金融規制の要求に対応する「データモデリング」の最適解とは？

　金融システムの健全性や安全性を確保するための金融規制により、銀行にはデータガバナンスやアーキテクチャの改善などが求められる。リスク管理やレポート提出、意思決定における改善が必要となるが、金融市場のデータモデルは頻繁に変更されるため、データアーキテクチャの策定やデータの集約が難しい。

　そのため特定時点のデータを他のデータに合わせて調整し標準化する「congruence」（統合／適合）が困難になり、銀行はデータの品質を保証できなくなる。この問題を解決するためには、分断されたデータサイロをつないでデータを集約するETL（抽出と変換）処理が有効だが、ETLの維持にかかる作業量やコストは大きな負担となる。

　そこで注目したいのが、XBRL準拠で、データモデルと出力形式を分けて扱えるデータポイントモデリング（DPM）の導入だ。本コンテンツでは、RDFトリプルとNoSQLドキュメントモデルを組み合わせたデータベースプラットフォームでDPMを行うことで、ETL処理なしでデータを柔軟にモデリングする手法を解説する。金融規制の要求に柔軟に対応できるメカニズムをぜひ確認してもらいたい。