データ中心アプローチ【DOA】-コラム

「【コラム】データ中心アプローチとは」は、データ中心アプローチを「ビジネスシステムにおける、データ管理のフレームワーク」としてご理解頂くことを目的に、様々な観点からコラム形式で解説しています。　詳しくは⇒

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「データ中心アプローチの効果は理解したが、自社では開発部隊を持たないので、どこか開発を頼めるベンダーは居ないか？」と言うご要望にお応えします⇒

No,	コラムタイトル	コラム概要
0	はじめに	コラムの連載開始に当たり、コラムの目的・ねらいを説明しています。
1	データの整理	性質の違うものを一緒にする所から間違いが起こります。先ず、データを分類し、特徴を把握して理解を深めます。
2	データの関連と整合性	データの整理を受けて、その関連の意味を探りながら、データ間の整合性について整理します。
3	ビジネスとビジネスシステム	ビジネスを支援するビジネスシステムに期待される効果を、目的と狙いに分けて考えます。
4	ビジネスとデータモデル	データモデルはDOA一番の外形的特徴ですが、データモデルで、一体何を描いているのかを説明します。
5	データ中心指向	データモデルを描いてビジネスを整理し、データベース設計やシステム開発に連携しようとするデータ中心指向を説明。
6	概念モデル	概念データモデルは、データ中心指向技術の中核です。モデルで表現している概念の考え方と活用方。
7	履歴と更新	データの更新とそれに伴う履歴の管理についてデータはビジネスの記録であるとの観点から説明します。
8	データ構造	DOAの解説にはお馴染みの表現ですが、読めば分かったような気になりますが、本当に理解しているかご確認ください。
9	正規化	正規化は、多分最もポピュラーなデータ分析技法なのでしょうが、その目的をDB設計とすることで問題が起こります。
10	データベース	データベースとは、本来概念的な存在なので、DBMSで実装すればデータベースと言う訳ではありません。
11	属性と関連	属性は属性、関連は関連です。　データ整理の混乱が招いた属性と関連が可逆的な関係であるとの誤解を解きます。
12	システム開発	データ中心指向のシステム開発はこうでなきゃ、一か八かのギャンブルプロジェクトはもうおしまいにしませんか。
13	データ管理	「きちんと管理する」など、とにかく便利に使われることの多い「管理」ですが、具体的なイメージが湧きませんよね。
14	ＭＤＭ	マスターデータマネージメントと言われる作業は、内容的には後付けデータ中心アプローチですが。
15	データ重複	データ重複はハードディスクを無駄にするだけでなく、実はもっと深刻な状態を象徴しています。
16	バッチ処理	バッチ処理は、記憶媒体が磁気テープしか存在しなかった時代の処理方式ですが。
17	マネジメントシステムとＤＯＡ	データベースを整備する事で、システム保守を情報提供ニーズに対応するマネジメントシステムとする事が可能に。
18		まだまだ続きますよ

　企業には、その情報管理の要である情報システム部門は必須です。
　システム部門は、人事政策の課題、子会社化の弊害、メーカー・ベンダーとの作業分担の課題、要員育成の問題、などなど、うんざりするほど問題を抱えて居ます。
　問題を抱えてはいますが、ビジネスの記録であるデータの管理を、利害を異にする他者（他社）に任せる訳には行きません。（入れ物の管理ではありません、データ構造、データの整合性、データの内容の管理です⇒ちなみに入れ物の管理を担当するのがＤＢＡ【Data Base Administrator】で、データそのものの管理を担当するのはＤＡ【Data Administrator】で職能が異なりますが、この区別が分からないでＤＢＡにＤＡをやらせ、利用ニーズに偏向した設計でデータベースの寿命を縮める事例が多数見られます）
　ただ、いささか生産性に問題があるのは確かなようなので、データ中心指向で改善し、真にビジネスの基盤を担う情報システム部門へと再生する、又は再生の努力をする必要はあるでしょう。
　このコラムで、他者には譲れない「データ管理」業務のイメージが明らかになれば幸いです。

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