データは、業務から抽出します。
例えば、商店の場合、主要な業務は、「商品を仕入れて、販売する」ことです。
業務の「名詞」と「動詞」が整理すべきデータになります。
- 名詞：商品
- 動詞：仕入れ、販売
※名詞を「モノ」、動詞を「コト」と呼び、モノコト分析と呼んだりします。
続いて、抽出した「モノ」と「コト」の関係性を図で整理します。
ここ迄出来たら、後は抽出したデータを詳細化するだけで、システムが管理すべきデータの骨格が形作られていきます。
詳細化する際のポイントは、5W1Hです。
例えば「仕入れ」を5W1Hを元にヒアリングし、次の情報が確認できた場合、
- What：何を仕入れるのか？（どんな商品を？）
⇒ 化粧品と洗剤 - Who：誰から仕入れるのか？（仕入れ業者はメーカー？卸売り業者？）
⇒メーカー - How：どのように仕入れるのか？
⇒倉庫へ納品
データ構造は以下の形になります。
ヒアリングしたまま、データ構造を作成すると、こういった構造になりますが、「商品」は「洗剤」と「化粧品」であるし、「仕入れ」を行うのも「倉庫」に入れるのも「商品」なので、この辺りが纏められそうです。
纏め方としては、全て商品なのでグルーピング化します。
- 商品として取り扱うのが、「化粧品」と「洗剤」なので、グルーピング化
- 「仕入れ」と「倉庫」は「商品」の状態が変わっただけなのでグルーピング化
（商品を入庫して、販売時に出庫する）
このような形で、データ構造を詳細化していけば、システムがCRUDするデータが整理できます。
ここまでで、不明な点はコメントください。
今後は、洗い出したデータを元に、どうやってシステム化していくのか手順を段階的に説明していきたいと思います。
0 件のコメント:
コメントを投稿