データベース設計はいつ、何をポイントに行うか：ゼロからのデータモデリング入門（4）（3/3 ページ）

[沖冠吾，株式会社アシスト]

3つのデータモデルの役割を理解する

　「各工程におけるデータベース設計の役割」で述べてきたように、システム開発ライフサイクルの工程において必要となるデータモデルは3つあります。ここで各データモデルの違いについて再度確認しておきましょう。

• 概念データモデル
  システム化対象範囲の業務プロセスをモデル化したものです。ビジネス活動全体を俯瞰的に捉えることができるため、概念データモデルから、システム化対象範囲を判断することができます。
• 論理データモデル
  概念データモデルで確定した対象範囲に対して既存データベースやExcelファイル、帳票、画面など関連する情報から項目レベルでデータを捕捉し、企業が管理すべき対象「エンティティ」と、業務の流れを表す「リレーションシップ」をER図で表現します。データ重複の排除を行い、業務単位で必要となるデータを明確にし、ビジネスの将来的な変化に対応できる安定的なデータ構造を考慮し作成します。論理データモデルはビジネス活動を反映したものであり、ビジネスの視点で設計する必要があります。
• 物理データモデル
  データベースの処理効率に留意し論理データモデルをシステムの視点で調節したデータモデルです。論理データモデルに対して処理効率上の施策を検討し、構造の変更を行います。

●図5　3つのデータモデルの関係

---

　以上をまとめると、概念データモデルと論理データモデルはビジネス活動を、物理データモデルは、システムの処理効率を主眼にしてそれぞれ作成します。そのため、概念データモデル、論理データモデルは、自社でしかできないデータベース設計であり、物理データベース設計は外部へ委託できるデータベース設計ということができます。

まとめ

　情報システム部門は、システム化計画を立てる際にビジネス活動とデータモデルを把握しておく必要があり、システム設計時には対象となる業務の流れとデータの流れを理解する必要があります。

　RFP提示時には、概念データモデルを保持し、システム開発フェイズでは自社で作成した論理データモデルを元に外部委託会社と物理構造の検討を行い、設計時の論理データモデルと実装されるデータモデルの差異をきちんと把握しておくことが重要です。

　これらを行うことで、外部委託した場合においても、変化に強いデータベースを構築することができるのです。

　次回は、「概念データモデル」の作成について詳細に解説します。

「次回」へ

「ゼロからのデータモデリング入門」バックナンバー

• データモデリングは「できるところ」から始めよう
• 論理設計から動くシステムへ
• ビジネスの変化に強いデータモデルを作る
• データモデル正規化の目的と役割
• ビジネス視点のデータモデリング
• 物理データモデル作成のポイントは“森→木→森”
• 基本設計で作るべき「論理データモデル」の考え方
• システム企画に役立つ概念データモデル作成の基本
• データベース設計はいつ、何をポイントに行うか
• データベース設計の有用性とフィットギャップ分析
• 信頼性の高いデータの管理・供給のためのDOA
• 「歴史的問題」からデータモデルを考える