1. データ・モデリングがデータの描写に焦点を当てているのに対し、データ・アーキテクチャは、データを保存・分析するためにどのようなツールやプラットフォームを使用するかに関係しています。
  2. データ・モデリングがデータの正確性に関係するのに対し、データ・アーキテクチャはデータを収容するインフラストラクチャに関係しています。
  3. データ・モデリングがデータの信頼性に関係しているのに対し、データ・アーキテクチャはデータの安全性に関係しています。
  4. データモデルは事実を表現しようとするものであり、データアーキテクチャはシステムとロジスティクスのフレームワークです。
  5. データモデルは、限られたビジネスコンセプトのセットと、それらが互いにどのように関係しているかを表しています。データアーキテクチャは、企業全体のデータインフラストラクチャをカバーしています。

企業がこれまで以上に膨大な量のデータにアクセスできるようになるにつれ、データモデリングとデータアーキテクチャはますます重要な概念になってきています。私たちは皆、ビジネス上の意思決定をデータに基づいて行いたいと考えています。しかし、どのようなデータが必要でしょうか?そしてどのようにして実現すれば良いでしょうか?

企業がビジネスデータを可能な限り最善の方法で活用するためには、データを整理し、関連する関係者がデータにアクセスできるようにする必要があります。そこでデータモデルとデータアーキテクチャの出番です。 

Table of Contents:

  1. What is Data Modeling?
  2. データモデリングの3つのレベル
  3. What is Data Architecture?
  4. データモデリング vs データアーキテクチャ: 重要な違い
  5. ビジネスユースケースの定義
  6. 最後に

What is Data Modeling?

企業がよりデータドリブンなオペレーションを目指す中で、データのクリーニングとモデリングは多くの場合、最初のステップとなります。データモデリングでは、最終的にどのようにデータを活用するかよりも、データの選択と整理に重点が置かれています。

賢明なビジネス上の意思決定を行うには、データが鍵となります。そして、そのデータの鍵を握るのがデータモデルです。

データモデルは、企業がデータ資産を中心に理解、分析、コミュニケーションを行うことを可能にします。データモデルは単一の真実のソースとして機能し、ルール、言語、デフォルト値などに一貫性があることを確認するのに役立ちます。

以下に、データモデルにはどのようなものが含まれるかの例を紹介します。

  • Entity types
  • Attributes
  • Naming conventions
  • Relationships
  • Rules

データモデリングは、リレーショナルテーブルやプロシージャを作成するのに役立ち、基本となるデータの明確なイメージを提供します。スマートで構造化されたデータモデルは、データギャップや冗長化されたデータポイントを特定するのに役立ちます。

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データモデリングの3つのレベル

データモデルの構築は、3つの異なるレベルで行われ、すべてがお互いを補完する関係にあります。

概念レベルデータモデル

概念データモデルは、システムにどのようなデータを持つべきかに焦点を当てています。このモデルの作成にはデータアーキテクトが関与することが多いのですが、関連するビジネス関係者からのインプットが基本となります。概念データモデルの目的は、ビジネスの概念やルールを整理して定義することです。

論理レベルデータモデル

論理データモデルは、最終的にどのDBMS(データベース管理システム)を使用するかに関わらず、システムをどのように実装するかを定義します。このモデルは、多くの場合、データアーキテクトが、ビジネスアナリストや関連するビジネス関係者と密接に連携して作成します。論理レベルでは、すべてのルールとデータ構造の技術的なマップを作成します。

物理レベルデータモデル

システムにどのようなデータがあるべきか、そのデータをどのように扱うかが明確になったら、次は物理データモデルの時間です。これは、特定のデータベース管理システムにシステムを実装する方法を記述したモデルです。多くの場合、これはデータベースアナリストと開発者がプロ​​セスを開始し、実装を推進するパートです。

データモデルの作成は時間がかかるように見えるかもしれませんが、それによって時間を有効に使うことができるのでご安心ください。今後は、データベースやITインフラストラクチャのアップグレードやメンテナンスを、より早く、より簡単に、より安く行うことができるようになります。 

What Is Data Architecture?

データモデリングがデータの表現に焦点を当てているのに対し、データアーキテクチャは、データの保存や分析にどのようなツールやプラットフォームを使用するかに関心を持っています。データアーキテクトは、組織構造とビジネス目標に基づいてエコシステムを構築するために、技術スタックを選択して実装します。 

クラウドに移行すべきか?どのようなセキュリティ上の懸念事項に対処する必要があるか?どのようなツールやプラットフォームが必要か?これらは全てデータ・アーキテクチャの問題です。 

正しいデータ・アーキテクチャがなければ、新しいツールや技術的なソリューションをその場しのぎで追加していくうちに、時間の経過とともに状況はますます混沌としていく傾向にあります。明確な構成を持たずにこれを放置しておくと、生産性や管理面が低下するだけでなく、通常高額なコストがかかることになります。 

以下、データアーキテクチャの考慮点について例を挙げてみました。

  • クラウドストレージ
  • ハードウェアの仮想化
  • ホスティング
  • 暗号化
  • インフラストラクチャー
  • データ処理

データアーキテクチャは、企業全体の構造と運用を定義し、エンタープライズ・アーキテクチャ全体の中で不可欠な部分を形成しています。データアーキテクトの使命は、利害関係者がビジネスに不可欠なデータにアクセスできるようにすることであり、それがどこから来たものかに関係なく、関係者が独自の視点からデータを簡単に使用し、理解できるようにすることです。

データモデリング vs データアーキテクチャ: 重要な違い 

1. エンティティとルール vs ソリューションとツール

データモデリングとは、データエンティティ間の関係に関するものです。これらの関係のルールを作成し、そのルールに基づいてリンクやアウトプットを行います。  

一方、データアーキテクチャは、データベース全体と、データの保存、処理、分析に必要なツールやソリューションに焦点を当てます。これには、ハードウェアやシステム管理も含まれます。

2. ビジネスコンセプト vs インフラストラクチャー

データモデルの目的は、ビジネスコンセプトとそれらがどのように相互に関連しているかを可能な限り正確に表現することです。これこそがモデルです。事実を表現しようとしているのです。  

データアーキテクチャは、データモデルが存在する企業全体のデータインフラストラクチャに関係しています。それは、システムとロジスティクスの包括的なフレームワークで、そこではデータモデルは不可欠な構成要素になります。 

3. 信頼性 vs セキュリティ

データモデリングはデータの精度が全てです。どのようなデータポイントを使用するか?どのようにしてデータがきれいで、最新で、正確性を担保していることを確認するのでしょうか?家で例えると、データモデラーは家の住人であるデータポイントに関心を持っています。データポイントに何と名前を付けるか、どうやってデータポイントがその通りのデータであることを確認するか、そしてどのように相互にやり取りするべきか。

データ・アーキテクチャは、家そのものを構築することです。データアーキテクチャでは、データをどうやって安全に保管するかに重点が置かれています。どのように保存するのか?どの部分を暗号化する必要があるのか?誰がどのシステムにアクセスし、どのようなパスワードやセキュリティシステムが必要なのか?それらがデータアーキテクトの担当分野です。 

ビジネスユースケースの定義

よくある間違いは、データモデリングをデータサイエンティストに頼りすぎることです。それにより生じるリスクは、モデルを構築する人が、モデルを実際に使用するであろうビジネスの現場に十分に精通していない可能性があるということです。モデルの構築を始める前に、モデルのビジネス・ユースケースを定義することは非常に重要です。 

例えば、カスタマーサービスチームが解約率を減らすのに苦労していて、アクションのためのデータドリブン型のインサイトが必要だとします。その場合、顧客が解約しやすい時期を示すモデルは、顧客が解約している理由を伝えるモデルとは異なります。どのようなモデルが必要かを知るためには、まずユースケースを定義することから始めなければなりません。 

下手なデータモデリングはデータアーキテクチャに影響する

データモデルの設計が不十分だと、深刻な分析の失敗を招き、ビジネスにダメージを与えることになります。適切なデータを見つけることができないですし、そのデータが自社にとって何を意味するのかを知ることもできません。データモデルが十分に機能していなければ、事実ではない直感や推測に基づいて意思決定を行うといったリスクがあります。また、分析や調査のための有料ツールからメリットを享受することもできません。

企業内では様々なプログラムやシステムが変更されることがありますが、データは非常に安定したパラメータです。したがって、最初から時間をかけて正しいデータを取得することは、努力するに値します。

最後に

データモデリングとは、企業のデータをモデルという形式で表現することです。このモデルには、ビジネスの概念、それらがどのように相互に関連しているか、また、ルール、デフォルト値、命名規則を定義します。 

一方、データアーキテクチャは、データとデータモデルが存在する全体的なインフラストラクチャです。データアーキテクトの焦点は、ツール、プラットフォーム、ソリューションの観点からデータのための環境を構築することで、データを安全に保存しつつ、容易にアクセスできるようにすることにあります。 

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データモデリングとデータアーキテクチャは難しく感じるかもしれませんが、Xplentyはこれらの課題に正面から取り組むために、あなたと一緒にサポートします。電子メール、チャット、電話、オンラインミーティングのサポートで、私たちはあなたをサポートします。

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