データモデリング

概念データモデル: このモデルは、高レベルなビジネス概念と、組織でのデータの使われ方に焦点を当てます。技術的な詳細を説明するのではなく、このモデルは、データの種類や型、属性、それらの関係を特定することで、データシステムの範囲を定義します。概念データモデルは、技術者・非技術者のどちらにも、データの全体像に対する共通理解を提供し、技術的なギャップを埋め、チーム横断の足並みをそろえるのに役立ちます。

論理データモデル： このモデルは、概念データモデルを基盤に、定義済みの構造、データの整理方法、関係性など、より詳細で技術的な情報を追加します。このモデルは、データの表現と論理的な整理方法に重点を置いています。ただし、データベース管理システムやストレージ技術などで、データがどのように保存・アクセスされるかといった詳細には踏み込みません。このモデルは、デザイナーや開発者が、最終的なデータベース設計が組織の目標とチームの機能的ニーズの両方を満たしていることを確認するのに役立ちます。

物理データモデル： 特定のデータベース管理システムにおいて、データがどのように保存・構成・管理されるかを詳細に表現するものです。このモデルは、論理データモデルを技術的な設計図に落とし込み、SQL Server や他のデータウェアハウスで実運用のデータベースを構築・保守するために使われます。また、インデックス付与、テーブルパーティショニングの定義、ストレージ要件の指定などにより、クエリを最適化します。

データモデリングの主な構成要素

データモデリングは、システム、データベース、アプリケーション内でのデータの整理方法を把握するために、主要な要素をマッピングします。

エンティティ： エンティティは、データを保持し、追跡する必要がある現実世界の対象や概念を指します。例としては、顧客情報、製品、注文、場所などがあります。 エンティティは、あらゆるデータモデルの要となる存在で、リレーショナルデータベースでは通常テーブルとして構成されます。

属性： これは、エンティティを説明・定義する具体的な特性です。これらはデータセットのグループ化、フィルター、並べ替えに使えますが、これ以上分解することはできません。たとえば、エンティティが自社の製品なら、属性は特定の SKU、説明、価格、カテゴリなどです。

関係: データモデルでは、関係とはエンティティやその属性同士のつながりを指し、モデルが現実世界でのエンティティ間のやり取りや依存関係を正確に反映できるようにします。これはデータの整合性を保ち、複数のエンティティにまたがるクエリを支えるために、どのモデルにも欠かせない機能です。データモデリングで追跡する関係は3種類あります。

1. 1対1: これは、あるエンティティの各インスタンスが別のエンティティのちょうど1つのインスタンスに対応する場合に、データモデルで使われます。例えば、1人の人とその人の運転免許証は、1対1の関係になります。
2. 一対多： これはデータモデリングで最も一般的な関係で、1つのエンティティが別のエンティティの複数のインスタンスを持つことを指します。例えば、1人の顧客エンティティが複数の注文に関連することがあります。この場合、注文は多数あっても、属するのは1人の顧客だけです。
3. 多対多: あるエンティティの複数のインスタンスが、別のエンティティの複数のインスタンスと関連付けられる関係です。これは最も複雑な種類のリレーションで、関係を追跡・管理するためにテーブルに対応付けられることがよくあります。教育機関では、このモデルを使って学生と科目を管理できます。1人の学生は複数の科目を履修でき、各科目には多くの学生が登録します。

制約: データモデルの正確性、有効性、一貫性を保つため、データの保存・関連付け・操作に関する特定のルールや条件に従う必要があります。代表的な制約の種類は次のとおりです:

• 主キー はテーブル内の各レコードを一意に識別し、重複を防ぎます。
• 外部キーは、テーブル間の関係を確立し、整合性を保ちます。
• 一意制約 は、特定の列（または複数列）が全行で一意の値になることを保証します。
• NOT NULL 制約 は、特定のフィールドに必ず値が入っていることを求め、不完全なデータ入力を防ぎます。
• チェック制約 は、列内の各値が満たすべき条件を強制するのに役立ちます。

これらの制約を組み合わせることで、データベース構造が意図する実世界のユースケースに沿い、有意義な分析につながります。

メタデータ： メタデータは本質的に「データに関するデータ」です。これは、データ構造に必要なコンテキストとドキュメントを提供することで、効果的なデータモデリングにおいて重要な役割を果たします。ここには、データ定義、データリネージ、ソースシステム、更新頻度、データ品質指標、解釈と利用を規定するビジネスルールといった情報が含まれます。データモデリングにおいて、メタデータはエンティティ、属性、リレーションシップが適切に文書化され、異なるチームやシステム間で共通理解されることを助けます。また、データの所有者、アクセス権限、コンプライアンス要件を追跡することで、データガバナンスの取り組みを支援します。適切に管理されたメタデータは、モデルの保守性を高め、変更が必要なときの影響分析を容易にし、データ要素の誤解釈を防ぎます。近年のデータモデリングツールには、こうした情報を自動で収集・維持するメタデータリポジトリが備わっており、組織内のデータフローの理解を容易にし、時間がたってもモデルの正確性と有用性を保てるようにします。

データモデリングの課題

データモデリングは複雑になることがあります。主な課題の一つは、適切なデータモデルを選び、現実世界のエンティティと関係を正確に反映させることです。そのため、組織はビジネス要件とデータの両方を明確に理解しておく必要があります。

もう一つのよくある課題は、データの複雑さを管理すること、特に大規模データセットや複数のデータソースを含むシステムを扱う場合です。さまざまなソースからデータを統合すると、データの構造や表現に不整合や食い違いが生じがちです。 レイクハウスは、データの収集や保存に伴う複雑さの一部を軽減できますが、重複や欠損を取り除くために、どのモデルにも入念な ETL（Extract, Transform, Load）プロセスが必要です。

どんなデータモデルも、変化するビジネスニーズや市場動向、テクノロジーの更新に俊敏に対応しつつ、データの完全性を保つ必要があります。そのためには、データセットの継続的なテストと保守に加え、モデルが全体のビジネス目標やガバナンス基準に引き続き合致しているかの定期的な見直しが必要です。

モデルの乱立と劣化： 従来のデータアーキテクチャにおける大きな課題は、異なるシステムごとに切り離されたデータモデルが増え続けることです。多くの組織では、ETL プロセス、Business Intelligence ツール、データウェアハウス、アナリティクス基盤ごとに別々のモデルを持ちがちで、定義の不整合、ロジックの重複、結果の不一致を招きます。時間の経過とともに、チームが個別に変更を加えることでモデルは互いに乖離し、同じビジネスメトリックがシステムごとに異なる計算になるような、断片化したデータ環境が生まれます。こうしたモデルの劣化はデータへの信頼を損ない、複数バージョンの同期に苦労するため、保守の負担を増やします。統合レイクハウスアーキテクチャは、BI と ETL の両ワークロードを 1 つのシステムで賄い、別々のデータモデルを不要にすることで、この課題に対処します。信頼できる単一の情報源があれば、すべての分析ユースケースにわたり、一貫したビジネスロジック、統一されたデータ定義、中央集約型のガバナンスを維持できます。これにより複雑さと保守コストを下げるだけでなく、ビジネスユーザー、データエンジニア、データサイエンティストが同じ基盤のデータモデルを共有でき、組織全体の整合と信頼を生みつつ、インサイト獲得までの時間を短縮します。

AI と BI の統合に向けたデータモデリング

AI と BI の融合により、組織のデータモデリングへの取り組み方は大きく変わりました。従来のデータモデルは主にレポーティングと分析を支えるために設計されていましたが、AI の機能を統合するには、構造化された BI クエリと ML アルゴリズムが求める複雑なデータ要件の両方に対応できる、より高度なアプローチが必要です。

AI/BIの統合データアーキテクチャ： 現代のデータモデリングは、BIとAIの両方のニーズに対応する必要があります。BI システムは、レポートやダッシュボードを一貫させるために、高度に構造化された正規化データを必要とするのが一般的で、AI アプリケーションは、構造化・非構造化の両方を扱える、柔軟で特徴量が豊富なデータセットを求めることがよくあります。適切に設計されたデータモデルは、パフォーマンスやデータ整合性を損なうことなく、両方のユースケースを支える統合アーキテクチャを構築し、そのギャップを埋めます。

特徴量エンジニアリングとモデル準備： AI/BI 環境のデータモデルは、特徴量エンジニアリングを前提に設計する必要があります。これは、従来のレポート用ディメンションや指標だけでなく、機械学習アルゴリズムが活用できる有用な特徴量を作れるようにデータを構造化することを意味します。モデルは、学習用データセットの作成を容易にし、ML アルゴリズム向けの正規化を支え、ビジネスレポーティングに必要な参照整合性を保ちながら、効率的な特徴量抽出を可能にするべきです。

リアルタイムと過去データの統合: AIアプリケーションは予測分析や自動意思決定のためにリアルタイム処理を必要とし、BIシステムはトレンド分析やパフォーマンス監視のために過去データを必要とします。データモデルは、過去のBIレポート向けのバッチ処理と、リアルタイムのAI予測向けのストリーム処理の両方に対応できるよう設計する必要があります。 この二つの機能により、ビジネスユーザーは従来型のレポートにアクセスでき、データサイエンティストはリアルタイムに状況変化へ反応するモデルを展開できます。

AI/BIワークフローをまたぐガバナンスとリネージ： データがAIとBIの両方のパイプラインを流れるにつれて、データガバナンスの維持はますます複雑になります。データモデルは、ソースシステムから変換プロセスを経て、BIのダッシュボードやAIモデルの学習に至るまで、データがどう移動するかを示す堅牢なリネージ追跡を組み込む必要があります。この透明性は、データ品質と法令順守を確保し、従来の業務レポートとAI主導のインサイトの双方への信頼を築くために不可欠です。

AI と BI の機能を単一のプラットフォームに統合するには、従来の手法よりも適応性が高く、より包括的なデータモデルが求められます。 これらのモデルは、記述的なレポートから予測モデリングまで、分析ニーズの全体を支える必要があります。

Databricks でのデータモデリング

DWH

従来のデータモデルではデータウェアハウスを使います。これは、処理・クレンジング・整理済みのデータを保存し照会するために構造化され、最適化されています。データウェアハウスは通常、構造化データを扱い、データの完全性と整合性を保つように設計されています。広く使われる手法のひとつがスター・スキーマです。この設計パターンは、中央の「ファクトテーブル」を「ディメンションテーブル」が取り囲む構成で、トランザクションデータの効率的なクエリと分析を可能にします。 スター・スキーマの主な特徴は、ファクトテーブルとディメンションテーブルです。

ユーザーは、これらのベストプラクティスを活用して、Databricks SQL でスタースキーマを実装できます。

• ファクトテーブルとディメンションテーブルの両方に、管理対象の Delta Lake テーブルを使用してください。
• Generated as Identity 列またはハッシュ値を使ってサロゲートキーを実装します
• クエリのパフォーマンスを向上させるには、よくフィルターに使う属性に基づいて Liquid Clustering を活用してください
• データの整合性とクエリ最適化のために、適切な制約（例：主キー、外部キー）を定義してください。
• 履歴データへのアクセスには、Time Travel などの Delta Lake 機能を活用します
• コメントやタグでテーブルや列を記録し、データガバナンスを強化する

Databricks SQL は、多様な構造化データと非構造化データに対応するために、データレイクハウス アーキテクチャを採用しています。これにより、データの取り込み、変換、クエリ、可視化、提供を行えるオープンで統合されたプラットフォームが実現します。主な利点は、異なるクラウド、異なるプラットフォーム、異なる形式を利用できることです。

効果的なデータモデリングのための ERD とデータリネージの活用

現代のデータモデリングには、個々のテーブルやその構造を理解するだけでは不十分です。 エンティティ同士の関係や、組織内で情報がどのように流れるかを包括的に捉える視点も必要です。 ER図（Entity Relationship Diagram: ERD）とデータリネージは、この全体像を提供し、新しいデータモデルの設計や既存モデルの最適化時に、データアーキテクトが根拠ある判断を下せるようにします。

データアーキテクチャを可視化する ERDs: ERDs はデータアーキテクチャのビジュアルな青写真として機能し、テーブル間の主キーと外部キーの関係を直感的なダイアグラム形式で示します。これらのダイアグラムは、新しい構造を設計する前に既存のデータ環境を理解するのに役立ち、新しいモデルが既存のリレーションに沿い、参照整合性を維持できるようにします。エンティティのつながりを可視化することで、ERD（エンティティ・リレーションシップ・ダイアグラム）はデータ利用のパターンを明らかにし、最適化の余地を見つけ、冗長または矛盾するデータ構造の作成を防ぐのに役立ちます。

モデリングの基盤としてのデータリネージ： データリネージは、データの起点から各種変換を経て最終到達点に至るまでの流れを追跡し、システム内でのデータフローに関する洞察を提供します。この情報はデータモデルの設計に欠かせません。どのデータソースがどのテーブルに取り込まれるのか、途中でデータがどう変換されるのか、そしてどの下流システムが特定のデータ構造に依存しているのかが分かります。こうした依存関係を把握することで、モデラーはスキーマ変更を適切に判断し、統合の機会を見極め、新しいモデルが既存の分析ワークフローを支えられるようにできます。

Unity Catalog：メタデータの一元管理： Databricks Unity Catalog は、ERD のリレーションとデータリネージ情報の両方を自動で取得・維持する包括的なメタデータリポジトリです。Catalog Explorer を通じて、外部キー制約を持つ任意のテーブルの ERD に簡単にアクセスでき、関係性を一目で可視化し、レイクハウスアーキテクチャ全体でデータエンティティがどのように結び付くかを理解できます。この集中型のメタデータ管理アプローチにより、既存のデータ構造や依存関係に関する最新かつ完全な情報に基づいて、データモデリングの意思決定が行えます。

情報に基づくデータモデリングの判断: ERDの可視化と包括的なデータリネージの追跡を組み合わせることで、組織は既存のデータエコシステムを十分に理解したうえでデータモデリングに取り組めます。この知見により、モデラーは既存の関係を活用し、不要な重複を避けつつ、確立済みのデータフローに新しいモデルがシームレスに組み込まれるようなスキーマを設計できます。その結果、現在の分析ニーズと将来の成長の両方を支える、統合性が高く保守しやすいデータアーキテクチャが実現します。

Unity Catalog のメタデータ管理機能に支えられたこの統合的なデータモデリングのアプローチにより、データモデリングは分断された作業から、データエコシステム全体を見据えた戦略的な取り組みへと変わります。

Databricks Data Intelligence Platformの活用

Databricks SQL は、Databricks Data Intelligence Platform 上に構築されたインテリジェントなデータウェアハウスです。これは、従来のデータウェアハウスの強みとモダンなクラウドアーキテクチャの柔軟性・スケーラビリティを組み合わせ、さらにAIの力を加えることで、データウェアハウスからレイクハウスアーキテクチャへのパラダイムシフトを実現します。これにより、BIアナリストやデータアーキテクトからデータエンジニアまでの幅広いユーザーがデータ変換と分析を行いやすくなり、Databricks Data Intelligence Platform の能力が強化されます。

しっかり設計されたレイクハウス上に構築されているため、Databricks SQL ユーザーは次のことができます:

• データを整備し、信頼できるデータをプロダクトとして提供する（DaaP）
• データサイロをなくし、データ移動を最小化する
• セルフサービスの体験で、価値創出を誰もができるようにします
• 組織全体でデータガバナンス戦略を採用しましょう
• オープンなインターフェースとオープンフォーマットの活用を促進する
• スケールを見据え、性能とコストを最適化する