第4回 システム構築を通じてデータモデルを整理する
ビジネスデータを活用する機会が増えている
各企業様においては、販売情報や購買情報、勤怠情報、顧客情報など、様々なデータがあります。
昨今、操作性に優れたBIツールの普及や、プログラミング言語Pythonを用いた分析など、ビジネスデータを活用した意思決定の機会が増えています。
しかし、いざデータの分析を行おうとした際、「"商品分類コード"など、呼び方は同じだが、システムや部門でコード体系や使用方法が違っていて、横断的な分析ができない!」「同じ値のはずの項目が、複数システムやデータベースに存在し、値にも不一致が生じている。そのため、分析する度に結果が異なり、どれが正解かわからない!」といったことは起きていないでしょうか?
データ分析を行うために必要なこと
データは、部門をまたいで利用することができると、全社での共通言語となり得ます。
共通言語で会話できると、部門間での認識のずれが軽減され、同じ目標に向かって議論しやすくなります。
またデータは、何らかの課題に対し、客観的事実に基づいて現象を把握することができるため、課題解決につながる的確な判断を期待できます。
データ分析の目的は他にもありますが、前述の効果を得るためには、データ共通言語化やデータ精度向上は重要なポイントと考えます。
楽々Frameworkとデータモデル設計
ローコード開発ツールの楽々FrameworkでWEBアプリケーションを構築するには、最初にデータベースの定義情報を用意します。データベース定義は、T字形ER手法(Theory of Models)を用いて設計することが推奨されています。
T字形ER手法とは、株式会社SDI代表佐藤正美氏が提示するビジネス解析技法であり、データモデルを設計するための1つの手法で、DOA(データ中心アプローチ)です。
具体的には、現在業務で利用されているシステムの画面や帳票に着目して、項目の洗い出し・テーブルの設計・テーブル間の関係整理を行います。これらが手順化されていることが特徴となっています。
項目の洗い出しでは、データを確認したり、利用者に用途をヒアリングしたりして、同じ項目名で意味の違うものが見つかった場合は、項目名の見直しを図り整理していきます。
また、DOAに沿ってモデリングを行うため、「1FACT 1PLACE」が原則となります。1つのデータは1箇所に保持することで、同じデータのはずだが不整合が生じるといったことを防止します。
楽々Frameworkでシステム構築することで、システム本体はもちろん、データモデルも一緒に整理していくことが可能です。
当社はデータモデルの現状分析および設計実績が豊富
当社では、楽々Frameworkでのシステム構築において、上流設計にあたるデータモデリングも多くの経験を積んでいます。システム構築を終えて「新システムのデータベースはわかりやすくなった」といったお声を頂戴することもございました。
ご一緒にお仕事をさせていただき、より良いシステムの構築はもちろん、データの価値向上にも貢献できればと考えております。ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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