データライフサイクル分析の手法とは？最適化すべき理由と押さえるべき知識を徹底解説
データ量が増え続ける情報化社会において、データ管理の最適化は必要不可欠です。データ管理の最適化を行えば、サービスの質を維持しながらコストを下げられます。本記事では、データライフサイクル分析の概要や目的を解説するとともに、データライフサイクル分析の手法を検討する前に押さえておくべき知識もご紹介します。膨大に増えてしまったデータの管理に迷っている方や、データ管理にかかるコストを削減したい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。
データライフサイクル分析の手法とは、データベースとデータ資産を管理するためのやり方です。データの発生から、蓄積、活用、保管、廃棄までをライフサイクルとします。各段階において最適な記憶装置にデータを配置することにより、サービスのレベルを維持しながらTCOの削減を目指します。TCO（Total Cost of Ownership）とは、商品やサービスを使うときにかかる費用の総額です。
データライフサイクル分析の手法を最適化すべき理由
近年、データライフサイクル分析の手法が重要視され、最適化すべきといわれるようになりました。その理由は、以下の2点です。
- データ管理方法の変化
- データ量の増加
それぞれ順番に解説します。
データ管理方法の変化
データライフサイクル分析の手法を最適化すべき理由の1点目は、データ管理方法の変化です。情報化社会の進化にともない、データの管理方法は紙や物から電子データに変わっていきました。また、電子データの保存場所も、自社設備内で完結するオンプレミスから、クラウドサービスへの移行が増えてきました。部屋の片付けでよく使うものと大事なものをそれぞれ収納するように、電子データにおいても、使用頻度や重要度などに合わせて格納場所を整理整頓する必要があります。
データ量の増加
データライフサイクル分析の手法を最適化すべき理由の2点目は、データ量の増加です。かつてはメモリーやストレージなどの記憶装置はとても高価でした。そのため、少しでもビット数を少なくし、データ量を節約することに力を入れてきました。しかし、時代とともに、記憶装置の価格は格段に値下がりしています。そのため、記憶装置を節約することよりも、パフォーマンスや利便性を向上させるなど、その他のことに力を入れるようになりました。その結果、データ量は以前よりも増加するようになったのです。例え記憶装置が安価になったとはいえ、その容量は有限です。限りがある記憶装置の中に無限に増加するデータを入れるためには、必要に応じて整理整頓する必要があります。
データライフサイクル分析のための3つのデータモデル
データライフサイクル分析は、上述の通り多くの組織や企業にとって重要なテーマです。しかし、データライフサイクル分析の手法を検討するためには、様々な事前知識やスキルが必要です。
まずは、データモデルについて解説します。データライフサイクル分析のためのデータモデルとして以下の3つがあります。
- 概念データモデル
- 論理データモデル
- 物理データモデル
それぞれ順番に解説します。
概念データモデル
概念データモデルとは、業務プロセスをモデル化し、企業のビジネス活動を俯瞰できるものです。システム化対象範囲にある業務単位ごとに設定ができます。概念データモデルを構成する要素として以下3つがあります。
- ハイレベルエンティティ（簡単なレベルで表現した、システム対象の範囲に含まれるデータ群のこと）
- 識別子（データ内から特定の項目を識別するために使用する名称や数字のことで、例えば商品コードを「001」で表すなどがある）
- リレーションシップ（組織のルールなどでエンティティと呼ばれるデータの実体同士の関係を表したもの）
概念データモデルは、データベース管理システム（DBMS）製品にもデータベースの種類にも関係なく、データの概念の表現が可能です。
論理データモデル
論理データモデルとは、概念データモデルの構造をデータベース管理システムに合わせて論理的に記述したものです。どのようなデータがどのように格納されるのかを、設計図のように表しています。
論理データモデルにおけるデータは、エンティティとリレーションシップを用いた実体関連モデルというモデルで表現されます。また、論理データモデルは、データベース・Excelファイル・帳票・画面などの関連する情報から、項目レベルでデータを捕捉します。
データ重複を排除してデータ同士の関係性や全体像を把握すること、ビジネスの視点で設計してビジネス活動を反映することが論理データモデルでは可能です。
物理データモデル
物理データモデルとは、データベース設計モデルの一つであり、論理モデルのデータ構造を物理的に格納するためのデータモデルです。データ編成や記憶装置の構成のために利用され、データベースの処理効率を高めるために検討されます。論理データを物理データに変換することで、品質の高いデータモデルを目指しています。
データライフサイクル分析のための3つの技術
次に、知っておくべき技術について下記の3つを紹介します。
- リアルタイムデータ圧縮
- 重複排除
- シンプロビジョニング
それぞれ順番に解説します。
リアルタイムデータ圧縮
リアルタイムデータ圧縮とは、バッチ処理で圧縮するのではなく、データの書き込み単位で圧縮処理をして記憶域に書き込む圧縮方法です。圧縮率はデータの種類によって異なりますが、一般的にはデータベース・メール・仮想サーバーイメージなどのファイルに対して圧縮率が高いと言われています。
重複排除
重複排除とは、データのなかに同じパターンを見つけ、冗長なデータを削減することで容量を節約する技術です。仮想サーバーイメージやバックアップ用途で有効な手段として使われています。重複排除は使用容量を大きく削減できるため、近年では通常のストレージでも一般的に使われる技術となっています。
シンプロビジョニング
シンプロビジョニングとは、ストレージ領域を仮想化し、物理的に存在しない容量を定義して物理容量を削減する技術です。消費容量は実際に書き込みが起こったときにのみ使われるため、スモールスタートが可能となり、省電力化の効果もあります。クラウドコンピューティング環境を提供するパブリッククラウドのように、払い出し容量で月額課金されるようなサービスにおいても有効です。
データライフサイクル分析の手法確立に必要な2つのスキル
最後に、データライフサイクル分析の手法確立に必要なスキルは以下の2つです。
- ビジネス分析スキル
- 情報分析スキル
それぞれ順番に解説します。
ビジネス分析スキル
ビジネス分析とは、会社などの組織が自身のパフォーマンスを改善するために行う分析のことです。ビジネスプロセス中の、どこが機能していてどこが機能していないのかを見極めることができます。ビジネス分析を行うことによって、ビジネスの意思決定を行ったり、パフォーマンスの向上が期待できるのです。
ビジネス分析スキルを習得することで、データライフサイクル分析時に高度な分析ができるようになり、データの価値を高めて経営の意思決定に役立て、新たなビジネス創出に繋がるでしょう。
情報分析スキル
情報分析とは、企業内で管理している膨大なデータを分析することで、より良い商品やサービス作りに生かすことをいい、データマイニングとも呼ばれます。情報分析の手法は多数あるため、求めるサービスや情報によって使い分けることが重要です。アプリオリ・アルゴリズムを用いて行うアソシエーション分析や、主にアンケートに用いられるクロス集計分析などがあります。
膨大なデータの分析による問題解決力とより良い製品作りの観点を持ってデータライフサイクル分析を行えば、データの作成から廃棄に至るまでのプロセスに対して、問題意識を持って取り組むことができ、価値のある分析ができるようになります。
まとめ
本記事では、データライフサイクル分析の手法について解説するとともに、抑えておきたいデータモデル・技術・スキルをご紹介しました。データ量が増え続ける情報化社会において、データライフサイクル分析の手法を検討することは、とても重要な意味を持っています。本記事を参考に、ぜひデータライフサイクル分析の最適化を検討してみてはいかがでしょうか。
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