データベース - ER図

概念データモデル

概念データモデルは、対象業務の現実の世界を対象としており、
「データにはどのような意味があるのか？」という視点から、意味的な集まりを見いだすことでグループ化、およびグループ間の関連付けを行い、概念データモデルを作成する。

実際には、ユーザからの要求や既存システムの画面や帳票等からデータ項目を洗い出して、
アプリケーションの範囲やシステムの範囲ではなく、業務の中で扱っている全てのデータを扱う。 （コンピュータで記憶されるデータ以外のものも含める）

概念データモデルは、決して概念レベルのものを扱っているだけではない。
既存システムの画面や帳票等からデータ項目を洗い出すのは、業務機能が変更されてもそこで扱われるデータは継続して利用される場合がほとんどだからである。
これが、データを中心にして考えるメリットである。

例えば、製造業のシステムを開発することが目的での場合においても、製造業のシステム領域以外のデータであれば他の会計システムや生産管理システムも扱うデータの対象となる。
他のシステムとのインターフェイスまで含めた広い範囲のモデルを構築することが重要である。

その方法として、既存システムの画面や帳票等からデータを集めること （ボトムアップアプローチ） は必要であるが、
経営層まで参画させて、企業として将来像 （ゴール） を決定すること （トップダウンアプローチ）も必要である。

将来像が決定すれば、自ずと必要なデータも見えるからである。
たとえデータモデルが安定している場合でも、データのライフサイクルが短いのでは元も子もない。
企業の変革のスピードが速い時代だからこそ、先を見据えた安定的なデータモデルの構築が企業競争力に繋がるといえる。

概念データモデルを作成する場合は、ER図 （ERD ： entity-relationship diagram） が用いられることが多く、概念データモデルを表現したER図は概念ER図と呼ばれる。

ER図では、「意味的な集まり」を「エンティティ」と呼び、「グループ間の関連付け」を「リレーションシップ」と呼ぶ。