David Hay氏のデータモデルパターンは、概念をデータモデルとして捉えるのに効果的なノウハウだと感じました。当初は、基本的なデータモデルの書き方について説明していたので、面白みを感じませんでした。
しかし、今では、何事も基本が大事との言葉通り、基本がしっかりしてこそ効果的な応用が出来ると、基本の重要さを再認識しました。これらの、あるいはこれらを拡張したデータモデル パターンをモデル作成チーム全員が共有することにより、モデルの標準化も行えるでしょう。このパターン解説で、少しでも読者の方々が概念を的確に捉え、読みやすいデータモデルが書けるようなヒントになれば幸いです。
最後に、これらのデータモデルパターン解説はDavid氏の英語モデルを和訳し、解説しました。和訳により、モデルの意味がおかしいと感じた方は弊社ポータルのモデリングフォーラムに投稿頂ければ幸いです。読者の皆様と一緒に、このデータモデル解説を洗練していければ幸いです。

データモデル手法とオブジェクト指向に共通して難しいのは、型の定義です。
ビジネスアプリケーションを対象とした場合、型の定義には業務ドメインの知識（それから長年の経験や勘）が必要不可欠だと言われています。
David Hay の著した『Data Model Patterns』は、そのような型の定義を経験を基にパターン化することで、業務データモデリングの大きな支えとなりました。
ただし、ここに載っているモデルは「パターン」と呼べるほど洗練されてはいません。制約条件が多く、実際に適用するにはいくつかのステップを踏まなければなりませんし、型の説明が乏しく、モデルの検証が不十分のようにも思えます。
しかし、ビジネスアプリケーションが対象とするビジネスは非常に多様であり、正解となる唯一のモデルが存在するわけではありません。David Hay のように、暗黙知であるノウハウを形式知であるパターンとして外部に公開することこそ、価値があるように思います。
その後、Martin Fowler の『アナリシスパターン―再利用可能なオブジェクトモデル』やLen Silverstonの『The Data Model Resource Book』など、お手本となる良質な概念レベルのモデルがいくつも出てきました。このように貴重なノウハウを異業種間で共有していくためにも、モデリングを行うことが今後も重要となっていくのではないかと思います。