見出し画像

Teradataが提供するロジカルデータモデル

TeradataはDWH「Vantage」だけを提供していると思っていませんか?
私は思うTeradataの魅力は、データ分析に特化して40年。その歴史で培った引き出しの多さだと認識しています。

その一つがデータアーキテクチャを設計する為のデータモデルである
“ロジカルデータモデル”です。
簡単にいうと会社の全てのデータを分類する為の設計図みたいなものです。

分析のユースケースが多くなく、データの種類も少ない場合は生データからダイレクトにデータマートを作成しても問題ないですが、全社DXプロジェクトのような多くの部門で横断的にデータを活用する場合は、最初からきちんとデータを整理しながら統合していくことをお勧めしています。

DMBOK2では、データアーキテクチャを以下のように定義しています。

企業の(組織構造に関係なく)データニーズを明確にし、ニーズに合うマスターとなる青写真を設計し、維持する。マスターとなる青写真を使ってデータ統合を手引きし、データ資産をコントロールし、ビジネス戦略に合わせてデータへの投資を行う。

--『データマネジメント知識体系ガイド 第二版』DAMA International編著、DAMA日本支部・Metafindコンサルティング株式会社訳、日経BP社、2018

Teradataが提唱するDWH内の仕組みを【3Tierアーキテクチャ】と呼んでいます。

TIer1:ローデータ保管エリア
TIer2:データ整理・統合エリア
TIer3:データマートエリア

TIer1のローデータをTIer2で第三正規系にしてエリアに分類しておく。
TIer3に物理マートを作らず、Viewを通じてデータを分析する。
その処理を支えるのがVantageのパワー、という話になります。

実は、いくつかの案件でこのデータモデルを提案したことがあります。
紹介時はお客さんからすこぶる評判が良いのです、が、しかし実際の運用提案をするとお客さんの腰が引けてしまい導入に至りませんでした。
全てのデータを第三正規系にして各エリアに振り分ける、その後DWHに実装するという負担がかかります。
「DBの構築は出来るけど、データそのものを担当する人はうちの会社にはいない。。」という事でなかなか成約に致しませんでした。

ただ、DX化/デジタル化/AI活用に対する投資の機運、データを扱う人の必要性の認知によって、このモデルの有効性が理解され日の目を見る事を願っています。


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?