データモデリングの定義
「データモデリングとは何か？」を分かりやすく定義し、その効果や有用性を共有していきます。またその際、ビジネス視点やシステム視点など様々な観点から、データモデリングを行うメリット・デメリットを定義します。
データモデルの分析
[AsIs分析]
トップダウン方式やボトムアップ方式、フィット＆ギャップといった方法で、データモデルの現状分析を行います。さらにビジネスとの関連性や乖離性を明らかにし、強みや弱みを分析します。
データ要件の定義と実施
[ToBe定義]
ビジネスの流れに沿ったデータの流れを再定義し、データ要件のあるべき姿を構築します。
[ToDo実施]
あるべき姿に至るまでの作業やタスクを定義し、最適なアプローチで実現します。
データモデリングはDOA（データ中心アプローチ）で実施し、One Fact One Place（1つの事実は1つの場所に）を実現していきます。
データガバナンスの定義
ガバナンス（統制）が存在しないデータ管理は、見えないリスクを背負いこんでいるようなものです。データの利用要件やライフサイクルといった観点からデータガバナンスを定義し、安全で低コストなデータ管理が行えるポリシーやガイドラインを作成します。
データモデルの見える化
DFDやERD、CRUDを作成し、データの利用要件や特性要件を可視化していきます。ただし、これらのドキュメントはある時点の状態を表しているのであって、未来永劫同じ状態にはありません。ビジネスビジョンに合ったストーリーやシナリオを与え、将来へ有効活用できるドキュメントとして見える化します。