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What is a data flow diagram (DFD)?

トピック一覧

A data flow diagram (DFD) is a blueprint for any system or process, providing a clear visual representation of how data moves. Such clarity is crucial for understanding how businesses function and pinpointing optimization opportunities and efficiency gains. By mapping out these data pathways visually, teams can communicate effectively about system functionality and identify potential areas for improvement.

Below, we will explore data flow diagrams, their key benefits in simplifying complexity, and a practical guide to creating them.

Understanding data flow diagrams

A data flow diagram is a key visual representation of how data travels through a system or business process. Utilizing standard symbols to illustrate data origins, transformations, and destinations, it offers a clear overview of data movement and processing, facilitating improved comprehension and analysis.

The main purpose of DFDs is to support system analysis and improve business processes. These diagrams simplify complex systems by showing the data flow between components, making system analysis and decision-making easier. DFDs visually document workflows in business processes, helping identify and resolve bottlenecks and redundancies for better efficiency.

Additionally, data flow diagrams enhance team collaboration by providing a common visual language. This shared understanding improves communication, requirement gathering, and problem-solving. The visual format they provide also aids in spotting inefficiencies like unnecessary data movement or redundant processes, leading to more targeted improvements. In many cases, a well-constructed DFD can also serve as a valuable workflow diagram, demonstrating the sequences of activities and data flow within a business process or system.

History of data flow diagrams

Visually showing data movement isn’t new to business systems analysis. However, the data flow diagram didn’t become a formal modeling tool until the mid to late 20th century. The growth of structured systems analysis methods in the 1970s and 1980s was key to the widespread use of DFDs. Early concept mapping methods share some visual representation similarities with the evolution of DFDs, as do linear representations like flowcharts.

Foundational figures like Tom DeMarco, with his work on structured analysis, highlighted data flow modeling. The Gane and Sarson notation, from computer scientists and information technology writers Chris Gane and Trish Sarson, later offered standard symbols and rules for DFDs, boosting their use in information systems development. These methods and notations gave a structured way to understand and record data flow in complex systems, making DFDs vital for system analysis and design.

Key components of a data flow diagram

Every data flow diagram is constructed using four fundamental components that provide the framework for visually representing data movement within a system. These elements include:

  • External entities
  • プロセス
  • データストア
  • Data flows

Each component plays a vital role in illustrating how data is generated, stored, and ultimately delivered, making them essential for understanding the behavior and functionality of any modeled system. Without these core elements, a DFD would lack the structure necessary to communicate the dynamics of data within a system effectively.

External entities

External entities are individuals, groups, departments, or other systems that interact with the modeled system but exist outside its defined boundaries. Their primary role in a data flow diagram is to be the sources and sinks of data. They either provide data to the system (sources) or receive data from the system (sinks) – sometimes both. By identifying these external interactors, the DFD clearly defines the scope of the system and its interfaces with the outside world.

External entities are diverse, as they depend on the system being analyzed. This can include:

  • Users who input data or receive outputs
  • Other information systems that exchange data with the system, like a payment gateway
  • Third-party services or applications that the system integrates with, such as an email marketing service
  • External organizations or departments that provide or receive information, like vendors and shipping companies

Understanding external entities is crucial for establishing the context of a business system and its interactions with its environment. Tools like Confluence's dependency mapping template can provide another valuable perspective on how different system elements rely on each other.

プロセス

A process represents an activity or transformation within the system, converting incoming data into outgoing data. In a data flow diagram, processes are the active components that manipulate, calculate, filter, or organize data. Each process should be clearly labeled with an action verb describing its function.

以下に例を挙げます。

  • A process labeled "Receive Order" takes customer order data as input and might produce a validated order as output.
  • The process "Calculate Shipping Cost" would input order details and destination, and output the calculated shipping fee.
  • A "Generate Invoice" process would take order information and payment details as input and produce an invoice as output.
  • The "Update Inventory" process would take information about fulfilled orders as input and adjust the stock levels in the data store.

The connections between processes, shown by data flows, illustrate the sequence and dependencies of these data transformations within the system. Understanding the processes is key to grasping how the system functions and achieves its objectives, often visualized in detail through a process flow chart.

データストア

Data stores are passive entities that store information for later use, representing the various locations within the system where data is temporarily and permanently retained. These repositories serve as both sources and destinations for data within the system. Common examples of data stores include:

  • データベース
  • Files, such as customer lists or product catalogs
  • Temporary memory structures, such as session cache

Understanding what information the system maintains and how different processes access it is crucial, as represented by these data stores.

Data flows

Data flows within a data flow diagram represent the logical movement of data between different system components. They illustrate how data travels from external entities to processes, between processes, from processes to data stores, and vice versa. Data flows are typically depicted as arrows, and each arrow must be labeled to indicate the type of data being transferred.

次に例を示します。

  • An arrow from a "Customer" external entity to a "Place Order" process might be labeled "Order Details."
  • An arrow from a "Place Order" process to a "Validate Order" process could be labeled "Validated Order."
  • An arrow from a "Validate Order" process to an "Orders" data store might be labeled "Order Information."
  • An arrow from the "Orders" data store to a "Generate Invoice" process could be labeled "Order Details."

Data flows are essential for understanding a business system's dynamics, showing what components exist and how they interact and exchange information.

Why are data flow diagrams important?

Data flow diagrams (DFDs) are crucial for understanding how data moves through a system, improving business processes, and enhancing stakeholder communication. By clearly representing how data is handled, DFDs break down intricate processes into more manageable and comprehensible parts. This visual clarity significantly improves communication among all stakeholders involved in a project or system.

Benefits of DFDs for technical stakeholders include:

  • Enables precise blueprints for efficient system design and development.
  • Facilitates faster troubleshooting and resolution of system issues through visual data tracing.
  • Provides a structured and visual approach to documenting and understanding system requirements.
  • Ensures smoother system integration by clearly identifying data dependencies.
  • Leads to more robust systems through a visual understanding of component interactions.

Benefits of DFDs for non-technical stakeholders include:

  • Offers accessible visual insights into complex system functionality.
  • Improves project collaboration and alignment with technical teams through a shared visual language.
  • Empowers more effective feedback on system design based on a clear visual understanding.
  • Ensures the developed system truly aligns with critical business needs and objectives.
  • Uncovers opportunities for process improvement and efficiency gains through visual analysis.

Ultimately, data flow diagrams serve as a bridge between technical implementation and business understanding. They contribute to more successful system development and process improvement initiatives, fostering better knowledge sharing across teams.

Types of data flow diagrams

Data flow diagrams offer different perspectives on a system through two primary types —logical and physical. They also vary in detail, progressing from high-level context diagrams to more detailed, multi-level representations.

Here’s how the logical and physical DFDs differ:

  • Logical DFDs: Logical DFDs focus on essential business activities and their required data flow. They illustrate what data is needed, its origin, destination, and transformations for business functions. Notably, they remain independent of specific technology or implementation details to allow teams to focus on core business needs.
  • 物理 DFD: 物理 DFD は、ビジネス システムの実際の実装を図示したもので、関連する特定のハードウェア、ソフトウェア、データ ファイル、およびデータベースが含まれます。データ形式やシステム インターフェースなどの詳細をはじめ、これらの物理的なコンポーネントを介してデータがどのように処理され、移動されるかを示しています。

DFD の階層レベルは、複雑なビジネス システムを効果的に管理するために不可欠なものです。概要から始め、徐々に詳細を採り入れていくため、関係者は段階的にシステムを理解し、複雑なプロセスも負担なく整理できるようになります。

これらのレベルは次のように分類されます。

  • コンテキスト図 (レベル 0 DFD): レベル 0 の DFD は、システム全体を単一のプロセスとして、外部エンティティとの相互作用を表す、最も抽象的で大まかなビューを示します。システムのスコープと境界を定義するには、このレベルが不可欠です。
  • レベル 1 の DFD: レベル 1 の DFD は、コンテキスト図の主要プロセスを重要なサブプロセスに分解し、それぞれの主要な内部アクティビティと、アクティビティ間およびデータ ストアへのデータ フローを明らかにします。このレベルでは、システムの主要機能をさらに詳しく理解できます。
  • レベル 2 の DFD: このレベルでは、レベル 1 の DFD からの特定のプロセスをより詳細なアクティビティに細分化するため、具体的なシステム コンポーネントとその相互作用をさらに深く理解できるようになります。
  • レベル 3 以降: レベル 3 では、さらにプロセスを細分化し続け、必要に応じて具体的なプロセスをより詳細に把握します。それぞれのレベルの深さは、システム各部の複雑さと求められる分析レベルによって決まります。

これらのさまざまな種類とレベルのデータ フロー図を理解することによって、チームはビジネス ロジックや技術的な実装に焦点を当てたり、複雑さを効果的に管理したりして、特定のニーズに最も適したビューを選択できます。

データ フロー図を作成する方法

システム内のデータ フローを効果的に視覚化するには、構造化されたアプローチが必要です。一連の主要なステップを利用すれば、情報の移動と変換を示すデータ フロー図を作成できます。

次のステップに従って、独自の DFD を構築しましょう。

  • システムのスコープと境界を定義する: モデル化するシステムに含めるものと、その範囲外にあるもの (外部エンティティ) を特定します。これにはたいてい、適切なコンテキストを決定するための最初のブレーンストーミング セッションが含まれます。
  • 主要プロセス、インプット、アウトプットを特定する: システム内でデータを変換する主なアクティビティや機能を特定します。各プロセスについて、そこに流入するデータ (インプット) とそこから生じるデータ (アウトプット) を特定します。
  • データ ストアを識別する: システムがデータを保存して取得する場所を決定します。このような情報源は、プロセスで使用される情報のリポジトリを表します。
  • データ フローを識別する: 外部エンティティ、プロセス、データ ストア間のデータ移動を追跡します。矢印を使って各データ フローの方向を示し、転送されるデータをわかりやすくラベル付けします。
  • 標準の DFD 表記法を使用する: 外部エンティティ、プロセス、データ ストア、データ フローには、一貫した記号 (たとえば、Yourdon-Coad や Gane-Sarson 表記法) を使用します。図に一貫性があると理解しやすくなります。

Confluence ホワイトボードを、図を作成するための共同プラットフォームとして使用します。その直感的なインターフェースと機能から、作図プロセスを合理化できます。

データ フロー図を使用するタイミング

データ フロー図は、データの移動を理解し、視覚化することが不可欠な各種シナリオで非常に役立つ、多用途のツールです。データ要件とフローの概略を明確に把握できるので、新たなシステムの初期計画の段階で特に役立ちます。また、現在のデータ フローを把握し、改善や最適化が必要な領域を特定することもできるため、既存のシステムを再設計する場合にも非常に役立ちます。

DFD の他の実用的な用途には、以下のものがあります。

  • ソフトウェア開発: アプリケーション内のデータ フローを視覚化し、設計と開発に利用します。
  • ビジネス プロセス モデリング: ビジネス ワークフローを綿密に計画して分析し、非効率な部分や改善の余地がある部分を特定します。
  • コンプライアンス レビュー: データの処理方法と保存方法を文書化し、規制要件を満たすことができます。
  • システム分析: 複雑なシステムをわかりやすいコンポーネントに分解し、データの相互作用を分析します。

データ フロー図は、システムやプロセス内でのデータの移動と変換を明確にする必要がある場合に、強力かつ効果的なソリューションになります。Confluence の包括的なプロジェクト計画テンプレートは、上記プロジェクトのいずれかを計画する場合に特に役立ちます。

効果的なデータ フロー図を作成するためのヒントとベスト プラクティス

明確で価値のあるデータ フロー図を作成するには、そのコンポーネントを理解するだけでは不十分です。DFD を効果的に活用するためのヒントとベスト プラクティスをご覧ください。

  • デザインをすっきりと整理しておく: シンプルさを目指し、図が煩雑にならないよう、1 つのレベルでプロセスやデータ フローを詰め込みすぎないようにします。このための最も効果的な方法として、複雑な領域をさらに下のレベルの DFD に分割します。
  • 一貫性のあるわかりやすいラベルを使用する: 外部エンティティ、プロセス、データ ストア、およびデータ フローすべてに、その機能や移動するデータを正確に反映した名前で、明確かつ一貫したラベルを付けるようにします。
  • コンテキスト図から始める: スコープを定義するには、詳細なレベルに進む前に全体的な概要 (レベル 0) から始めます。
  • 制御フローではなく、データ フローに焦点を当てる: DFD は、プロセスの制御や決定の順序ではなく、データがどのように移動するかを示していることに注意してください。
  • DFD を関係者と検証する: ユーザーや他の関係者と図をレビューし、システムに対する理解が正確に反映されていることを確認します。

また、次のような DFD の有効性を妨げるようなよくある間違いにも注意する必要があります。

  • 図を複雑にしすぎる: 安易に不要な詳細を追加したり、レベルを増やしすぎたりすると DFD がわかりにくくなる恐れがあります。常にレベル 0 から始めて、データ フローが複雑になるにつれてレベルを上げていきます。
  • 表記法に一貫性がない: 異なる DFD 表記法に切り替えたり、記号を間違えたりすると、図を解釈しづらくなります。始める前に必ず表記法と記号を決定し、各レベルでそれだけを使用します。
  • 関係者とのレビューを省略する: システムを理解している関係者と DFD を検証しないと、不正確になり、期待事項のずれが生じ、最終的にはユーザーやビジネスの実際のニーズを満たさないシステムになる可能性があります。
  • ラベルが不明瞭または欠落している: 明確なラベルのない図は理解しにくく、データ フローを効果的に伝えられません。この曖昧さにより、チーム メンバーがデータの流れについてそれぞれ異なる理解に基づいて作業を進めるため、誤解、システム設計の判断の誤りにつながり、開発努力が無駄になる可能性があります。

これらのヒントに従い、よくある落とし穴を回避すれば、シームレスな分析、コミュニケーション、システム理解を可能にするデータ フロー図を作成することができます。Confluence のサービス ブループリント テンプレートを使用すると、カスタマー ジャーニーをマッピングし、関係者向けのサービス関連システムを検証できるというメリットがあります。

Confluence ホワイトボードで効果的なデータ フロー図を作成する

複雑なデータ フローを視覚化するのは難しいものです。Confluence ホワイトボードなら、データ フロー図を作成するためのコラボレーティブかつ直感的な環境でこのプロセスを効率化できます。チームはリアルタイムでコラボレーションし、すべての DFD コンポーネントを共有キャンバスに簡単にドラッグ アンド ドロップし、ワークスペース内で作業をシームレスに共有してすぐに連携することができます。

この動的なアプローチがシステムの理解を促すため、Confluence のオンライン ホワイトボードは、DFD 作成を簡素化し、システムの共通認識を促進するための強力なツールになります。

Confluence ホワイトボードでデータ フロー図を無料で作成する

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