1 つの記事でデータ モデル (概念モデル、論理モデル、物理モデル) について説明します。

データ モデルは、組織のデータ管理の基礎であり、情報インフラストラクチャを構築する際の重要なコンポーネントです。データ モデルは、組織に明確なデータ構造と論理フレームワークを提供し、データ管理をより効率的かつ持続可能なものにします。デジタル時代において、データは企業の最も貴重な資産の 1 つとなっており、データ モデルの設計と実装によって、企業の運営と意思決定におけるデータの有効性と信頼性が決まります。 優れたデータ モデルは、複雑なデータ ランドスケープを簡素化し、データの品質と一貫性を向上させるだけでなく、データベースのパフォーマンスを最適化し、データ分析と意思決定をサポートします。したがって、データモデルの重要性は、企業にデータドリブンな意思決定支援を提供し、ビジネスの革新と競争力の向上を促進することにあります。 企業にデータドリブンな意思決定支援を提供し、ビジネス革新と競争力向上を促進します。

データ モデリングは、複数のレベルの考慮事項と決定が含まれる複雑かつ繊細なプロセスです。まず、データ モデリングでは、確立されたモデルがビジネス プロセスとデータの関係を正確に反映していることを確認するために、ビジネス要件を深く理解し、分析する必要があります。第 2 に、データ モデリングでは、さまざまなデータ型とソースの特性、およびそれらの間の複雑な相互作用を考慮する必要があり、そのためには適切なデータ構造と関連付けルールを確立する必要があります。さらに、データ量が増加し、ビジネス ニーズが変化するにつれて、データ モデリングには、将来の課題や変化に対処するために、ある程度の柔軟性と拡張性も必要になります。最後に、データ モデリングには複数の利害関係者のニーズと意見が関係しており、合意に達してサポートを得るには効果的なコミュニケーションと調整が必要です。要約すると、データ モデリングの複雑さは、ビジネス要件の深い理解、データ構造の設計と最適化、関係者のコミュニケーションと調整に反映されます。これを実現するには、さまざまな複雑な要素を包括的に考慮して処理する必要があります。効果的なデータ モデルを確立します。

データ モデルは、現実世界の物事の抽象的なプロセスを記述する方法です。概念的データ モデル、論理データ モデル、および物理データ モデルは、この抽象化の 3 つのタイプのモデルです。概念モデルはビジネス要件と概念構造を把握するために使用され、論理モデルはデータの論理構造と関係を定義し、物理モデルは論理モデルに基づいた物理実装の具体的な設計です。通常、データ モデリング プロセスには、要件分析、概念モデリング、論理モデリング、物理モデリング、検証が含まれます。各段階には、詳細な計画と実行を必要とする特定のタスクと技術ツールがあります。これらの概念とプロセスを習得することは、企業がデータ資産をよりよく理解して管理し、データ管理の効率と品質を向上させるのに役立ちます。

データ モデルとは何ですか?

データ モデルは、データの観点から現実世界の特徴をシミュレートおよび抽象化し、ビジネス ニーズに基づいて情報の主な特徴を抽出し、ビジネス情報 (オブジェクト) 間の関係をマッピングするツールです。 。データ モデルは、ビジネス シナリオをより現実的にシミュレートできるだけでなく、重要なビジネス モデルとルールを確実に記録することもできます。これには、概念モデル、論理モデル、物理モデルの 3 つの段階が含まれており、概念レベルの抽象オブジェクトから物理レベルの固定化されたレコードに至るまで、データ モデルの進化プロセス全体を実行して、ビジネス ニーズと技術的制約との完全な整合性を確保します。 。

データ モデルはデータベース システムの中核であり基盤です。データベース システムは、特定のデータ モデルに基づいて構築される必要があります。ただし、現実世界の複雑さのため、現実世界から直接データ モデルを構築することは現実的ではありません。まず、現実世界を情報世界に抽象化し、情報世界にデータ モデルを確立し、さらに情報世界のデータ モデルをデータベース システムの動作をサポートするコンピュータ実装可能な形式に変換する必要があります。 データ モデルを構築するときは、まず現実世界を情報世界に抽象化し、情報世界にデータ モデルを確立する必要があります。次に、情報世界のデータ モデルは、データベース システムの動作をサポートするためにコンピュータで実装可能な形式にさらに変換されます。 データ モデルの確立は、データベース システム設計の重要なステップです。優れたデータ モデルは、現実世界の特性を正確に反映し、効率的なデータの保存と取得機能を提供する必要があります。一般的なデータ モデルには、階層モデル、ネットワーク モデル、リレーショナル モデルなどが含まれます。 全体として、データ モデルはデータベース システムの中核であり基盤です。データベース システムは、特定のデータ モデルに基づいて構築される必要があります。ただし、現実世界のせいで

データ モデルは、エンティティ、属性、およびそれらの関係に基づくすべてのビジネス概念と論理ルールを表現したものであり、ビジネス担当者、IT 担当者、開発者間のコミュニケーションの橋渡しとなります。システム構築におけるデータ情報の設計図。 データモデル設計には主に概念モデル設計、論理モデル設計、物理モデル設計が含まれます。コンセプト モデルの設計では、エンティティ、属性、関係などの基本要素を通じてビジネス コンセプトの関係と特性を記述します。論理モデルの設計は概念モデルに基づいて、それをデータベースが認識できるデータ構造と関連付けルールに変換します。物理モデルの設計とは、論理モデルを、テーブル パーティションやインデックスなど、特定のデータベース ソフトウェアが理解して操作できる物理構造に変換することです。 データ モデルの設計では、設計プロセス中にビジネスの複雑さと相関性を考慮する必要があり、データの一貫性、完全性、正確性の要件を満たす必要があります。同時に、システムの実現可能性も考慮する必要があります。概念モデルは現実世界のリレーショナル セマンティクスに基づいており、データ要件をビジネス オブジェクトとビジネス プロセスに抽象化し、それらを「エンティティとリレーションシップ」として単純化して表現します。 (E-R) 図。論理モデルは概念モデルに基づいてさらに改良および標準化され、データ間の論理関係を定義するために使用されます。物理モデルは論理モデルの特定の実装であり、テーブル、ビュー、フィールド、データ型などを含む実際のデータベース テーブルの構造を記述します。物理モデルの成果は、ビジネス プロセスとエンティティの関係がデータベース内のテーブル関係に固定化されていることを示しており、これを使用、検証、処理、維持して完全なデータ モデルを形成できます。

物理モデルと論理モデルの間には、基本的な 1 対 1 のマッピング関係があります。論理モデルでは、エンティティは物理モデルのテーブルに対応し、属性はフィールドに対応します。物理モデルは、特定のデータベース上の論理モデルの物理的な実装です。

概念モデルの特徴:

は、重要なビジネス概念とその相互関係の定義に焦点を当てた高レベルのデータ モデルです。

コア データ エンティティまたはそのコレクション、およびエンティティ間のビジネス関係が含まれます。

論理モデルの特徴:

は、概念データ モデルをさらに分解し、改良します。

エンティティ、属性、およびそれらの間の関係について説明します。

データの冗長性を減らすために設計するときは、通常は「第 3 正規形」に従います。
• 物理モデルの機能:
• データの冗長性とパフォーマンスの関係のバランスをとりながら、モデル エンティティの詳細を説明します。

使用するデータベース製品、フィールドのタイプ、長さ、インデックス、その他の要素を考慮する必要があります。

データベースプラットフォームとアプリケーションアーキテクチャを決定する必要があります。
• データ モデルは、ビジネス要件を自然言語からデータ言語に変換するプロセスを実行するため、ある程度、データ アーキテクチャの最も重要な結果の 1 つと見なすことができます。データ モデルを通じて、抽象的なビジネス概念と論理ルールが特定のデータ エンティティ、属性、関係に明確にマッピングされ、データベース システムの設計と実装の基盤と指針が提供されます。データ モデルの確立により、複雑なビジネス プロセスと情報の明確な表現と効率的な管理が可能になり、企業の運営と意思決定に信頼できるサポートが提供されます。したがって、データ アーキテクチャにおけるデータ モデルの役割は、信頼性が高く効率的なデータ管理システムを構築する上で重要な部分です。

概念モデル (CDM)

概念データ モデル (CDM) の中核となるタスクは、ビジネス ドメイン内のさまざまな概念的エンティティを合成して要約することです。このプロセスの焦点は、個々の概念的なエンティティのさまざまな属性を詳細に説明するのではなく、概念的なエンティティとその相互関係を分析することにあります。概念的なエンティティを手がかりとして、要件分析結果をレビューし、モデリングの範囲を決定し、モデリングのトピックを分割し、主要なビジネス関係を整理し、論理データ モデルのフレームワークを構築します。

概念的なデータ モデルは、ビジネス プロセスをサポートし、ビジネス イベントを記録し、関連するパフォーマンス指標を追跡するために必要なデータをサポートするために使用されるビジネスの構造化されたビューです。このモデルは、データの処理や物理的特性ではなく、ビジネスで使用されるデータを識別することに重点を置いています。モデルの視点は、基礎となるビジネス アプリケーションから独立しています。

概念的なデータ モデルは、ソフトウェアやデータ ストレージ構造に依存せず、ビジネス要件をサポートするために必要なデータの全体的な構造を表します。機能は次のとおりです:

• ビジネスコンテキストにおけるデータ構造の全体的なビュー。
• データベースや物理的なストレージ構造には依存しません。
• 物理データベースには決して実装できないオブジェクト。一部の概念やプロセスはモデルに現れていない場合がありますが、それらは企業が自社のビジネスを理解して説明するために重要です。
• ビジネスプロセスや企業運営の実行に必要なデータをサポートします。

概念的なデータ モデルは、ビジネスと IT が以下を定義するためのツールです。

• データ要件の範囲。
• さまざまなビジネスユニットおよび企業全体で採用されるビジネス用語と指標。
• ビジネス データ オブジェクト (BDO) とその関係。

以下は概念モデルの例です:

論理モデル (LDM)

論理データモデル (LDM) は、データの属性と関係を明確にすることを目的とした、概念データ モデルをさらに改良したものです。エンティティと制約。データ標準に従って、エンティティの中国語名と英語名、属性のデータ型と精度を明確にし、主キー、一意のインデックス、エンティティ間の関係を定義します。設計時には 3 番目のパラダイムに従ってデータの冗長性を削減し、ビジネス担当者と技術担当者の間でコミュニケーションを図るためのツールとなります。

論理データ モデリングでは、チームはデータ要素とそれらの間の関係を詳細に記述し、データ要素が明確に定義され、関係が正確に確立されていることを確認します。設計プロセス中にコンテキストと詳細を導入することで、チームがデータ要件をより深く理解し、ビジネス プロセスの改善とアプリケーション設計のためのガイダンスを提供できるようにします。この構造化されたアプローチはデータベース設計の基盤を提供し、コストの削減、効率の向上、データの再利用と将来のモデル構築の促進に役立ちます。

論理データ モデリングは、組織にデータの包括的なビューを提供し、ビジネス ニーズを理解して満たすのに役立ちます。現在のアプリケーション設計の基礎を提供するだけでなく、将来のデータ モデルとシステム アーキテクチャの基礎も築き、組織の長期的な成長をサポートします。論理モデルはデータ構造と関係を正確に定義することにより、組織内のコミュニケーションとコラボレーションを促進し、効果的なデータベース設計とアプリケーション開発の基礎を築きます。

以下は、上の図 (概念モデル) を改良した論理モデルの例です。

物理モデル (PDM)

物理データ モデル (PDM) は、データ モデリング プロセスです。最終段階では、論理モデル (LDM) 内のエンティティ、属性、関係などの概念を、特定のデータベース管理システム (DBMS) に適した特定の設計に変換します。これは、元のビジネス要件と論理設計の物理的な実装を表します。

物理データ モデルはデータベースの構造を記述し、物理レベルでデータがどのように保存、編成、アクセスされるかを定義します。テーブル、列、データ型、関係、インデックス、制約などを指定して、データベース スキーマの詳細を表示します。したがって、物理データ モデル (PDM) は、ストレージ、パフォーマンスの向上、データベース管理システム (DBMS) の固有の特性を考慮して、開発者が実際のデータベースを作成および最適化するためのガイドとなるフレームワークとして機能します。

デザインノート:

1. データ ストレージ効率の向上: テーブルの構造、データ型、および長さを指定することで、データ ストレージの効率を高め、データベース内のスペースを適切に使用し、不必要なオーバーヘッドを削減できます。
2. パフォーマンスの向上: 物理データ モデルは、戦略的にインデックスを実装し、大規模なテーブルをパーティション分割し、関連データをクラスタリングすることにより、データベースのパフォーマンスを向上させ、データ取得を高速化し、システムの応答性を向上させます。
3. データ整合性の強制: 物理データ モデルは、主キー、一意制約、外部キーなどの整合性制約を強制します。これらの制約は、データベースに保存されているデータの正確性と信頼性を確保し、異常の発生を防ぐのに役立ちます。
4. スケーラビリティのサポート: 物理データ モデルにより、大きなテーブルの効率的なパーティション分割が可能になり、データベースはパフォーマンスを維持しながら増加するデータ量を処理できるようになります。データ管理が簡素化され、データのニーズの増加に応じて拡張できます。
5. 最適化されたクエリ: 戦略的なインデックス作成と慎重に設計された選択を使用することで、物理データ モデルはデータの取得を高速化し、データベース クエリの効率を向上させます。
6. データベース設計のコミュニケーションを強化: 物理データ モデルは、開発者、管理者、ビジネス ユーザーがデータベース設計をより簡単に理解するのに役立つ視覚的な補助として機能します。これにより、効果的なコミュニケーションが促進され、データがどのように構造化および編成されるかについての共通理解が促進されます。
7. 冗長性の削減: 物理データ モデルで採用されている正規化手法により、テーブルがより小さな関連コンポーネントに分割され、それによって冗長性が削減されます。これにより、データベース内のデータ表現が簡素化され、一貫性が得られます。
8. リソース効率の最大化: 物理データ モデルは、選択したテクノロジ スタックの特定の機能に合わせて調整されているため、DBMS 環境でのシステム リソースの最適な利用が保証されます。

下の図は物理モデルのER図であり、基本的には論理モデルのER図と同じです。

データモデルとメタデータ（メタデータ）

メタデータ（メタデータ）は、データの構成、データドメイン、およびそれらの関係に関する情報です。つまり、メタデータはデータを説明するデータであり、データの内容、構造、使用、管理をカバーします。データの背景情報とコンテキストを提供し、その意味と目的を理解するのに役立ちます。さまざまなアプリケーション分野または機能に応じて、メタデータは通常、ビジネス メタデータ、技術メタデータ、運用メタデータの 3 つのカテゴリに分類できます。

データ モデルは、データの構成と表現を抽象的に記述したもので、データ間の関係、属性、制約を記述します。データ モデルは、データの構造とロジックに加えて、システム内でデータがどのように操作および処理されるかを定義します。

概念的には、データ モデルはメタデータの不可欠な部分です。実際のアプリケーションでは、概念モデルの記述内容はビジネス概念と論理ルールの定義に主に焦点を当てているため、ビジネスメタデータの一部として理解でき、ビジネス担当者がデータとビジネスプロセスの意味を理解するのに役立ちます。論理モデルや物理モデルの記述内容は、技術メタデータの一部とみなすことができる。論理モデルはデータ間の関係と制約を定義し、物理モデルはデータがデータベースにどのように保存され、物理的に構造化されるかを記述します。この情報はデータベース開発者やシステム管理者にとって重要です。さらに、操作メタデータは、データの変更、削除、アクセス許可などのデータの操作属性を記述します。この情報は、データの管理とセキュリティの維持にとって重要です。したがって、データ モデルはメタデータの一部としてデータ ライフ サイクル全体で重要な役割を果たし、データの管理と利用の基礎を形成します。

データ モデルとメタデータ システムは、データ ライフ サイクルのさまざまな段階でさまざまな役割を果たします。データ モデルは情報システムの設計と開発段階に重点を置き、ビジネス要件の把握と定義、システム アーキテクチャの設計、データベース設計とアプリケーション開発のガイドに使用されます。データ間の関係、制約、プロセスを説明する抽象的で構造化されたビューを提供し、ビジネス担当者と技術担当者がデータの意味と目的を理解するのに役立ち、システムの設計と開発をガイドします。

対照的に、メタデータ システムは、データ ガバナンスやデータ アプリケーションなどのデータ消費段階に重点を置いています。この段階では、メタデータ システムを使用してデータ資産を管理および維持し、データの収集、保管、共有、分析をサポートします。データの属性、構造、場所、使用法などの情報を記録および管理し、データの背景情報とコンテキストを提供し、管理者がデータのソース、品質、セキュリティ、その他の側面を理解できるようにし、データの取得、分析、およびデータの管理をサポートします。データ資産の価値最大化とコンプライアンス管理を促進するためのレポート。

データ モデルは主に情報システム設計フェーズで使用されますが、メタデータ システムはデータ ガバナンスとデータ管理フェーズに重点を置いています。この 2 つは相互に補完し、データの効果的な管理と活用を共同でサポートします。

データ モデルとメタデータ モデル (メタモデル)

データ モデルは、中核となるビジネス エンティティとそれに関連する関係、定義、ビジネス ルールを記述します。しかし、メタデータ モデル (メタモデル) は混乱を招くことがよくあります。メタモデルは、コア メタデータ オブジェクトとその関係、および関連するビジネス ルールを記述するメタデータのデータ モデルです。

メタデータ モデル (メタモデル) は、メタデータを記述するデータ モデルであり、その主なタスクは、コア メタデータ オブジェクトとその関係、および関連するビジネス ルールを記述することです。ビジネス インテリジェンス (BI)、オンライン分析処理 (OLAP)、およびデータ ガバナンス (DG) プラットフォームでは、メタデータ モデルは、技術的なデータ構造をユーザーフレンドリーな構造に変換するために使用される記述的なデータ構造抽象化レイヤーです。データ構造とその表現の詳細な説明が提供され、データ自体、データ要素の名前、目に見える構造など、データがユーザーフレンドリーな方法で準備されることが保証されます。

ビジネス インテリジェンス (BI)、オンライン分析処理 (OLAP)、およびデータ ガバナンス (DG) プラットフォームでは、メタモデルは基本コンポーネントの 1 つであり、アプリケーションでデータを永続化しクエリを実行する際のデータ モデルの基本的な役割と同様です。メタデータのストレージおよびクエリ機能をサポートしており、設計は運用メタデータだけでなく DG のユースケースにも基づいています。

メタデータ モデル (メタモデル) の例は次のとおりです:

データ モデルは、組織のデータ管理の基礎であり、情報インフラストラクチャを構築する際の重要なコンポーネントです。明確なデータ構造と論理フレームワークを提供し、データ管理をより効率的かつ持続可能にします。データ モデルは、概念モデル、論理モデル、物理モデルの 3 つのタイプに分類され、抽象的なものから具体的なものまでさまざまな段階があり、ビジネス ニーズや技術的な制約と完全に一致します。同様に、メタデータ モデルはメタデータを記述するデータ モデルであり、その主なタスクは、コア メタデータ オブジェクトとその関係、および関連するビジネス ルールを記述することです。メタデータ モデルは、データ ガバナンス プラットフォームの基本コンポーネントであり、アプリケーションにおけるデータ モデルの役割に似ており、メタデータのストレージおよびクエリ機能をサポートします。

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