データフローテンプレート
システム全体でのデータの動きを視覚化して、プロセスの効率と明確さを向上させます。
データフロー図テンプレートについて
データフロー図テンプレートは、複雑な技術的概念を明確で理解しやすい図に変換する標準化された視覚言語を提供します。技術仕様に埋没するのではなく、データがシステム内にどのように入り、処理され、出ていくかをチーム全体で俯瞰できます。
当社のデータフロー図テンプレートには、接続を自動的に提案し、一貫した書式を維持するスマートなダイアグラム作成機能が備わっています。当社の強力なダイアグラム作成機能を使用すれば、Miro AI を利用して簡潔なテキスト説明からプロフェッショナルな DFD を生成できます。これにより、手動でのダイアグラム作成にかかる時間を節約し、チームがシステムアーキテクチャに揃っていることを保証します。
Miro のデータフロー図テンプレートの使い方
この体系的なアプローチに従うことで、データフロー図の作成が簡単になります。各ステップが前回のものに基づいており、チーム全体が理解し利用できる包括的なシステムドキュメントを作成するのに役立ちます。
1. システム範囲と目的を定義する
どのシステムまたはプロセスをダイアグラム化するかを明確に特定することから始めましょう。ユーザー登録フローや支払い処理システム、データ分析パイプラインをマッピングしていますか?明確な範囲を設定することで、ダイアグラムが複雑になりすぎたり、焦点を失ったりするのを防ぎます。
次のように問いかけてください:どの特定のデータ変換を文書化していますか?このシステムを理解する必要があるのは誰ですか?どの程度の詳細がチームのニーズに最適か?
2.外部エンティティとデータストアを特定します
システムにデータを送信するすべての外部ソースと、処理済みデータの行き先をマップします。これらは、ユーザーや他のアプリケーション、データベース、サードパーティーサービスなどが該当します。Miro では、外部エンティティを表すために長方形の図形を、データストアに開いている長方形を使用します。
外部エンティティはデータジャーニーの始点と終点です。明らかな入力であるユーザーフォームだけでなく、API コール、スケジュールされたデータインポート、システムログ、データ処理を開始する自動トリガーなどを考慮してください。
3. 中核プロセスをマップします
データに起こる重要な変換を特定します。各プロセスは、「ユーザー入力の検証」、「合計金額の計算」、「レポートの生成」などの特定の操作を表す必要があります。これらのプロセスを Miro の図で表現する際は、円や角丸長方形を使用してください。
Miro のワンクリック図形作成とスマートコネクタを使用すれば、プロセスを簡単に追加し、論理的に結び付けることができます。自動整列機能により、図面が常にクリーンでプロフェッショナルに保たれます。
4. データフローとつながる
エンティティ、プロセス、データストア間に矢印を描いて、情報がシステム内をどのように移動するかを示す。各矢印には「ユーザー認証情報」、「注文詳細」、「検証結果」など、受け渡される特定のデータをラベル付けします。
Miro のインテリジェントな接続提案により、作業中に適切な DFD 規則を維持できます。プラットフォームは、自動的に接続を正しいポイントにスナップし、要素を追加するたびにきれいなレイアウトを維持します。
5.開発チームと確認する
ダイアグラムを開発者、プロダクトマネージャーやその他の関係者と共有して、正確性を確認しましょう。Miro のリアルタイムコラボレーション機能を利用して、ダイアグラム上で直接フィードバックを収集しましょう。チームメンバーはコメントを追加したり、変更を提案したり、複雑なセクションのために Talktrack 説明を記録したりできます。
この検証ステップは、多くの場合、欠落しているプロセス、不正確なデータフロー、または考慮していなかったインテグレーションポイントを明らかにします。これらのギャップは、開発中よりもダイアグラム作成の段階で見つけるほうが良いでしょう。
6.イテレーションと維持
データフロー図はシステムと共に進化させるべきです。機能を追加したり、プロセスを変更したり、新しいサービスを統合したりする際には、DFD を更新してこれらの変更を反映させましょう。Miro の自動ダイアグラム作成機能により、既存の作業を妨げることなくセクションを再生成したり、新しいフローを追加したりすることが簡単になります。
図を最新かつ有用に保つために、チームと定期的なレビューを設定しましょう。古いDFDは、チームを正確さから遠ざけてしまい、有益というより有害になることがあります。
データフロー図テンプレートには何を含めるべきですか?
効果的なデータフロー図は、完全性と明確さのバランスを取ります。すべての小さな操作で閲覧者を圧倒することなく、システムを理解できるだけの十分な詳細を含めましょう。こちらは、ソフトウェア開発チームにとってDFDを価値あるものにする重要な要素です。
外部エンティティ これらはシステム境界外のデータの送信元と宛先を表します。ユーザー、外部API、管理していないデータベース、その他データを送受信するシステムを含めましょう。異なるデータ経路をたどることが多いため、異なるタイプのユーザー(管理者、通常のユーザー、API 利用者)を明確に区別しましょう。
主要プロセス すべての小さな作業ではなく、主要なデータ変換に焦点を当てましょう。優れたプロセスは、理解するのに十分具体的でありながら、実装の詳細が変わっても安定性を保つのに十分一般的です。「ユーザー認証」は「SHA-256 データベースエントリーに対してパスワードハッシュを確認する」よりも優れています。
データストア プロセスが読み書きするすべての永続ストレージを含みます。これは、データベース、キャッシュ、構成ファイル、さらには複数のプロセスがアクセスする一時ストレージを含みます。システムの活動を記録するログや監査証跡のことも忘れないでください。
意味のあるラベル付きのデータフロー 矢印には、単なる「データ」や「情報」のような一般用語ではなく、実際に渡されるデータをラベル付けする必要があります。「検証済みの注文オブジェクト」、「ユーザー認証トークン」、または「集約された分析結果」のような具体的なラベルは、各プロセスが期待するものと生成するものを開発者が正確に理解するのに役立ちます。
プロセス階層レベル まずは高レベルのプロセスから始め、複雑な操作には詳細なサブダイアグラムを作成します。このレイヤードアプローチにより、どのダイアグラムも過度に煩雑になるのを防ぎつつ、実装に必要な詳細を確実に記録します。
How do I use a data flow diagram template?
Start with Miro's data flow diagram template and customize it for your specific system. Use Miro AI to generate an initial diagram from your text description, then refine the processes, data stores, and connections to match your actual architecture. The automated diagramming features handle layout and formatting while you focus on accuracy and completeness.
What are the benefits of data flow diagrams for software development?
Data flow diagrams create shared understanding across your development team, making it easier to identify integration points, plan API designs, and spot potential bottlenecks before they become problems. They also help new team members understand system architecture quickly and provide excellent documentation for system maintenance and feature development.
What's the difference between data flow diagrams and other technical diagrams?
While flowcharts show decision logic and UML diagrams model object relationships, data flow diagrams specifically focus on how information moves and transforms within a system. They're particularly valuable for understanding system boundaries, data processing pipelines, and integration requirements without getting lost in implementation details.
How detailed should my data flow diagram be?
Create different levels of detail for different audiences. High-level diagrams work well for stakeholder presentations and system overviews, while detailed diagrams help developers understand specific implementation requirements. Use Miro's layering features to organize complex diagrams and show different levels of detail as needed.
データフロー図はどれくらいの頻度で更新すべきでしょうか?
新しい機能を追加したり、データ処理のロジックを変更したり、新しいシステムを統合する際には、DFD(データフロー図)を更新してください。四半期ごとの定期的なレビューを行うことで、ダイアグラムの正確さと有用性を維持できます。Miro の自動ダイアグラム作成機能を使用すれば、更新には数時間ではなく数分しかかかりません。これにより、進化するシステムに合わせて簡単にドキュメントを最新の状態に保つことができます。 最終更新日:2025年8月13日
このテンプレートで作業を開始する
データフロー図テンプレート
活躍するシチュエーション:
フローチャート, ソフトウェア開発, ダイアグラム
複数の要素を持つ場合、プロセスは非常に複雑になることがあります。データフロー図 (DFD) を通じて、プロセスをよりよく把握しましょう。DFD は、データのフローと要件を全体のシステム内のすべてのコンポーネントを簡単に視覚化します。これらは通常、成長チーム、データアナリスト、プロダクトチームによって使用され、3 段階の複雑さ(0、1、または 2)で作成されます。このテンプレートを使えば、あなたのプロセスに最適なDFDを簡単に作成できます。
Azure データフロー テンプレート
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Azure データフローは、データを組み合わせ、大規模にカスタム機械学習モデルを構築および展開するための図です。Azure は、Microsoft のクラウドコンピューティング プラットフォームであり、リモートストレージ、データベースホスティング、一元アカウント管理など、多くのクラウドベースのサービスを提供するよう設計されています。Azure はまた、AI やモノのインターネット(IoT)といった新しい機能も提供しています。
スイムレーン フローチャート テンプレート
活躍するシチュエーション:
プランニング, スイムレーン, フローチャート
誰の出番か分からずにプロジェクトが停滞したことはありませんか?スイムレーン フローチャートは、部門、役割、システム全体のプロセスを視覚的に整理することで、憶測を排除します。各「レーン」は異なるアクターを表し、ワークフローの各ステップの担当者をすぐに明確にできます。このテンプレートを使用して、複雑な複数部門のプロセスに透明性をもたらし、引き継ぎを円滑にし、全員がそれぞれの責任について一致できるようにします。