データモデル
データモデルのもう1つの種類は、データベース管理システムまたは他のデータ管理技術を使って、どのようにデータを組織化するかを記述する。それは、例えば、リレーショナル・テーブルとカラムまたはオブジェクト指向クラスと属性を記述する。そのようなデータモデルは、時には、物理データモデル(physical data model)として参照されるが、ANSIのオリジナルの3層スキーマ仕組でそれは「論理的」と呼ばれる。その仕組において、その物理的モデルは、格納媒体(シリンダー、トラック、およびテーブル空間)を記述する。理想的にこのモデルは、上で記述されたより概念的なデータモデルから派生される。それは異なるかもしれないが、しかしながら、処理能力た用途パターンのような制約を記録する。
データ分析がデータモデリングの共通の用語である一方で、実際的な活動は、それが(より一般的な概念から構成要素の概念を識別する)分析を伴って行われるより、(特定のインスタンスから一般の概念を推定する)合成の考えや手法を伴うのがより共通である。{おそらく誰もシステム合成者と呼ばないことから、我々が我々自身をシステムアナリストと呼ぶ。} データモデリングは、不必要なデータの冗長性を排除し、関連でデータ構造を関連付けることで全体を、緊密し、分離不可に、一緒の関心のデータ構造にする努力をする。
1つの異なるアプローチは、データの暗黙的モデルを自律的に作り出す人工ニューラル・ネットワークのような、適合システム(adaptive systems)の利用を通してである。
要求に合致するに必要なデータのいくつか重要な特性は:
定義関連の特性 関連性: あなたの事業の文脈でのそのデータの有用性。 明快さ: そのデータの明快で共有される定義の利用性。 一貫性: 異なる情報源からのデータのタイプの互換性。
内容関連の特性 適時性: 要求される時のデータの利用可能性と、どのようにデータが更新されるか。 正確さ: どのようにそのデータが真実に近づくか。
定義と内容の両方に関連する特性 完全性: どれだけ要求されるデータが利用可能か。 アクセス性: どこで、如何に、誰に、データが利用可能であり、可能ではないか(すなわちセキュリティ)。 コスト: そのデータを取得し、利用可能にするのに許されるコスト。
データモデルインスタンスは、1975年のANSIに沿った3つの種類の1つかもしれない。
概念スキーマ:モデルのスコープである、1つのドメインの意味を記述する。たとえば、それは1つの組織あるいは産業の関心領域のモデルかもしれない。これは、そのドメインにおける重要なものの種類を表現するエンティティ・クラスと、一対のエンティティ・クラス間の関連について関連からなる。概念スキーマは、そのモデルを使って表されうる、事実と命題の種類を特定する。そのセンスで、それは、そのモデルのスコープによって限定される1つのスコープの、1つの人工的'言語'で許される表現を定義する。概念スキーマの利用は、事業ユーザーと共に強力なコミュニケーション・ツールとなるよう進化する。しばしば、「主題領域モデル(SAM)」または「ハイレベル・データモデル(HDM)」と呼ばれるこのモデルは、事業ユーザーが全体的アプリケーション開発または事業体イニシアティブの一部として、コア・データ概念、ルール、および定義をコミュニケートするのに使われる。オブジェクトのいくつかは、少なくかつ主要な概念に焦点を当てるべきである。大変大きな組織や複雑なプロジェクトのため、モデルは2ページ以上にまたがるかもしれないが、1ページにこのモデルを限定しようと試みる必要がある。