データマネジメント 業務改善の正攻法 戦略から実践

業務システムの設計に関わったことがあれば「データモデリング」という言葉を聞いたことがあるでしょう。ＥＲデータモデルという言葉をご存じかも知りません。ピーター・チェン博士がそのＥＲデータモデルを発表したのと奇しくも同じ１９７５年の第１回ＶＬＤＢ国際学会で椿正明氏と故穂鷹良介氏はＴＨ（Tsubaki-Hotaka）データモデルを発表されました。それから４０年。（株）データ総研が創立されてから３０年の集大成として書き上げられた書籍です。少し大きなシステムにたずさわっておられるなら必ずデータ総研という名前はご存じだと思います。日本の大規模開発に直接／間接に関与されているデータ総研が惜しげもなくノウハウを開示したものが本書です。＜序章＞データマネジメントとは何か書籍の通奏低音にしようという心意気は感じますが、正直読みにくいです。様々な業界に特有の課題や解決方針を概観されています。最初は読み飛ばして良いです。気になるなら読み終わってから再度読んだ方が理解しやすいでしょう。＜１章＞企業の競争優位を想像するデータマネージメント体系企業の中にある「データ」をマネージメントするための運用方法について述べられています。DAMA-DMBOOK Guideを基本としながらもそこまでガチガチに管理しない「落とし所」を隠し立てせず書かれているように感じました。ただ、総論ですからデータモデリングの初心者には読みにくいでしょう。＜２章＞全体最適のカギはデータインテグレーションマスターデータ管理（ＭＤＭ）を口切に全体最適の手順を書かれています。（株）アイ・ティー・イノベーションの中山氏の寄稿論文が議論に厚みを持たせています。この章がこの本のクライマックスでしょう。＜３章＞データデザインの勘所データ総研のコンサルティング経験を抽象化して「データモデルパターン」として整理されました。データモデルパターンといえば古くは真野氏の「実践的モデリング入門」で履歴パターンや組織パターンを初心者向けに解説されていたのを思い出します。ここではもう少し具体的に事例を解説されます。例えば「価格の持ち方」では価格が何に基づいて決まるのかをモデリングとして示したり、「物流と受払の視点」では物流の視点：全体受払の視点：自分の拠点の在庫という違いからどうモデルが変わってくるかを具体的に示されています。＜椿論＞企業情報システムの理想像～サイロフリーを実現する～最後は椿氏のＴＨデータモデルの最新の研究結果を述べられます。例えば、業種を６業種に分類して６分類ごとのビジネスの構造を示されるなど参考になる所は多くあります。ただ残念ながら研究途中の発表ですので若い人が勉強する対象ではないでしょう。３章と椿論は議論のネタにはなりますが、著者自身も「これが正解」とは考えられていないのだと思います。※この本の最大の欠点は、ＴＨデータモデルの表記法の説明がほとんどないことです。矢印が普通とは反対に引かれている事だけは覚えておきましょう。例えば受注テーブルに顧客コードという外部キーを持っている時、受注テーブルから顧客マスタを参照しますので一般的には受注テーブル→顧客マスタという線の引き方になるでしょう。ＴＨデータモデルでは受注テーブル←顧客マスタとなります。恐らく情報が流れる方向を示しているのだと思いますが誤解しやすいです。