データモデルの設計とベストプラクティス（第1部）
ビジネスアプリケーション、データ統合、マスターデータ管理、データウェアハウジング、ビッグデータデータレイク、機械学習といったものは、いずれもデータモデルが共通の基本的要素となります（または、そうあるべきです）。この点を常に念頭に置きましょう。あるいは、（よく見られることですが）完全に無視することがないように注意してください。 データモデルこそが、Eコマースから、PoS、財務、製品、顧客管理、ビジネスインテリジェンス、IoTまで、Talendの高価値でミッションクリティカルのビジネスソリューションのほとんどすべての支柱です。適切なデータモデルがなければ、ビジネスデータはおそらく失われてしまうでしょう！ Talendのジョブ設計パターンとベストプラクティスについて取り上げたブログシリーズ（第1部、第2部、第3部、第4部）では、32のベストプラクティスを紹介し、Talendでジョブを構築する最善
データモデリング・テクニック
3. なぜデータモデリングが必要か データベースはグローバル変数 どのプログラムからでも更新・参照できる 管理しないとぐちゃぐちゃに 整理されてないデータはただのゴミ Garbage in, garbage out 使うのも、更新するのも難しい 適切にデータモデリングすると データの重複がなくなる データの不整合がなくなる データへのアクセス方法が明確になる 3 4. いろいろなデータモデリング手法 標準的なモデリング手法が存在するわけではない Peter Chen記法：ER図の元祖（だが使われない） THモデル：椿正明／穂高良介 IE (Information Engineering) 記法 IDEF1X (Integration Definition) 記法 T字型ER：佐藤正美 三要素分析法：渡辺幸三 UMLクラス図：オブジェクト指向設計 4 記法や
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