モデリング

データに基づく洞察を得るには、組織のデータ アセットと、それらのアセットをどのようにしてビジネス上の意思決定に活用するかについて、テクニカル チームとビジネス チームの理解が一致している必要があります。テクニカル チームが、データベースの設計を理解している一方で、ビジネス チームは、対象となるビジネス オブジェクト (顧客、店舗、ベンダーなど) を理解しています。Metadata Insights は、このギャップを埋めるための手段を提供します。Physical Model と Logical Model を作成するための、視覚的に豊かで互いに独立したツールを提供することにより、データ アセットのテクニカル ビューと、対象オブジェクトのビジネス ビューの両方を作成して、両者をマッピングによってリンクできるようにします。

Physical Model は、組織のデータ アセットを有意義な方法で整理するものです。Physical Model によって、個々のテーブル、列、ビューからデータを引き出し、単一のリソースを作成することができます。このリソースは、Logical Model にデータを供給したり、プロファイリングを実行したりするために使用できます。

Logical Model は、ビジネスにおいて関心のあるオブジェクト、それらのオブジェクトの属性、およびそれらのオブジェクト間の関連性を定義するものです。例えば、顧客の Logical Model には、名前や生年月日といった属性が含まれる場合が考えられます。また、自宅住所オブジェクトへの関連性を持ち、自宅住所オブジェクトには、住所行、都市、郵便番号といった属性が含まれるかもしれません。ビジネスにおいて関心のあるオブジェクトの属性を定義したら、物理データ ソースを Logical Model の属性に対応付けることにより、属性の設定に使用する具体的なデータ アセットを指定することができます。

モデルを作成したら、Physical Model と Logical Model によって参照されるデータの仮想的集合体である Model Store を作成できます。Model Store は、データベース、ファイル サーバー、クラウド サービスなどのソースからのデータ連携を可能にします。Model Store を作成すると、モデルによって使用される列やテーブルからデータが引き出されて、Spectrum™ Technology Platformに集約されます。