データを価値に変える第一歩！『データモデリング』の概要について知ろう

## **経営の鍵は「データ」にあり**

現在、多くの企業が「ヒト・モノ・カネ」に続く第四の重要資源として「データ」に注目しています。データを活用した意思決定、いわゆるデータドリブン経営は、ビジネス成長や新たな価値の創造を実現する鍵となっています。

しかし、データをただ蓄積しているだけでは十分ではありません。散在したデータを整理し、構造化することで初めて、価値ある洞察を得られるのです。データの力を活用するための第一歩として欠かせないのが、『データモデリング』です。

## **この記事の目的**

本記事では以下のポイントを解説します。 

1. データモデリングの重要性と基本的な考え方  
2. データモデルの3つのレベルである概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルの違いと役割

データエンジニアやデータアナリストだけでなく、日々の業務でデータ管理に悩んでいる方にも役立つ内容となっています。

### **◾️データモデリングが必要な理由**

こんな経験はありませんか？

* 売上レポートを作るたびに、データの整合性が取れず手作業で修正することが日常化している  
* 経営陣が見るレポートの数値が信用できず、意思決定が遅れる  
* データが複数のシステムに分散していて、統合に時間がかかる

これらの課題の多くは、データの構造設計が最適化されていないことに起因します。データモデリングは、こうした問題を根本から解決するためのアプローチです。

また、データモデリングを正しく行うことで、以下のような成果を得ることができます。

* データの全体像を視覚化し、チームの共通理解を促進  
* 一貫性のある構造により、データの品質と信頼性を強化  
* 効率的な設計で、冗長性の低減と運用パフォーマンスの向上


これにより、データ活用の基盤が整い、より効率的な分析や運用が可能になります。  
さあ、データモデリングの世界へ一歩踏み出しましょう！

## **データモデリングとデータモデルについて**

### **◾️データモデリングとは**

データマネジメントに関する知識を体系立ててまとめた書籍である『DMBOK2（DAMA International(2017).Data Management Body of Knowledge第2版.Technics Publications）』では、次のように書かれています。

「データモデリングとは、データ要件を洗い出し、分析し、取扱スコープを定めるプロセスであり、データ要件を記述し伝えるために、明確に定義されたデータモデルと呼ばれる様式が用いられる。このプロセスは反復的であり、概念、論理、物理モデルが含まれる。」

要するに、データモデリングは「どのようなデータが必要か」を明確にし、それを実現するためにデータの構造や管理方法を段階的に設計・改善していく過程であると言えます。

### **◾️データモデルとは**

データモデルは、データがどのように構造化され、関連付けられるかを示す設計図のことです。システム内でのデータの関係や属性を定義することで、データ管理や操作の効率を高めることができます

**◾️データモデルを構成する要素**

* エンティティ(Entity)  
* 属性(Attribute)  
* リレーションシップ(Relationship)

<img width=100% src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3991240/ceef584d-9dac-4922-87be-f023baace048.png>

### ◾️**データモデルの3つのレベル**

**1\. 概念データモデル：**

* **定義**：概念データモデルは、ビジネスの観点から「どんなデータが必要か」「それらのデータがどう関係しているか」を定義するための最初のステップです。この段階では、データベースの実装技術には触れず、ビジネスのニーズを反映したモデルを作成します。  
* **目的**：ビジネス視点で、どのデータが重要かを明確にし、データ同士の関連性を整理することです。たとえば、顧客情報や注文情報など、ビジネスに必要なエンティティ（データの塊）を特定します。  
* **特徴**：  
  * ユーザーが理解しやすい業務用語を使用データの流れや関係を簡潔に表現  
  * 実装に関する技術的な詳細は含まれない

<img width=100% src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3991240/cb6c56d9-2772-4ec5-8588-8b9140a8bb2c.png>

**2\. 論理データモデル：**

* **定義**：論理データモデルでは、概念データモデルで決めたビジネス要件を元に、データベースの構造を具体化します。エンティティ間の関係や属性を整理し、データベースとしてどのように管理するかを考えますが、まだ技術的な詳細（使用するDBMSなど）は考慮しません。  
* **目的**：データ間のリレーションシップや属性の正確な定義を行い、データベースの設計をより具体的にします。また、正規化を進め、冗長性を排除します。  
* **特徴**：  
  * エンティティ、属性、リレーションシップを具体的に定義  
  * 正規化を行い、冗長性を排除し、データの整合性を保つ  
  * プラットフォームに依存せず、抽象的な設計

<img width=100% src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3991240/11bef29c-bc34-40d3-9e4a-14a2bed65f29.png>

**3\. 物理データモデル：**

* **定義**：物理データモデルは、論理データモデルを特定のデータベースシステムに適応させたものです。このモデルでは、データがどのように実際のデータベースに保存され、管理されるかに関する詳細を定義します。  
* **目的**：データベースのパフォーマンス、ストレージ、アクセス方法を最適化することが目的です。インデックス、パーティショニング、データの格納方法などの技術的な詳細が含まれます。  
* **特徴**：  
  * データベースのパフォーマンスを最大化するための設計を含む  
  * インデックス、トリガー、ストレージの最適化などの詳細を含む  
  * 使用するデータベースシステム（例: Oracle、SQL Serverなど）の制約に依存

<img width=100% src=https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3991240/98db12ac-edca-4cca-9fbe-04d0b9a695aa.png>

## **まとめ**

データモデリングは、データ活用の基盤を築く重要なプロセスです。概念データモデル、論理データモデル、物理データモデルという以下のような3つのレベルでデータを設計することで、組織はデータの持つ可能性を最大限に引き出すことができます。

* 概念データモデル：ビジネス視点からデータの本質を捉える  
* 論理データモデル：効率性と一貫性を追求する  
* 物理データモデル：実際のデータベース運用を支える

これらを正しく活用することで、データに基づいた意思決定を支援し、ビジネスの成長を加速させることが可能になります。

データをただの情報の集まりにとどめず、価値を生む資産へと進化させる。その第一歩は、整理されたデータ構造から始まります。データモデリングのスキルを身につけ、あなたの組織やプロジェクトに新たな可能性を切り拓きましょう。