータ コネクタを備えています。他のモデルは最終的にこのモデル、つまりデータ資産の実際の実装につながります。
データ モデリング、データ サイエンス、データ分析はすべて連携しています。最もインパクトのあるデータ分析を行うには高品質のデータ モデルが必要であり、これによって今後の意思決定に役立つ効果的なビジネス インテリジェンスを実現できます。データ モデルを作成するプロセスでは、全体的な組織目標にどのように貢献しているのかを各部署が確認する必要があります。さらに、堅牢なデータ モデルを構築することで、データ資産の現在あるいは将来の規模や複雑さにかかわらず、分析パフォーマンスを最適化することができます。
あらゆるデータが明確に定義されるため、必要なデータを的確に分析する作業がはるかに簡単になります。データ属性間のリレーションシップをデータ モデル内で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。
幸い、高品質なビジネス インテリジェンス ツールには、必要なすべてのデータ モデリング ツールが含まれます （物理モデルを作成するために選択した特定のソフトウェア製品やサービスは除きます)。そのため、ビジネス ニーズと既存のインフラストラクチャに最適なものを自由に選択できます。検討しているデータ モデリングと分析用のデータ分析ツールを評価する際には、次の内容を自問し、データ モデリングのベスト プラクティスに沿っているか確認してください。
そのデータ モデリング ツールは直感的か
データ モデルを実装する技術チームは、どのようなツールを提供しても扱える可能性があります。しかし、使いづらいデータ モデリング ツールの場合、ビジネス戦略担当者や日常的な分析ユーザー (基本的には、ビジネス全体) がそのツールから最適な価値を引き出すことはありません。必要なのは、直感的で簡単なユーザー エクスペリエンスを備えたデータ モデリング ツールです。そのようなツールは、チームのデータ ストーリーテリングやデータ ダッシュボードに役立ちます。
そのデータ モデリング ツールがどのようなパフォーマンスを発揮するか
もう 1 つの重要な属性はパフォーマンス、つまりスピードと効率性です。これらを確保することで、ユーザーが分析を実行するときにビジネスをスムーズに稼働し続けることができます。最適に計画されたデータ モデルであっても、実際の状況の負荷の下で優れたパフォーマンスを発揮できなければ、最適とはいえません。ビジネスの成長、そしてデータ、取得、分析の量の増加に対応できるデータ モデルが必要です。
そのデータ モデリング ツールにはメンテナンスが必要か
ビジネス モデルに変更を加えるたびにデータ モデルの煩雑な変更が必要な場合、そのモデルや関連する分析から最適な結果を得ることはできません。メンテナンスや更新が容易になるデータ モデリング ツールを探すことで、最新のデータに引き続きアクセスしながら、ビジネスを必要に応じて方向転換できます。
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るか
政府の規制に従って顧客データを保護する必要がありますが、ビジネスの存続可能性を確保するには、すべてのデータを価値ある資産として保護する必要があります。選択したデータ モデリング ツールに、強力なセキュリティ対策が組み込まれていることを確認しましょう。たとえば、データが必要なユーザーにアクセスを許可し、データが不要なユーザーはブロックするように制御できる機能が必要です。
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 モデリングにおける最も重要な考慮事項は、大量のデータの迅速な読み込み、取得、分析が可能なデータベースの基盤を構築することです。効果的なデータ モデリングの概念では、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接続し、データの使用方法を理解する必要があります。
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、データ 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、意図した目的を実行できることを確認することです。効果的なデータ モデリング ツールでは、エラーの修正、クエリの並べ替え、 データ削減に向けたストレージ オプションの最適化をユーザーに求める自動メッセージが表示されるため、検証プロセスが容易になります。
データ モデリングの重要な 3 つの概念とは何ですか?
データ モデリングには、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 モデリングという 3 つの概念があります。組織におけるデータの整理方法と管理方法について、抽象性から個別の具体性に至るまでのブループリントが、これらのデータ モデリング概念によって作成されます。
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