データフロー

業務やシステムの中でのデータの流れ。DFDでは、プロセス、データストア、源泉と吸収の間でやり取りされるデータを矢印で表し、矢印にデータの名前を書く。

データが業務やシステムの間をどのように流れるかを表したもの。発生源から利用先までの経路を可視化し、重複や断絶を発見する手がかりになる。

組織のデータアーキテクチャを設計し、維持する役割。エンタープライズデータモデル、システム間のデータフロー、データの配置や連携の方式を定め、データ戦略とビジネスの要求に沿って、現状と目標のアーキテクチャ及び移行計画を策定する。

データの技術的な構造や処理を説明するメタデータ。データベースのテーブル名やカラム名、データ型、キー、スキーマ、ETL処理の内容、データリネージなどが該当する。システムの開発・運用者が、データの格納場所や変更の影響範囲を把握するのに使う。

組織内のデータについて、所在、内容、所有者、品質、利用条件などのメタデータを集約し、利用者が検索して目的のデータを見つけられるようにする仕組み。データの説明やリネージ、利用状況も確かめられ、セルフサービスでのデータ活用やデータの重複作成の防止に役立つ。

組織全体で扱う主要なデータの種類（主題領域や実体）とその関係を、個々のシステムから独立して表した全社共通のデータモデル。概念レベルから論理レベルまで段階的に詳細化し、システム間でデータの定義をそろえ、データの重複や不整合を減らす基準とする。

データの出所と来歴、すなわち誰が、いつ、どの情報源から、どのような方法で作成・取得し、どう加工・受け渡してきたかに関する情報。データの真正性や信頼性、利用条件の正当性を判断する根拠となり、組織間のデータ流通やAIの学習データの管理で重視される。処理の流れを追うデータリネージに比べ、出所と責任の所在の証明に重点を置く。

データアーキテクチャの形態の一つで、組織のデータを中央の1つのデータベースやデータ基盤に集約して一元的に管理する方式。データの整合性の維持や管理・統制がしやすく、全社横断の分析に向くが、中央の基盤に負荷が集中し、障害時の影響が全体に及びやすい。