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論理データモデル

論理データモデル(以下 LDM : Logical Data Model)は、データウェアハウス内のデータ格納を論理的に記述したものです。建物に喩えるのであれば、設計図、または青写真であり、どのようにデータが格納されるのか、そしてどんなデータが格納されるのかを記述しています。これによって、データウェアハウスの構築に関連する全ての人は、その全体像を把握できると共に、データ間の関係を理解することが可能となります。

LDMの特徴

LDM において、データは 3rd Normal Form(第3正規形)と呼ばれる形式で整理されます。 正規形で保持することにより、データの重複を回避し、データ間の整合性と一貫性を保ち、将来的なデータ構造の追加、変更があった際の修正を最小限に抑えることが可能となります。そして正規形で保持されたデータの表現としてはER( Entity - Relation )モデルが採用されています。これはデータの形式を Entity(主体)と Relation(関係)を主とした形で記述するものです。これによってそれぞれのデータ主体とデータ間の関係を鮮やかに描くことが可能となるだけでなく、データウェアハウスに実装するべき物理データベースデザインのベースとすることが可能です。論理データモデルと物理データベースデザインの関係は以下の通りとなります。

主題指向 Load once, Use many times

LDM構築にあたって忘れてはならない概念が、“主題指向”という考え方です。 データウェアハウスの構築においてデータをどのように保持するかという点は、往々にして分析アプリケーション側の目的指向性に基づいて構築されがちです。これはデータウェアハウス上で稼動する分析アプリケーションが1つしかないうちは問題となりません。しかしながら企業がコンピュータ資産、データ資産の最大活用や全体最適を意図し、1つのデータを複数の分析アプリケーションで共有する際には、大きな壁に突き当たることになります。LDMの基本コンセプトは、1つのデータが複数の分析アプリケーションで共有されることを前提に、それぞれのデータを主題(サブジェクト)毎に保持し、それぞれの分析アプリケーションが持つ目的(オブジェクト)から独立させることにあります。これによってデータはそれぞれの分析アプリケーションの目的に合致したデータを提供しつつ、データとしての独立性を保ち、データの重複や不整合を回避することが可能となります。

白書

主題指向に基づいて構築された LDM を、物理的なデータウェアハウスに実装していく際のポイントをTeradata のコンサルタントがまとめました。正規形モデルとディメンショナルモデルの対比、双方の優位点を活かしつつ実装していく手法、BI/ETLツールや アクティブ・データウェアハウス環境への影響についてご紹介します。

LDMの価値

LDM をベースにデータウェアハウスを構築することにより、以下のようなメリットを享受することが可能となります。

Teradata Industry LDM

Teradata の LDM は、以下の各業界向けに用意されています。

これらの LDM は、Teradata が長年にわたって各業界のデータウェアハウス構築を支援していく中で蓄積した経験の集大成です。各業界ごとの LDM は、人や時間、場所、会計等といったビジネス活動において共通のサブジェクトエリアと、業界に特有のサブジェクトエリアを組み合わせています。当然ながら企業によって事業ドメインやビジネスモデルは異なるため、各 LDM を雛形として利用し個別要件に応じて修正を加えることで、迅速かつ確実に個別企業ごとの LDM へと発展させることが可能となります。LDM をベースにデータウェアハウスを構築することで、包括的で将来の拡張を見据えたデータウェアハウスのロードマップを構築できると共に、分散化したシステムにおけるデータの統合時や、企業合併、事業ドメインの拡張/変更に伴うシステムの変更時にも、企業が保持するデータのグランドデザインとして威力を発揮します。

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