トップダウンアプローチにもボトムアップアプローチにもそれぞれメリットとデメリットが存在します。（表１）
どちらか一方のアプローチを選択するというのではなく、状況に応じて両者を組み合わせていくことが現実的です。
例えば、業務に精通した人がデータモデリングに専任できるのであればトップダウンから始めてボトムアップで詳細項目を捕捉するというのが有効でしょう。
また、逆にあまり業務に詳しくないメンバー . . . 本文を読む
ボトムアップアプローチでデータモデルを構築する場合、気をつけるポイントがいくつかあります。
どのようなポイントに気をつける必要があるのかを理解するために、ボトムアップアプローチのメリット／デメリットについて説明しておきます。
【メリット】
まず、ボトムアップアプローチのメリットですが、現行システムのファイル・データベースや画面・帳票類をもとにするため、「現行システムで実現されていることが漏れ . . . 本文を読む
Xupperのデバイス設計（キャラクターベースの入出力設計）機能では、フィールド単位に編集形式や入出力区分等のスクリーン属性の定義を行うことができます。
スクリーン属性とは、フィールドそれ自身の属性とは別に、画面や帳票上での属性を定義できるようになっており、その属性のことを、スクリーン属性といいます。
例えば、受注合計金額というフィールドがあり、桁数が１０桁だったとします。画面や帳票上は千円単 . . . 本文を読む
正規化は、あくまで個別のファイル／画面／レイアウトに基づく作業であり、全体としての正規化ではありません。（ファイル←→画面←→帳票での重複は排除されていません。） （図１）全体での正規化 そこで、エンティティのキー構造に着目して、エンティティの統合を行っていきます。 ①．エンティティの統合 ◆キー構造の同じエンティティの統合を検討していきます。まずは、統合を検討する対象となるエンティティを特定しま . . . 本文を読む
【第三正規化】 属性項目間で依存関係を持たない形にします。 ● 属性項目間の依存関係を別エンティティに分離します。 ● エンティティ内から導出項目を排除します。 ● 参照関係を定義します。属性項目（キー項目以外）間の依存関係があるかどうか検討していきます。依存するという意味は、以前説明しましたが、そのデータ項目の内容が決まれば決まる項目という意味です。例えば、”受注”の項目が以下の構成だったとしま . . . 本文を読む
【第ニ正規化】 キー全体に対して１対１関係の形にします。 ● 部分集合キーにより別エンティティに分離します ● 従属関係を定義する→上位（従属関係）エンティティに定義します。 部分集合キーとは、複合キー（複数のデータ項目で構成されるキー）のうちの部分集合となるキーという意味です。 例えば、”受注明細”のキーが「部署コード」「商品コード」「受注番号」と３つのデータ項目で構成されていたとします。その場 . . . 本文を読む
テーブル・ファイルレイアウト、画面レイアウト、帳票レイアウト単位に正規化を行ってきます。正規化とはデータ項目に重複がない状態にするということです。 【第一正規化】 繰返し要素を持たない形にします。 ● 繰返し項目を別エンティティに分離します。 ● 従属関係を定義する→下位（従属関係）エンティティに定義します。 「繰り返し項目」とは、テーブル・ファイルレイアウトでいえば、何個も同じ項目を持っていると . . . 本文を読む
後述する正規化を行うために、まず、対象のデータのキー・識別子を設定する必要があります。キー・識別子につていはいくつかの考え方がありますので、以下で説明をしておきます。【主キー】 エンティティのインスタンスを一意に識別するための、一つまたは複数の属性のことです。 （図１）得意先コードにより得意先を一意に識別【候補キー】 エンティティのインスタンスを一意に識別するための、一つまたは複数の属性のことです . . . 本文を読む
データ項目を捕捉した後に行う作業として、データ項目間の依存関係の分析というものがあります。依存関係を関数従属性と呼んだりもします。 なんとなく、難しそうな言葉ですが、「Ａというデータ項目の値がきまったら、Ｂというデータ項目の値も決まる」ということを「ＢはＡに従属する」とか「ＢはＡに関数従属する」と表現します。ｙ=f(x)で、xが決まればyが決まるというのと一緒です。 このようなデータ項目間の関係を . . . 本文を読む
ボトムアップアプローチでデータモデル（エンティティ関連図）を作成するための第一歩はデータ項目の収集です。
既存システムが存在している場合であれば、データ項目を収集するといってもそれほど難しくないかもしれませんが、実際にはそのまま利用することができないケースが非常に多いのも事実です。
では、具体的にどのようにしてデータ項目を収集すればよいのでしょうか？
まずは、既存のドキュメントを分析します。 . . . 本文を読む
