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これらのデータ モデリング ツールを試してみたので、これが私のレビューです

これらのデータ モデリング ツールを試してみたので、これが私のレビューです

あらゆる規模の企業にとってデータがますます重要になるにつれて、効果的なデータ分析は、情報に基づいた意思決定を行うための不可欠なツールになりました。 データ モデリングはデータ分析プロセスの重要な部分です。これにより、組織は正確な予測と意思決定を行うために不可欠なデータ モデルを作成して視覚化できるようになります。 この記事では、効果的なデータ分析に使用できる主要なデータ モデリング ツールについて説明します。

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序章

データ モデリングは、データの視覚的表現を作成するプロセスであり、組織がデータをよりよく理解し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 データ モデリングには、データ セット内の主要なエンティティ、属性、および関係を特定し、データの分析と操作に使用できるモデルを作成することが含まれます。 効果的なデータ モデリングは、あらゆる規模の企業にとって不可欠です。これは、データに対する洞察を得て、より良い意思決定を下すのに役立つからです。

エンティティ関係モデル (ERM)

エンティティ関係モデル (ERM) は、データベース設計で広く使用されているデータ モデリング手法です。 ERM は、組織にとって重要なオブジェクトまたは概念であるエンティティの概念に基づいています。 ERM を使用すると、組織はデータの視覚的表現を作成できます。これにより、さまざまなエンティティ間の関係とそれらがどのように接続されているかを理解するのに役立ちます。 ERM ツールの例には、ER/Studio、ERWin、Toad Data Modeler などがあります。

DBMS のデータ モデル

データベース管理システム (DBMS) は、データの管理と操作に使用されるソフトウェア システムです。 データ モデルは、データベースに格納されるデータの構造を定義するのに役立つため、DBMS の重要な部分です。 Oracle SQL Developer Data Modeler、Microsoft SQL Server Management Studio、IBM Data Studio など、いくつかのデータ モデリング ツールを DBMS で使用できます。

その他のデータ モデリング ツール

ERM と DBMS のデータ モデルに加えて、他のいくつかのデータ モデリング ツールを使用して効果的なデータ分析を行うことができます。 これらには以下が含まれます:

UML データ フロー図

UML データ フロー図は、データがシステム内をどのように流れるかを示すシステムのグラフィカル表現です。 システム内の異なるエンティティ間のデータ フローをモデル化するために使用されます。

データ関係図 (DRD)

データ関係図 (DRD) は、データ セット内のさまざまなエンティティ間の関係をグラフィカルに表現したものです。 異なるエンティティ間の関係とそれらがどのように接続されているかをモデル化するために使用されます。

データ モデル スキーマ

データ モデル スキーマは、データベース内でデータがどのように編成および構造化されるかを定義する青写真です。 異なるエンティティ間の関係とそれらの接続方法を定義するために使用されます。

Entity Relationship Database (ERD)

エンティティ関係データベース (ERD) は、エンティティ関係モデル (ERM) に基づくデータベース モデルです。 データの視覚的表現と、異なるエンティティ間の関係を作成するために使用されます。

高度なデータ モデリング ツール

基本的なデータ モデリング ツールに加えて、より複雑なデータ分析タスクに使用できる高度なデータ モデリング ツールもいくつかあります。 これらには以下が含まれます:

Erwin データ モデリング ツール

Erwin データ モデリング ツール (opens in a new tab) は、データ モデルの作成とデータ メタデータの管理に使用されるデータ モデリング ツールです。 データベースの設計と管理に広く使用されています。

Alteryx Model Alteryx データ モデリング

Alteryx Model (opens in a new tab) と Alteryx Data Modeling は、データ モデルの作成とデータ分析の実行に使用されるデータ モデリング ツールです。 これらは、ビジネス インテリジェンスとデータ分析で広く使用されています。

マスターデータ管理モデル (MDM)

マスター データ管理モデル (MDM) は、組織で使用されるコア データであるマスター データを管理するために使用されるデータ モデルです。 MDM モデルは、異なるシステム間でデータの一貫性を維持するために不可欠です。

Collibra メタモデル

Collibra Metamodel は、データ アナリストが詳細なドキュメントを含む包括的なデータ モデルを作成できるようにするもう 1 つの強力なツールです。 これは、データ モデルを作成、編集、および表示し、データを定義するためのグラフィカル インターフェイスをユーザーに提供する Web ベースのプラットフォームです。

Collibra Metamodel の重要な機能の 1 つは、効果的なデータ ガバナンスに不可欠なデータ ディクショナリを自動的に生成する機能です。 データ ディクショナリを使用すると、データ アナリストは、データ要素、その定義、および他のデータ要素との関係を簡単に文書化できます。 これにより、組織内の全員が同じ用語を使用し、データがすべての部門で一貫して解釈されるようになります。

ビッグデータのモデリングと管理システム

ビッグデータ モデリングの定義

ビッグデータは、組織がデータを保存および処理する方法を変えました。 データの量と種類が増え続けるにつれて、従来のデータ モデリング ツールと手法では不十分であることが証明されています。 ビッグ データ モデリングには、大量の構造化データと非構造化データを処理できるデータ アーキテクチャの設計が含まれます。

ビッグデータのモデリングおよび管理ツールの例

Apache Hadoop (opens in a new tab) は、大規模なデータセットを管理および処理するためのツールを提供する、人気のあるビッグ データ プラットフォームです。 Apache Hive は、データの要約、クエリ、および分析を提供するデータ ウェアハウス インフラストラクチャです。 Apache Pig は、Pig Latin と呼ばれる高水準言語を使用して大規模なデータセットを分析するためのプラットフォームです。

Apache Spark (opens in a new tab) は、ビッグ データ処理用に設計された分散コンピューティング フレームワークです。 Spark には、SQL、ストリーミング、機械学習、およびグラフ処理のサポートが含まれています。 Apache Cassandra は、複数のサーバー間で大量のデータを処理するために設計された分散 NoSQL データベースです。

物理設計データベース

物理データベース設計は、データベースの最適な物理構造を決定するプロセスです。 これには、ファイル編成、索引付け、およびパーティション化スキームの指定が含まれます。 効率的なデータ アクセスとストレージを確保するには、物理データベースの設計が重要です。

SQL Server Management Studio (SSMS) は、SQL Server データベースを設計および管理するための一般的なデータベース管理ツールです。 SSMS には、データベース ダイアグラムを作成するためのグラフィカル デザイナーと、テーブル、ビュー、ストアド プロシージャなどのデータベース オブジェクトを管理するためのツールが含まれています。

セキュリティおよび顧客データ モデリング ツール

Splunk 脅威インテリジェンス データ モデル Splunk は、機械で生成されたデータを収集、インデックス作成、および分析するための一般的なプラットフォームです。 Splunk は、セキュリティ脅威を検出および分析するために設計された脅威インテリジェンス データ モデルを提供します。 Splunk 脅威インテリジェンス データ モデルには、侵入検知、マルウェア分析、ネットワーク トラフィック分析などの一般的なセキュリティ ユース ケース用の事前構築済みデータ モデルが含まれています。

エンタープライズ セキュリティ データ モデル エンタープライズ セキュリティ データ モデルは、脅威の検出と対応、コンプライアンス、リスク管理などのセキュリティ関連のユース ケースをサポートするように設計されています。 通常、これらのデータ モデルには、ログ、イベント、ネットワーク トラフィックなどの一般的なセキュリティ関連データの定義済みスキーマが含まれています。

顧客データ プラットフォームのデータ モデル 顧客データ プラットフォーム (CDP) は、CRM システム、マーケティング オートメーション プラットフォーム、顧客サービス システムなどのさまざまなソースから顧客データを収集、保存、分析するプラットフォームです。 CDP データ モデルは、すべてのチャネルとタッチポイントにわたって顧客の統一されたビューを提供するように設計されています。

マスター データ管理 (MDM) は、組織のマスター データを管理するプロセスです。 MDM では、組織全体で共有できるマスター データの単一の信頼できるソースを作成します。 Informatica MDM は、マスターデータを管理するためのツールを提供する一般的な MDM プラットフォームです。 Informatica MDM データ モデルには、顧客、製品、サプライヤなどの一般的なマスター データ ドメイン用に事前に構築されたスキーマが含まれています。

最高のデータ モデリング ツール

RATH: オープン ソース データ モデリング ツール

RATH (opens in a new tab) は、データ モデリングに最適なデータ分析および視覚化ツールに代わるオープンソースのツールです。 これは、拡張分析エンジンを使用してパターン、洞察、因果関係を発見し、それらの洞察を強力な 自動生成された多次元データ視覚化

[将来のための RATH データ モデリング ツール](https:// kanaries.net)

RATH を使用する主な利点の 1 つは、データ モデリング プロセスの多くを自動化できることです。 強力な機械学習アルゴリズムを備えた RATH は、大規模なデータセット内のパターンと関係をすばやく識別することができるため、データ サイエンティストは正確で効果的なデータ モデルを簡単に作成できます。

RATH 自動データ探索

RATH を使用するもう 1 つの利点は、その柔軟性です。 一部のプロプライエタリ データ モデリング ツールとは異なり、RATH は オープンソース (opens in a new tab) であるため、ユーザーは特定のニーズに合わせてツールを変更およびカスタマイズできます。 これにより、高度に専門化されたデータ モデリング ソリューションを必要とする企業にとって理想的な選択肢となります。

[RATH でチャートをカスタマイズ](/graphic- walker/create-data-viz)

さらに、RATH は、多くの従来のデータ モデリング ツールでは利用できないさまざまな 高度な機能 を提供します。 たとえば、大規模なデータセット内の隠れたパターンと関係を特定できる拡張分析エンジンが含まれているため、データ サイエンティストは見逃す可能性のある洞察を簡単に発見できます。

上記のメリットの他に、RATH (opens in a new tab) はオープンソースです。 ソース コードについては、RATH GitHub (opens in a new tab) を自由にチェックしてください。 または、ブラウザーで RATH オンライン デモを実行します。

RATH を試す (opens in a new tab)

Redshift データ モデリング ツール

Amazon Redshift (opens in a new tab) は、大量のデータを処理するために設計されたクラウドベースのデータ ウェアハウス サービスです。 Redshift は、ユーザーがデータ ウェアハウス スキーマを設計および最適化できるようにするデータ モデリング ツールを提供します。 Redshift データ モデリング ツールには、テーブル、制約、および関係を定義するためのサポートが含まれています。 Amazon Redshift

IBM InfoSphere Data Architect

IBM InfoSphere Data Architect (opens in a new tab) は、データ アーキテクチャの設計、文書化、および展開のための共同環境を提供するデータ モデリング ツールです。 InfoSphere Data Architect には、エンティティー関係図、データ・フロー図、およびその他のタイプのデータ・モデルの作成および変更に対するサポートが含まれています。 InfoSphere Data Architect には、SQL スクリプト、データベース スキーマ、およびデータ統合マッピングを生成するためのツールも含まれています。 IBM InfoSphere Data Architect

結論

データ モデリングは、データ分析プロセスにおける重要なステップです。 適切なデータ モデリング ツールを選択することで、組織はデータ アーキテクチャをより効果的に設計および管理できます。 この記事では、エンティティ関係モデリング ツール、DBMS のデータ モデリング ツール、UML データ フロー ダイアグラムなど、現在利用可能な主要なデータ モデリング ツールのいくつかについて説明しました。

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