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title: レガシーシステム対応とデータモデリング
description: 先送りしてきたレガシーシステムの対応にお悩みの方々に向けて、業務ナレッジ継承のためのデータモデリングとその有効性についてお伝えします。
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## DRIブログ

# レガシーシステム対応とデータモデリング

[![佐藤 幸征](https://jp.drinet.co.jp/hubfs/k-sato_thum-1.png)](https://jp.drinet.co.jp/blog/author/佐藤-幸征)

[佐藤 幸征](https://jp.drinet.co.jp/blog/author/佐藤-幸征)

2024.01.24 7:00:00

[データモデリング/メタデータ管理](https://jp.drinet.co.jp/blog/tag/データモデリング-メタデータ管理)

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こちらのブログは、資料「ー 業務ナレッジを共有・継承するためのデータモデリング ー　待ったなしのレガシーシステム対応を前に急ぐべき人材の育成 」から抜粋し、作成しております。資料は以下よりダウンロードいただけます。

[![資料をダウンロード](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/4090074/6d922df8-9bce-4abd-bdd7-19cda20a4866.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/4090074/6d922df8-9bce-4abd-bdd7-19cda20a4866)

### 簡単には解決できない、レガシーシステムのノウハウ継承

DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進を阻害する大きな要因といわれる古いプログラミング言語で書かれたレガシーシステム。  
多くの企業においてそのレガシーシステムと向き合ってきた世代があと数年で第一線を離脱するにあたって、いかにそのノウハウを次の世代に伝え、システムの要件や仕様、業務知識を共有・継承するか、簡単には解決できない課題となっています。  
このブログでは、先送りしてきたレガシーシステムの対応にお悩みの方々に向けて、業務ナレッジ継承のためのデータモデリングとその有効性について触れていきたいと思います。

### レガシーシステムをデータモデルを使って可視化

最近ではマイグレーションに着手する企業が増えていますが、比較的順調にプロジェクトが進んだとしても、中身がブラックボックスであることに変わりはなく、多くの現場では旧システムの業務仕様や運用の詳細が不明のままテストやデータ移行のフェーズに進んでしまった結果、エラーを多発しているケースも少なくありません。

業務の実態は複雑です。さまざまな業務プロセスと情報が絡み合っていて、全体を把握することは容易ではありません。  
私たちデータ総研は、「プロセス」に加えて「データ」も業務と情報システムの重要な構成要素であると考えています。  
私たちデータ総研は、業務で扱う物事（もの・こと）を把握するための最も有効な手段として、「データモデル」という図面を、必要なデータとそれらの関係がどうなっているかを形式知化し、プロジェクト内で共通認識するために活用しています。

![レガシーシステム対応とデータモデリング](https://jp.drinet.co.jp/hs-fs/hubfs/legacy_compatible_01.jpg?width=718&height=350&name=legacy_compatible_01.jpg)

 

業務全体を理解している有識者が参画しているプロジェクトは稀であり、年数が経過したレガシーシステムのブラックボックス化を簡単に解決する魔法の杖もありません。

業務に不可欠な部品であるデータ項目の意味をヒアリングで確認し、関係性をデータモデルによって可視化し、共有していくしかないのです。

業務ナレッジを次の世代に継承し、レガシーシステムの抱える問題を、ベンダーをはじめとして多くの関係者と共有していくにあたって重要なことは、データモデルをはじめとするドキュメントを用いた意思疎通によって業務の深堀ができることです。

### データモデリング技法のポイント

データ総研のデータモデリング技法ならではのポイントを以下に記します。

**１．客観的な素材により可視化**

データ総研のデータモデリングは現場で実際に使われている業務入出力などの素材を基に可視化を行うため、共通認識が容易になります。また、図面言語を用いることによって客観的に業務の構造を認識できます。

**その２．残の見える進め方**

業務入出力の一覧表を作成した上でそれを順次分析することによって、全体に対する「残」が見えるなど、作業手順が洗練されているため、可視化とレビューのサイクルを効率的に進めることができます。

**その３．業務改善パターンの適用**

データ総研は1,300件を超えるプロジェクト実績があります。その経験をベースに、業務の可視化に立脚した業務改善のパターンが蓄積されています。データモデリングによって可視化された業務にこの改善パターンを当てはめることで、客観的・論理的に業務要件の整合を判断します。

### 参考

#### ー 業務ナレッジを共有・継承するためのデータモデリング ー 待ったなしのレガシーシステム対応を前に急ぐべき人材の育成

本ブログは資料「ー 業務ナレッジを共有・継承するためのデータモデリング ー　待ったなしのレガシーシステム対応を前に急ぐべき人材の育成 」から抜粋し、作成しております。資料は以下よりダウンロードいただけます。

[![資料をダウンロード](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/4090074/6d922df8-9bce-4abd-bdd7-19cda20a4866.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/4090074/6d922df8-9bce-4abd-bdd7-19cda20a4866)

#### データモデリング教育

私たちデータ総研は、データモデリングによって「業務を可視化することの本質」を知り、「データモデル上で業務改善箇所を見つける“着眼点”」を身に付けることをゴールとした各種教育研修コースをご用意しております。

レガシーシステム刷新のために使える期間とリソースは、時の経過とともに急減していきます。ぜひデータ総研の教育研修カリキュラムを有効にご活用ください。

 

データモデリングスタンダードコース【入門編】

データモデリング初心者が学ぶべき全ての知識を効率的に習得！

[https://jp.drinet.co.jp/school/standard-entry](https://jp.drinet.co.jp/school/standard-entry)

データモデリングスタンダードコース【特訓編】

データモデリングを知識から武器に変えるための2日間！

[https://jp.drinet.co.jp/school/standard-intensive](https://jp.drinet.co.jp/school/standard-intensive)

データモデリングアドバンストコース【ファシリテーション編】  
データモデリングを駆使して、議論の空中戦に終止符を打つ！  
[https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-facilitation](https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-facilitation)

   
データモデリングアドバンストコース【ヒアリング編】

モデリング精度を高める「カギ」はヒアリングにあり

[https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-hearing](https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-hearing)

データモデリングアドバンストコース【課題＆新規設計編】

抽象化して考える技術を学ぶ

[https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-issues-and-new-design](https://jp.drinet.co.jp/school/advanced-issues-and-new-design)

## 2025年の崖を飛び越えろ！DX時代のデータ活用に求められるデータガバナンスセミナー

データを正しく利活用するためには、適切な方法で「データガバナンス」を行う必要があります。しかし、これまでデータは業務部門とIT部門の間にまたがる形で放置され、誰がガバナンスするのかさえ曖昧になっているケースも多く、「一体どこから手をつけたら良いのかわからない」という声がよく聞かれます。

本セミナーでは、データ活用におけるデータマネジメント・アセスメント事例をベースに、データ活用をしていく上で何をガバナンスしなければいけないかをお話するとともに、実際どのようにガバナンスすればよいのかを、データガバナンスに特化したツールとあわせてご紹介いたします。

[データガバナンスセミナー](https://jp.drinet.co.jp/seminars/governance_solution)

[![佐藤 幸征](https://jp.drinet.co.jp/hubfs/k-sato_thum-1.png)](https://jp.drinet.co.jp/blog/author/佐藤-幸征)

[佐藤 幸征](https://jp.drinet.co.jp/blog/author/佐藤-幸征)

2024.01.24 7:00:00

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