Data modelingは、複雑なソフトウェアシステム設計を簡単に理解できる図として文書化し、テキストとシンボルを使用してデータの流れ方を表 この図は、新しいソフトウェアの構築のための青写真として、またはレガシーアプリケーションを再設計するために、データの効率的な使用を確実にする

データモデリングは、データ科学者やデータ分析に関わる他の人にとって重要なスキルです。 従来、データモデルは、新しいアプリケーションの要件が完全に理解されるように、プロジェクトの分析および設計段階で構築されてきました。 データモデルは、データライフサイクルの後半で呼び出すこともでき、プログラマが最初にアドホックベースで作成したデータ設計を合理化できます。

データモデリングアプローチ

データモデリングは骨の折れる先行プロセスである可能性があり、そのため、迅速な開発方法論と対立している アジャイルプログラミングが開発プロジェクトを高速化するために広く使用されるようになったため、データモデリングの事後的な方法がいくつかの例で適応されている。 通常、データモデルは、データ間の関係を示すフローチャートと考えることができます。 これにより、利害関係者は、プログラミングコードが書かれる前にエラーを特定し、変更を行うことができます。 あるいは、NoSQLデータに見られるように、既存のシステムからモデルを抽出するリバースエンジニアリングの一環としてモデルを導入することもできます。

データモデル作成者は、多くの場合、同じデータを表示し、すべてのプロセス、エンティティ、関係、およびデータフローが識別されていることを確認するために、複数のモデルを使用します。 彼らは、ビジネスの利害関係者からの要件を収集することによって、新しいプロ データモデリング段階は、特定の属性、エンティティ、エンティティ間の関係、および物理データモデルを示す論理データモデルの作成に大別されます。

論理データモデルは、実装するアプリケーションとデータベースに固有の物理データモデルを作成するための基礎として機能します。 データモデルは、より詳細なデータスキーマを構築するための基礎となります。

階層データモデリング

規律としてのデータモデリングは、データベース管理システム（DBMSes）の使用の増加に伴い、1960年代に発生し始めた。….. データモデリングにより、組織はデータ処理に一貫性、再現性、整然とした開発をもたらすことができました。 アプリケーションのエンドユーザーとプログラマは、データ設計者との通信でデータモデルを参照として使用することができました。

ツリー状にデータを配列する階層データモデルは、一対多の配置は、これらの初期の努力をマークし、多くの一般的なユースケースでファイルベースのシステム IBMの情報管理システム（IMS）は、階層的アプローチの主な例であり、企業、特に銀行で広く使用されています。 階層データモデルは1980年代からリレーショナルデータモデルに取って代わられていたが、現在でもXML（Extensible Markup Language）や地理情報システム（GISes）では階層的な方法が一般的である。 ネットワーク-データ-モデルは、データ設計者にシステムの広範な概念ビューを提供する手段として、DBMSesの初期にも発生しました。 そのような例の1つは、さまざまなタイプのコンピュータで使用できる標準プログラミング言語の開発を導くために1950年代後半に結成されたデータシステ

リレーショナルデータモデリング

プログラムの複雑さはファイルベースのシステムに比べて減少しましたが、階層モデルでは、使用される特定の物理データストレージを詳細に理解する必要がありました。 階層データモデルの代替として提案されているリレーショナルデータモデルは、開発者がデータパスを定義する必要はありません。 リレーショナル-データ-モデリングは、IBMの研究者E.F.Coddによる1970年の技術論文で最初に記述された。 Coddの関係モデルは、データが暗黙的に結合される階層モデルと比較して、データセグメントがテーブルを使用して明示的に結合される関係データベースの業界 リレーショナルデータモデルは、開始直後に構造化クエリ言語(SQL)と結合され、データを処理するための効率的な手段として、エンタープライズコンピューティン

エンティティ関係モデル

リレーショナルデータモデリングは、エンティティ関係（ER）モデルの使用がより一般的になったように、1970年代半ば リレーショナルデータモデルと密接に統合されたERモデルは、図を使用してデータベース内の要素をグラフィカルに描写し、基礎となるモデルの理解を容易

リレーショナルモデリングでは、データ型が決定され、時間の経過とともに変更されることはほと たとえば、従業員エンティティの属性には、姓、名、雇用された年などが含まれます。 関係は視覚的にマッピングされ、データ開発と保守のさまざまな参加者にデータ設計の目標を伝える準備ができた手段を提供します。 時間の経過とともに、IderaのER/Studio、Erwin Data Modeler、SAP PowerDesignerなどのモデリングツールは、システム設計のためのデータアーキテクトの間で広く使用されました。

オブジェクト指向プログラミングが1990年代に地面を得たように、オブジェクト指向モデリングは、システムを設計するためのさら オブジェクト指向のアプローチは、ERメソッドに似ていますが、現実世界のエンティティのオブジェクト抽象化に焦点を当てる点が異なります。 オブジェクトはクラス階層にグループ化され、そのようなクラス階層内のオブジェクトは親クラスから属性とメソッドを継承できます。 この継承特性のため、オブジェクト指向データモデルには、データの整合性を確保し、より複雑なデータ関係をサポートするという点で、ERモデリングに対す また、1990年代には、データウェアハウスのニーズに特化したデータモデルも発生しました。 注目すべき例としては、snowflake schemaとstar schemaの次元モデルがあります。

グラフデータモデル

階層およびネットワークデータモデリングの分派は、グラフデータベースと一緒に、特にソーシャルメディア、レコメンダーおよび詐欺

グラフデータモデルを使用して、設計者は、ERやオブジェクトデータモデリングと同様に、ノードと関係の接続されたグラフとしてシステムを記述します。 グラフデータモデルは、文書内のデータポイント間の関係を明らかにするモデルを作成し、テキスト分析に使用できます。