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ビジネスの視点でデータを整理する

2010年10月14日(木)
松田 安弘

論理データ・モデリングでデータを細かく整理

論理データ・モデリングでは、前工程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ていきます。ビジネスの進む方向に沿って、決まったルールに則ってデータを整理し(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「安定性検証」を行います。

図1: 論理データ・モデリングの流れ(クリックで拡大)
(1)正規化

正規化とは、「One Fact in One Place(1つの事実は1つの場所に)」の考えに基づいて、論理的に矛盾のないデータ構造を構築するために、段階的にデータの関係を検証していく作業です。正規化は、1ファイルずつ実施するため、整理対象の数が膨大になることもあります。

正規化で重要なポイントは、誰が実施しても均一な品質を維持できるようにすることです。データの標準化がなされていれば最善ですが、そのようなことは稀なので、事前準備をしっかりしておくことが必要です。例えば、「データを整理する前に、業務が分かるユーザーにデータの意味をヒアリングするか、そのユーザーを設計工程に参画させる」などです。

(2)最適化

正規化は、帳票や既存ファイルなどに対して、1ファイルずつ実施します。このため、全体的にデータ・モデルを見直した場合、「顧客エンティティが複数個存在している」ことや「顧客エンティティと取引先エンティティが、名称は異なれど実は同じものだった」ことに気付きます。

最適化とは、ファイル単位で正規化されたデータ構造について、全体最適を考慮して見直す作業です。最適化によって、システム内で重複するデータを排除し、ビジネス・ルールや業務プロセスの全体像を確認することができます。

(3)一般化

ある企業において、法人顧客と個人顧客によってサービスが異なるとします。このような場合、法人顧客と個人顧客を同じ扱いにするか、それとも別々に管理するか、といった判断が必要になります。一般化では、最適化によって重複を排除したデータ構造を、よりビジネスの実態に合ったデータ・モデルに変更し、データの独立性を高めます。

(4)安定性検証

安定性検証では、正規化、最適化、一般化の順に構築されたデータ構造を検証し、ビジネス変化に対して柔軟に対応できる安定したデータ構造になるように変更します。つまり、この段階で、ビジネスの変化に耐えられる、強いデータ構造にするのです。

正規化技法により、データを管理すべき最小限の単位へ

正規化の目的は、エンティティの独立性を最大限に高めると同時に、エンティティのデータを挿入、更新、削除した場合に「データ間に不整合が生じないようなデータ構造にする」ことです。

一般的な正規化手法では、第1正規化、第2正規化、第3正規化と進めながら、エンティティの分離と、リレーションシップやフォーリン・キーの設定を繰り返すことで、重複がない最小限の単位にデータを整理していきます。

表1: 一般的な正規化手法

  ポイント 説明
第一正規化(1NF) プライマリ・キーの設定
繰り返し項目の分離
繰り返し項目をキーとともに別エンティティとして分離する
第二正規化(2NF) キー:非キー=1:1 複合キーの中の一部にのみ従属しているアトリビュートを別エンティティとして分離する
第三正規化(3NF) 非キー:非キー=1:1
導出項目の排除
アトリビュート間の従属関係を排除する
導出項目を抽出する
(1)第一正規化

対象となるデータ群のプライマリ・キーを決め、繰り返し項目を、そのプライマリ・キー(複写)とともに、別のデータ群として分離します。図2の例では、繰り返し項目は、商品番号、商品名、商品単価、受注数量、商品小計です。これらの項目を、元のキーの「受注番号」とともに分離しています。

(2)第二正規化

分離したデータ群の複合キーに、他のデータ群が完全に従属するかどうかを検証します。完全に従属しない、つまり、部分的に従属する場合は、さらに別のデータ群として分離します。例えば、受注番号が決まっても、商品名や商品単価は分かりません。しかし、商品番号が決まれば商品名や商品単価は決まります。従って、商品番号に従属している商品名、商品単価を、別のエンティティとして分離します。

(3)第三正規化

第二正規化で整理対象とならなかったデータ群の中に、キー以外に従属する属性(アトリビュート)があるかを検証し、別のデータ群として分離します。例えば、第一正規化後の受注エンティティにある顧客名や顧客住所は、受注番号ではなく顧客番号に従属するため、顧客エンティティとして分離します。

図2: データの正規化手順(クリックで拡大)
株式会社アシスト コンサルティング室 シニア・コンサルタント

データモデリング分野やビジネスモデリング分野のコンサルティングに従事。支援実績は、製造業からサービス業と、顧客の幅と数とも多い。現場主義に徹することとがモットー。最近は、原点に立ち返り、データモデルでビジネスを語ることを現場で訴求している。

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