Was ist Datenmodellierung?

Zusammenfassung

Definiert Datenmodellierung als den Prozess der visuellen Strukturierung von Daten und deren Beziehungen, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen und Systeme zu unterstützen.
Erläutert die drei Kernmodelltypen – konzeptionell, logisch und physisch – und ihre Rolle bei der Verknüpfung von Geschäftsverständnis und Datenbankimplementierung.
Hebt hervor, wie Datenmodellierung Fehler reduziert, Beständigkeit verbessert und die Kommunikation zwischen Geschäfts- und Technikteams klarer gestaltet.
Zeigt den Wert der Modellierung für die Organisation von Daten zur Unterstützung einer effizienten Anwendungsentwicklung und Systemweiterentwicklung.
Positioniert die Datenmodellierung als grundlegenden Schritt, der eine bessere Datennutzung, -gestaltung und -zusammenarbeit zwischen allen Beteiligten ermöglicht.

Die Datenmodellierung ist ein zentraler Schritt der Softwareentwicklung. Die Ziele eines data-driven Unternehmens bestehen darin, alle Datenabhängigkeiten zu bewerten, zu erklären, wie die Daten von der Software verwendet werden, und die Datenobjekte zu definieren, die in der Datenbank zur späteren Verwendung gespeichert werden sollen. Sie fragen sich, was Datenmodellierung ist, was ihre Grundprinzipien sind und welche Arten von Modellen es gibt? Folgen Sie diesem Leitfaden:

Der Lebenszyklus von Daten mag zwar technisch komplex erscheinen, ist aber konzeptionell recht einfach. Zunächst müssen Sie die Daten sammeln. Dann muss man sie bereinigen und organisieren. Und schließlich muss man verstehen, wie man sie nutzen kann. Diese entscheidende Phase basiert auf der Datenmodellierung. Dabei geht es darum, eine visuelle Darstellung des gesamten Datenbestands (oder bestimmter Datensegmente) zu erstellen, um die verschiedenen verfügbaren Datentypen, die Beziehungen zwischen diesen verschiedenen Datentypen und die Art und Weise, wie sie gruppiert, aufgeteilt oder auf jeden Fall organisiert werden können, um miteinander zu interagieren und Wert zu schaffen, leicht zu erkennen.

Die Datenmodellierung spielt daher eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, wie Sie Ihre Daten nutzen können. Datenmodelle werden erstellt, um die Bedürfnisse des Unternehmens kennenlernen . Es gibt zwar verschiedene Arten von Datenmodellen, aber man sollte nie die Ziele des Unternehmens aus den Augen verlieren, damit die Datenmodellierung wirklich effektiv ist.

Zu den Vorteilen der Datenmodellierung gehören: die Verringerung des Fehlerrisikos bei der Entwicklung von Datenbanksoftware, die Einsparung wertvoller Zeit bei der Konzeption und Erstellung von Datenbanken und die Gewährleistung der Beständigkeit bei der Konzeption von Datensystemen. Die Datenmodellierung verspricht auch, die Kommunikation zwischen Daten- und Geschäftsteams zu vereinfachen.

Die verschiedenen Arten der Datenmodellierung

Um mit der Datenmodellierung zu beginnen, müssen Sie zunächst die wichtigsten Arten von Datenmodellen kennen. Ganz schematisch gesehen gibt es drei Arten von Modellen:

Das konzeptionelle Datenmodell

Das konzeptionelle Datenmodell liefert den Kontext und hilft den Teams, die Daten außerhalb der technischen Dimension zu verstehen. Das konzeptionelle Modell ist für jeden in Ihrem Unternehmen gedacht, auch für diejenigen, die keine technischen Kenntnisse haben. Das konzeptionelle Modell beschreibt die im System enthaltenen Daten, ihre Attribute und Datenbeschränkungen, die Geschäftsregeln, die für die Daten gelten, sowie die Anforderungen an die Datensicherheit und -integrität.

Das logische Datenmodell

Logische Modelle liefern mehr Details über die Konzepte und Beziehungen in einem Datenbereich. Mit anderen Worten, sie beschreiben Entitäten und Attribute, um eine klare Darstellung des Zwecks von Daten für das Unternehmen zu liefern. Ein logisches Datenmodell ist ein Modell, das nicht spezifisch für eine Datenbank ist. Es beschreibt die Daten so detailliert wie möglich, unabhängig davon, wie sie physisch in der Datenbank implementiert werden. Zu den Merkmalen eines logischen Datenmodells gehören z. B. alle Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen, die Attribute jeder Entität und der Primärschlüssel jeder Entität.

Das physische Datenmodell

Das physische Datenmodell stellt dar, wie das Modell in der Datenbank aufgebaut sein wird. Ein physisches Datenbankmodell zeigt die gesamten Tabellenstrukturen, einschließlich der Spaltennamen, des Spalten-Datentyps, der Spaltenbeschränkungen, des Primärschlüssels, des Fremdschlüssels und der Beziehungen zwischen den Tabellen. Ein physisches Datenmodell wird von Datenbankadministratoren verwendet, um die Größe von Datenbanksystemen abzuschätzen und eine Kapazitätsplanung durchzuführen.

Das semantische Datenmodell

Das semantische Datenmodell stellt dar, wie Daten aus geschäftlicher Sicht organisiert und verstanden werden. Ein semantisches Datenmodell definiert geschäftsfreundliche Entitäten, Attribute und Beziehungen in einer Weise, die mit der Denk- und Sprechweise der Benutzer über die Daten (wie Kunden, Produkte, Umsatz oder Regionen) übereinstimmt. Ein semantisches Datenmodell hilft bei der Standardisierung von Definitionen, verbessert Beständigkeit Berichten und Analysen und ermöglicht Geschäftsanwendern Self-Service einfacheren Self-Service . Es wird häufig von Datenteams zur Unterstützung von BI-Tools, Dashboards und geregelten Analysen verwendet.

Wie die Datenmodellierung funktioniert

Die Datenmodellierung basiert auf drei Hauptmodellen: dem relationalen Modell, dem hierarchischen Modell und dem Entity-Association-Modell. Das relationale Modell ist sowohl das älteste als auch das am weitesten verbreitete. Es befasst sich in erster Linie mit numerischen Daten und wird hauptsächlich für mathematische Berechnungen wie Summen oder Durchschnittswerte verwendet. Es besteht auch die Möglichkeit, zu einem hierarchischen Modell überzugehen, das für Online-Abfragen und Data-Warehouse-Tools optimiert ist. In diesem Fall werden die Daten hierarchisch, in einer absteigenden Struktur, klassifiziert. Schließlich gibt es noch das E-R-Modell, das zur Erstellung einer relationalen Datenbank verwendet wird, in der jeder Eintrag eine Entität darstellt und Felder mit Attributen enthält.

Garantieren Sie die Integrität Ihrer Daten, machen Sie die Nutzung Ihrer Datenbestände zuverlässiger und fördern Sie die Entwicklung einer Datenkultur in Ihrem Unternehmen. Die Datenmodellierung ermöglicht es Ihnen, Teil eines positiven Kreislaufs der Datennutzung zu sein.

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