データ・モデリングをいつ実施するのか

データ・モデリングは、システム開発工程における、どの段階で実施するべきでしょうか。開発工程と照らし合わせながら、見ていきましょう。

システム構築には、大きく分けて、企画、開発、実装、運用という4つのフェーズがあります。データ・モデリングは、このうち、データベースへの実装／運用フェーズよりも前段階である、企画／開発フェーズで行います。

まず、企画フェーズにおいて、ビジネスで利用するデータを、漏れなく洗い出します。こうして、データとビジネスの間の、流れと関係を、ざっくりとモデル化しておきます（概念データ・モデリング）。

次に、開発フェーズの前半、基本設計／詳細設計の段階で、ビジネスのルールに合わせてデータを整理／統合したモデルを作成します（論理データ・モデリング）。さらに、論理データ・モデルをベースに、実装しても問題が発生しないように調整し直します（物理データ・モデリング）。

データベースの実装に関わっている方には馴染みが深い、テーブル、インデックス、テーブル・スペースといった物理的な格納構造の設計は、いわゆる「物理データ・モデリング」です。この青写真である「論理データ・モデリング」を、その前段階で行わなければなりません。

図5: 開発工程とデータ・モデリング（クリックで拡大）

データ・モデリングは「どう作るのか」ではなく「何を作るのか」が大事

3つのデータ・モデリング、すなわち、（1）概念データ・モデリング、（2）論理データ・モデリング、（3）物理データ・モデリングについて補足します。

（1）概念データ・モデリング

システム開発では、システムの企画段階で、「システム化の対象範囲」を決めます。しかし、業務の流れを可視化する「業務フロー」を見ても、データの流れまでは分かりません。ここで、概念データ・モデリングを使います。

概念データ・モデリングでは、システムの企画段階で、システム化の対象範囲にあるデータの発生から行き先までを図式化します。業務とデータの流れなど、業務フローでは把握できない情報を、全体的に俯瞰（ふかん）できるようになります。

（2）論理データ・モデリング

論理データ・モデリングでは、概念モデリングで作成した概念データ・モデルをベースに、システム化の対象範囲にあるデータを、細かく整理します。

具体的には、データを整理し（正規化）、重複を排除し（最適化）、誰でも使えるように項目を直し（一般化）、さらに、将来的なビジネスの変化に迅速に対応できるように「安定化検証」を行います。

論理データ・モデリングで重要なことは、概念データ・モデリングと同様に、ビジネスの視点でデータを整理することです。ビジネスがどう転んでも対応できるように、シンプルなデータ構造にすることも重要です。

（3）物理データ・モデリング

物理データ・モデリングでは、「きれいにデータを構造化しても、結局動かないのではしょうがない」という"システムの視点"に立って、処理効率などを考慮し、データ・モデルを調節します。

いずれにしても、設計／開発の段階で、データ・モデリングを活用し、揺るぐことのない、将来の変更にも柔軟に対応できるデータ構造を作っておくことが重要です。こうすることで、システム開発時の生産性だけでなく、保守時の生産性が劇的に高まります。これは、システムの価値が向上するということに他なりません。

今回は、データ・モデリングの概要を、ざっと説明しました。次回は、論理データ・モデリングの中でも一番重要な、データ整理フェーズである「正規化」に焦点を当てます。一般的な正規化技法を紹介するとともに、誰がやっても同じ品質のデータ・モデルを短時間で作れる技法として、アシストが提唱するモデリング技法「正規化簡便法^*1」を紹介します。