データベースとは | 構築の目的・会社選定を解説

データ活用がビジネスの常識となっている今、情報を効率的に管理・運用するためのデータベースは、Webシステムやアプリケーションの根幹を支えるインフラです。

データベース構築はシステム開発プロジェクトの中核として行われることが多いですが、データ分析基盤の整備や移行プロジェクトなど、単独で実施されることもあります。

本テキストでは、主にWebシステムや業務アプリケーションの開発において重要となるデータベース構築を前提に、データベースの基礎知識から構築の目的と流れ、構築を依頼する際の企業の選び方などを解説していきます。

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• データベースとは
• データベース構築の目的
• データベース構築の流れ
• データベース構築会社の選び方
• まとめ

データベースとは、検索や蓄積が容易になるよう整理された情報の集合体です。広義には電話帳や住所録のような紙のリストもデータベースに含まれますが、一般的にはコンピュータシステム上で管理されるものを指します。ITの文脈では、データそのものと、それを管理するソフトウェアである「DBMS（データベース管理システム）」を組み合わせたシステム全体を指すことが一般的です。

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データは一連のテーブル内の行と列にモデル化されていることが多く、これによって処理とデータクエリを効率的に実行できます。

企業がコストをかけてデータベースを構築する最大のメリットは、ビジネスデータを資産として安全かつ効率的に活用できることです。

データ量が多くない段階では、表計算ソフトなどでデータを管理する企業も少なくありません。表計算ソフトはデータの集計や分析において非常に優秀なツールですが、システムとして複数人が同時にデータを更新・管理する用途においては、データベースの方が適しています。これらを用途に合わせて使い分け、データを安全に運用するための基盤を作ることがデータベース構築の主な目的です。

データベースの構築は段階的なプロセスを経て進められます。調査・分析から始まり、設計・開発からテストを経て運用・保守に至るまでのプロセスを解説します。

①調査・分析

最初に行うのは、業務で扱われるデータそのものの詳細な調査です。既存の帳票、Excelファイル、旧システムなどを精査し、システムで管理すべき顧客名、商品コード、取引履歴などのデータ項目を網羅的に洗い出します。データの実体を把握した上で、想定されるデータ量や更新頻度、将来的な増加予測を分析し、RDB（リレーショナルデータベース）やNoSQLなど、最適なデータベースの種類やインフラ選定の指針を決定します。

②設計・開発

調査・分析を行った内容を元に、データベースの構造を「概念設計」「論理設計」「物理設計」の3段階を経て詳細に設計します。

概念設計とは、データベースの基本的な構造を定義する工程です。実際の業務とシステムとの間にズレが生じないよう、管理すべき情報の全体像を定義します。

データとして管理・識別される独立した情報のまとまりをエンティティと言いますが、顧客・商品・注文といったエンティティをすべて洗い出し、それらが互いにどう関連しているかを整理します。

論理設計とは、データの重複や矛盾が発生しないよう、データの構造を最適化する工程です。概念設計で定義した情報をテーブル形式に変換し、データが更新された際にシステム全体で整合性が保たれるよう正規化を行います。

物理設計とは、システム稼働後の処理速度を確保する工程です。選定したデータベース製品やサーバーの性能を最大限に引き出せるよう、データの具体的な格納場所や、検索を高速化するためのインデックスを設計します。

③テスト

テストの工程では、構築されたデータベースが設計通りに動作するかを確認します。データの登録・更新・削除といった機能面の検証に加え、大量データを投入した際や、同時アクセス時の挙動なども厳密に確認します。

④運用・保守

稼働開始後は、データバックアップの実行やセキュリティパッチの適用など、運用・保守対応が不可欠です。データ量は日々増加するため、容量やパフォーマンスの監視を継続的に実施します。企業にとってデータは大切な資産であるため、災害や障害に備えたバックアップ体制の維持は必須項目です。

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データベース構築は専門性の高い領域であり、パートナーとなる企業の選定が重要です。費用や実績、信頼性などを基準に選びましょう。

費用

費用対効果の高いパートナー企業を見つけるためには、初期費用だけでなく、ライセンス料、クラウド利用料、保守費用を含めたトータルコストを比較しましょう。予算と要件のバランスを考慮した提案ができるかどうかについてもチェックします。

開発実績

実績の確認もパートナー企業を選ぶ際のポイントです。依頼案件の規模や業界に類似した実績があるかを確認しましょう。特に、専門知識が必要な分野では、実績豊富な会社を選ぶことで要件定義の漏れや設計ミスを防ぐことができます。

品質管理

パートナー企業のセキュリティ対策や品質管理体制も重要な選定基準です。プライバシーマークやISMSの取得状況は、その会社のセキュリティに対する姿勢を判断する指標となります。また、テスト工程での検証ツールや手法を確認することで、納品物の品質レベルを推し量ることができます。

柔軟な対応

ビジネス環境の変化に合わせ、柔軟な変更に対応できる体制があるか、あるいは将来的なデータ増加を見越した設計を提案できるかなども重要です。また、コミュニケーション能力もチェックしておきたいポイントの一つです。曖昧な業務要件を理解し、技術的な制約や解決策を非エンジニアにも分かりやすく説明できるパートナーであれば、認識のズレを最小限に抑えることができるでしょう。

オフショア開発を活用して、コスト削減した「データベース構築」はいかがでしょうか

データベース構築を成功させるためには、自社の要件を正確に理解し、最適な技術選定と設計を行うことができる開発パートナーの存在が鍵となります。コストパフォーマンスだけでなく、セキュリティ意識や将来の運用まで見据えた提案力を持つ会社を選定することが重要です。

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