Hatena Blog Tags
はてなブログ トップ
Data Model
このタグでブログを書く
言葉の解説
ネットで話題
関連ブログ

Data Model

このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
okpy•9日前

データモデリングの基本から実践へ

30日間で習得するデータモデリングの実践活用術 データモデリングは、単なる設計技術ではなく、組織の意思決定・業務効率・分析力を支える“見えない骨格”である。しかし、実務で活かすには、設計原理の理解だけでなく、段階的な活用・改善・定着が必要だ。 本記事では「30日間」をテーマに、初心者から中級者が効率よくスキルを身につけるための戦略と、業務に活かすためのアプローチを日別に分けて解説する。 1〜5日目：基礎の理解とマインドセット形成 1日目：データモデリングとは何か（目的、種類、メリット） 2日目：ER図の読み方と基本記号（エンティティ、リレーション、カーディナリティ） 3日目：概念モデルと論理モ…

#データモデリング#Data Model

ネットで話題

もっと見る
254ブックマーク実践Immutable Data Model - 紙箱boxofpapers.hatenablog.com
91ブックマークYappoLogs: Data::Model っていう ORM みたいの CPAN にあげたよData::Model っていう ORM みたいの CPAN にあげたよ あざーす。循環参照しすぎるとバターになる。。なんでそんなに人の目を気にするのだろうと、マジレス。 早速ですが Data::Model っていう O/Rマッパー 的な物を CPAN にあげました。 Data::Model http://github.com/yappo/p5-Data-Model/tree/master 元来は MVC モデ...blog.yappo.jp
91ブックマークExploring Notion's Data Model: A Block-Based Architecture | Notionwww.notion.com
68ブックマーク操作履歴/時点指定アクセスの実現 - BiTemporal Data Model の実践 / Implementing command history and temporal accessspeakerdeck.com
46ブックマークBiTemporal Data Modelに入門中 - だいたいよくわからないブログmatsu-chara.hatenablog.com
42ブックマークWTF is a SuperColumn? An Intro to the Cassandra Data Model — Arin SarkissianFor the last month or two the Digg engineering team has spent quite a bit of time looking into, playing with and finally deploying Cassandra in production. It’s been a super fun project to take on – but even before the fun began we had to spend quite a bit of time figuring out Cassandra’s data mo...arin.me
39ブックマークYappoLogs: kumofs での Data::Model の使い方kumofs での Data::Model の使い方 スケート頑張りすぎて足首が痛いYappoですみなさまウインタースポーチュしてますか? 本日kumofsが公開されたので、折角なので Data::Model から kumofs を実際にどうつかっているかを紹介しようかとおもいます。 kumofs については 分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - ...blog.yappo.jp
28ブックマーク3. Data modeldocs.python.org
26ブックマークGitHub - Workiva/eva: A distributed database-system implementing an entity-attribute-value data-model that is time-aware, accumulative, and atomically consistentgithub.com

関連ブログ

okpy•13日前

データモデリングの成功事例: 柔軟性とリアルタイム性の重要性

成功するデータモデリング事例：実務から学ぶ最適設計の知恵 データモデリングは単なる設計作業ではない。それは、ビジネス課題をデータ構造に翻訳し、価値を生み出すための戦略的アプローチである。特にクラウド時代においては、柔軟性・拡張性・リアルタイム性を兼ね備えたデータモデルが求められる。 本記事では、業界を代表する企業の成功事例をもとに、どのような設計が成果に結びついたのか、具体的な構造と背景、設計思想を掘り下げて解説する。 1. Amazon：スケーラブルな商品情報モデル Amazonでは、数千万点のSKU（商品）を扱っており、それぞれに異なるスペック、バージョン、価格、在庫情報がある。 モデル設…

#成功するデータモデリング#データモデル#Data Model
okpy•16日前

データアーキテクチャ設計の重要性と実践

データアーキテクチャ設計：組織全体を支える情報基盤構築の戦略 データアーキテクチャとは、企業や組織が保有するデータをどのように構造化し、管理し、利用するかの全体設計図である。データの発生から保存、加工、分析、活用に至るまで、全体の流れを俯瞰し、ビジネス価値を最大化するための基盤づくりが求められる。 この文書では、現代のデータドリブン組織におけるデータアーキテクチャ設計の基本と実践、成功事例を交えて体系的に解説する。 1. なぜデータアーキテクチャが重要なのか？ データ活用が競争優位の鍵となる中、データがサイロ化している、分析結果の再現性がない、セキュリティやガバナンスが不十分といった課題を抱え…

#データアーキテクチャ#データモデル#Data Model
okpy•17日前

AI力を高めるデータ構築戦略

機械学習データモデル設計：成功するAIのためのデータ構築戦略 機械学習（Machine Learning, ML）は、モデルの精度やアルゴリズムの選定だけでなく、学習に用いる「データの質」によって成否が決まる。中でも、適切なデータモデリングは、高性能なAIシステム構築の土台となる。 この文書では、MLのためのデータモデル設計に必要な要素、工程、実践例、失敗の回避策を体系的に解説する。 1. なぜMLにデータモデル設計が必要なのか 従来のデータベースモデリングでは、トランザクション処理や参照性が重視されてきた。一方、MLでは、精度・再現性・過学習防止・リアルタイム性といった観点が求められる。 例…

#機械学習データモデル#データモデル#Data Model#Machine Learning, ML
okpy•18日前

データガバナンスと品質管理の重要性

データガバナンスと品質管理：信頼できるデータ基盤の構築法 データが「新たな石油」と称される時代において、単にデータを蓄積するだけではもはや十分ではない。企業がデータから真の価値を引き出すためには、「信頼できるデータ」が不可欠である。ここで鍵となるのが、**データガバナンス（Data Governance）とデータ品質管理（Data Quality Management）**である。 これらはデータの所有者・定義・アクセス・利用ルールを体系的に管理する枠組みであり、同時に正確性・完全性・一貫性・最新性といった品質要素を測定・維持する活動でもある。 1. データガバナンスとは？ データガバナンスは…

#データガバナンス#データモデル#Data Model
okpy•19日前

セキュリティとデータモデリングの一体化

データモデリングとセキュリティの融合戦略 データモデリングは、情報を効率的に保存・取得・分析するための構造設計を行う工程だが、昨今のセキュリティリスクの高まりにより、「安全に」設計するという視点が不可欠となっている。 個人情報（PII）、決済データ、機密業務情報などがDBに集約される中で、単なる論理設計やパフォーマンス最適化にとどまらず、「誰が、どのデータに、どの条件でアクセス可能か」「漏洩リスクをどう最小化するか」といった問いに応える構造が求められている。 1. なぜセキュアなモデリングが必要なのか？ 情報漏洩による社会的信用の低下 サイバー攻撃の巧妙化（SQLインジェクション、Ransom…

#セキュリティ#データモデル#Data Model
okpy•20日前

データマイグレーション戦略の重要性

データマイグレーション戦略の設計と実践 データマイグレーション（Data Migration）とは、あるシステムやストレージから別の環境へとデータを移行するプロセスである。クラウド移行、レガシーシステム刷新、DWH統合、新規サービス立ち上げなど、あらゆるIT変革プロジェクトにおいて中心的な役割を担う。 しかし、単なる「コピー＆ペースト」ではなく、品質、完全性、整合性、セキュリティを維持しながら、業務影響を最小化するための計画的な戦略設計が不可欠である。 1. なぜデータマイグレーション戦略が必要なのか？ 企業のデータは、年月とともに肥大化・複雑化していく。異なるデータ形式、重複、整合性の欠如、…

#データマイグレーション#Data Model#データモデル#Data Migration
okpy•22日前

ビッグデータとAIを活用したGCPのデータモデリング実践

GCPにおけるデータモデリングの実践と最適化 Google Cloud Platform（GCP）は、スケーラブルで高可用性なインフラと、強力なビッグデータ・AIサービスを組み合わせて、柔軟なデータ活用が可能なクラウドプラットフォームである。 GCPでのデータモデリングは、データベース単体の設計にとどまらず、BigQuery、Cloud Storage、Pub/Sub、Dataflow、Vertex AI などの連携を通じて、ストレージ・処理・分析・機械学習が一体化した“全体設計”が求められる。 1. GCPにおける主要データサービス BigQuery：ペタバイト級のデータを高速処理できるサー…

#GCPにおけるデータモデリング#データモデル#Data Model
okpy•23日前

データモデリングの実践ガイドとAWS

AWSにおけるデータモデリングの実践ガイド AWS（Amazon Web Services）におけるデータモデリングとは、クラウド上で提供される様々なデータベース・分析・ストレージサービスを活用して、ビジネスニーズに応じた柔軟かつスケーラブルなデータ構造を設計することである。 オンプレミス時代とは異なり、ストレージコスト・性能・拡張性・レイテンシ・アクセス頻度・用途（取引 vs 分析）など、複数の観点を踏まえたアーキテクチャ選定とモデリングが重要となる。 1. AWSの主要なデータ関連サービス RDS（Relational Database Service）：MySQL, PostgreSQL…

#AWSにおけるデータモデリング#データモデル#Data Model
okpy•24日前

データモデリング: 時系列データの活用法

時系列データモデリングの基本と実践 時系列データモデリングとは、一定の時間間隔で発生するデータを効率的に蓄積・分析・可視化するためのデータ構造と処理方法を設計する手法である。金融市場、IoTセンサー、Webトラフィック、気象観測、機械の稼働ログなど、さまざまな業界で用いられる。 1. 時系列データの特徴と重要性 時系列データには以下のような特徴がある： データが連続しており、時間順に並んでいる 最新情報へのアクセス頻度が高い パターン検出や異常検知、予測が主な目的 高頻度・大量データのストレージとパフォーマンスの最適化が求められる 例えば、ある発電所では、1秒ごとに数千のセンサーデータを収集し…

#時系列データモデリング#データモデル#Data Model