Mit einem Data Model oder Data Modeling können Sie Beziehungen zwischen unterschiedlichen Informationstypen in Unternehmen grafisch modellieren.
Die Datenmodelle helfen allen Nutzern dabei, Daten zu speichern und für vielfältige Anwendungsfälle zu nutzen.
Durch eine exakte Abbildung von Datenobjekten können Datenmodelle Unternehmen dabei helfen, sich an neue Umgebungen anzupassen und die Entscheidungsfindung in komplexen Situationen zu vereinfachen.
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Data Model und Data Modeling: Definition
Datenmodellierung beschreibt den Vorgang, bei dem ein visuelles Abbild eines Informationssystems oder dessen Teilen erstellt wird, um Verknüpfungen zwischen Datenpunkten und -strukturen aufzuzeigen.
Das Ziel besteht darin, die Daten, die in Systemen verwendet und gespeichert werden, sowie deren Beziehungen, Gruppierungen und Organisationen, Formate und Attribute zu veranschaulichen.
Die Grundlage für die Erstellung von Datenmodellen sind die Anforderungen des Unternehmens.
Diese werden im Vorfeld durch Feedback von Geschäftspartnern definiert, um sicherzustellen, dass sie in den Entwurf eines neuen Systems integriert oder bei der Überarbeitung eines bestehenden Systems berücksichtigt werden.
Es ist möglich, Daten auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen zu modellieren:
- Der Prozess beginnt damit, dass Informationen über Geschäftsanforderungen von Interessengruppen und Endbenutzern gesammelt werden.
- Anschließend werden diese Geschäftsregeln in Datenstrukturen übersetzt, um einen konkreten Datenbankentwurf zu erstellen.
- Das Datenmodell kann mit einer Roadmap verglichen werden, einem Entwurf eines Architekten oder einem anderen formalen Diagramm, das ein tieferes Verständnis für das zu Entwerfende ermöglicht.
Die Datenmodellierung nutzt standardisierte Schemata und formale Techniken, um eine einheitliche, konsistente und vorhersehbare Methode zur Definition und Verwaltung von Datenressourcen innerhalb eines Unternehmens oder darüber hinaus zu schaffen.
Im besten Fall sind Datenmodelle dynamische Dokumente, die sich kontinuierlich an verändernde Geschäftserfordernisse anpassen.
Sie sind von zentraler Bedeutung, um Geschäftsabläufe zu unterstützen und die Planung von IT-Architektur und -Taktik voranzutreiben. Datenmodelle können mit Lieferanten, Kooperationspartnern und/oder Branchenmitarbeitern geteilt werden.
Die 3 verschiedenen Datenmodelle
Jeder Entwurfsprozess für Datenbanken und Informationssysteme beginnt mit einer abstrakten Ebene und wird dann immer konkreter und spezifischer. Es gibt drei Hauptkategorien von Datenmodellen, die sich in ihrem Abstraktionsgrad unterscheiden.
Der Prozess beginnt mit einem konzeptionellen Modell, geht dann über zu einem logischen Modell und endet schließlich mit einem physischen Modell. Im Folgenden werden diese verschiedenen Arten von Datenmodellen im Detail erläutert.
Konzeptionelle Data Models
Konzeptionelle Datenmodelle, auch als Domänenmodelle bekannt, bieten einen umfassenden Einblick in den Inhalt, die Organisation und die geschäftlichen Vorschriften eines Systems.
Diese Modelle entstehen in der Regel während der Erfassung der initialen Projektanforderungen.
Sie beinhalten typischerweise Entitätsklassen – welche die für das Unternehmen relevanten Objekte im Datenmodell repräsentieren – sowie deren Eigenschaften und Beschränkungen.
Zudem werden die Beziehungen zwischen den Entitäten sowie relevante Sicherheits- und Anforderungen bezüglich der Datenintegrität berücksichtigt. Die Darstellung dieser Modelle ist meistens einfach gehalten, um eine klare und überzeugende Kommunikation zu gewährleisten.
Logische Datenmodelle
Logische Datenmodelle bieten eine detaillierte Darstellung der Konzepte und Beziehungen in einem bestimmten Bereich als abstrakte Modelle.
Sie werden durch formale Notationssysteme für die Datenmodellierung erstellt und enthalten Datenattribute wie z. B. Datentypen und Beziehungen zwischen Entitäten.
Im Gegensatz zu technischen Systemanforderungen werden in logischen Datenmodellen keine technischen Details spezifiziert.
Obwohl diese Phase in agilen oder DevOps-Praktiken oft übersprungen wird, können logische Datenmodelle besonders in prozeduralen Implementierungsumgebungen oder bei datenorientierten Projekten wie Data Warehouse Design oder Entwicklung von Berichtssystemen von großem Nutzen sein.
Physische Data Models
Physische Datenstrukturen bieten ein detailliertes Konzept für die Speicherung von Informationen in einer Datenbank.
Im Gegensatz zu abstrakten Ansätzen stellen sie einen konkreten Plan dar, der als relationale Datenbank umgesetzt werden kann.
Dabei berücksichtigen sie assoziative Tabellen, welche die Verbindungen zwischen den verschiedenen Elementen abbilden, sowie die notwendigen Primär- und Fremdschlüssel zur Aufrechterhaltung dieser Verknüpfungen.
Zudem können physische Datenmodelle spezielle Merkmale eines Datenbankmanagementsystems (DBMS) enthalten, um die Leistungsfähigkeit zu optimieren.
Der Data Modeling Prozess
Die Datenmodellierung erfordert eine gründliche Bewertung der Datenverarbeitung und -speicherung bis ins kleinste Detail.
Es gibt verschiedene Vorgaben, die bestimmen, welche Symbole zur Darstellung der Daten verwendet werden, wie die Modelle aufgebaut sind und wie die Geschäftsanforderungen kommuniziert werden.
Unabhängig von diesem Ansatz bieten formalisierte Arbeitsabläufe eine iterative Abfolge von Aufgaben. Diese Arbeitsabläufe umfassen typischerweise:
1. Erkennen Sie die Elemente
Der Datenmodellierungsprozess startet mit der Erkennung der Objekte, Vorgänge oder Ideen, die im zu gestaltenden Datensatz vorhanden sind. Jedes Element sollte stimmig und logisch von allen anderen abgegrenzt sein.
2. Ermitteln Sie die zentralen Merkmale jeder Entität
Jeder Entitätstyp lässt sich von den übrigen abgrenzen, da er eine oder mehrere spezifische Eigenschaften aufweist, die als Attribute bezeichnet werden.
So könnte beispielsweise eine Entität namens „Kunde“ über Attribute wie Vornamen, Nachnamen, Telefonnummer und Anrede verfügen, während eine Entität namens „Adresse“ möglicherweise Straßenname und Hausnummer, Stadt, Bundesland, Land und Postleitzahl einschließt.
3. Finden Sie die Verbindungen zwischen den Elementen
In der ersten Konzeptionsphase eines Datenmodells werden die Art und Weise der Verknüpfungen zwischen den verschiedenen Elementen bestimmt.
Im oben genannten Beispiel befindet sich jeder Kunde an einem bestimmten Ort. Wenn das Modell um ein Element namens „Bestellungen“ erweitert würde, wäre jede Bestellung mit einer bestimmten Adresse verbunden und würde dort auch abgerechnet. Üblicherweise werden diese Verbindungen mithilfe der Unified Modeling Language (UML) festgehalten.
4. Weisen Sie sämtliche Eigenschaften den entsprechenden Elementen zu
Dadurch wird gewährleistet, dass das Modell die Nutzung der Daten durch das Unternehmen korrekt abbildet. Es existieren zahlreiche etablierte Muster für formale Datenmodellierung.
Entwickler im objektorientierten Bereich setzen oft Analyse- oder Gestaltungsmuster ein, während Beteiligte aus anderen Geschäftsfeldern eventuell auf alternative Muster zurückgreifen.
5. Verteilen Sie Schlüssel und wählen einen Normalisierungsgrad
So stellen Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Reduzierung von Redundanzen und den Leistungsanforderungen her.
Normalisierung ist eine Methode zur Strukturierung von Datenmodellen (und den zugehörigen Datenbanken), bei der numerische Kennungen, sogenannte Schlüssel, Datenmengen zugeordnet werden, um Verbindungen zwischen diesen darzustellen, ohne die Daten zu duplizieren.
Wenn zum Beispiel jedem Kunden ein Schlüssel zugeordnet wird, kann dieser Schlüssel sowohl mit der Adresse als auch mit der Bestellhistorie verknüpft werden, ohne dass diese Informationen in der Tabelle mit den Kundennamen wiederholt werden müssen.
Durch die Normalisierung wird normalerweise weniger Speicherplatz in der Datenbank benötigt, was allerdings zu Lasten der Abfrageleistung gehen kann.
6. Vollendung und Überprüfung des Datenmodells
Die Erstellung von Datenmodellen ist ein wiederkehrender Vorgang, der kontinuierlich optimiert werden sollte, um sich an veränderte geschäftliche Anforderungen anzupassen.
Unterschiedliche Data Modeling-Typen
Im Zuge der Entwicklung von Datenbankmanagementsystemen hat auch die Datenmodellierung an Komplexität gewonnen, um den stetig steigenden Anforderungen der Unternehmen an die Datenspeicherung gerecht zu werden.
Verschiedene Modelltypen sind entstanden, darunter die Folgenden:
Hierarchische Datenmodelle
Hierarchische Datenmodelle sind strukturierte Darstellungen von Eins-zu-Viel-Beziehungen, die in einem baumartigen Format organisiert sind.
Jeder Datensatz hat dabei eine einzige Wurzel oder ein übergeordnetes Element, das auf eine oder mehrere untergeordnete Tabellen verweist.
Obwohl neuere Datenbankmodelle effizienter sind, wird der hierarchische Ansatz immer noch in XML-Systemen (Extensible Markup Language) und geografischen Informationssystemen (GIS) eingesetzt.
Relationale Datenbanken
Die Vorteile der relationalen Modellierung sind, dass kein detailliertes Verständnis der physikalischen Eigenschaften des Datenspeichers erforderlich ist und die Daten durch die Verwendung von Tabellen miteinander verbunden werden. Dadurch wird die Komplexität der Datenbank reduziert.
Oftmals nutzen relationale Datenbanken eine geordnete Anfragesprache (SQL) für das Datenmanagement. Solche Datenbanken sind hervorragend geeignet, um die Integrität der Daten zu bewahren und Überschneidungen zu reduzieren. Sie finden häufig Anwendung in Registrierkassen und bei verschiedenen Formen der Transaktionsbearbeitung.
Entity-Relationship (ER-) Data Models
Entity-Relationship (ER)-Datenmodelle nutzen präzise Schaubilder, um die Verbindungen zwischen den Elementen innerhalb einer Datenbank abzubilden.
Eine Vielzahl an ER-Modellierungsinstrumenten wird von Datenarchitekten eingesetzt, um anschauliche Darstellungen zu generieren, die die Zielsetzungen des Datenbankentwurfs veranschaulichen.
Objektorientierte Datenmodelle
Die betreffenden „Objekte“ der objektorientierten Datenmodelle stellen Abstraktionen von realen Entitäten dar.
Sie werden in Klassenstrukturen organisiert und besitzen zugehörige Attribute. Objektorientierte Datenbanken können nicht nur Tabellen beinhalten, sondern auch komplexere Datenverknüpfungen unterstützen.
In der Praxis kommen objektorientierte Datenbanken nur selten zum Einsatz. Relationale Datenbanksysteme dominieren die Anwendungssysteme in Wirtschaft und Forschung. Mit der starken Verbreitung objektorientierter Programmiersprachen, gewinnen sie aber zunehmend an Bedeutung.
Im Vergleich zu relationalen Datenbanksystemen nimmt die Performance von Transaktionen mit der Zunahme an zu verarbeitenden Daten sehr schnell ab.
Aufgrund der geringen Verbreitung objektorientierte Datenbanken, gibt es nur wenige kompatible Schnittstellen.
Diese Herangehensweise findet unter anderem Anwendung in Multimedia- und Hypertext-Datenbanken.
Dimensionale Datenmodelle
Mit dimensionalen Datenmodellen kann die Analysegeschwindigkeit in einem Data Warehouse verbessert werden.
Im Gegensatz zu relationalen und ER-Modellen, die auf effiziente Speicherung abzielen, erhöhen dimensionale Modelle die Redundanz, um das Finden von Informationen für Berichte und Abfragen zu erleichtern.
Diese Art der Modellierung ist üblicherweise in OLAP-Systemen im Einsatz.
Es gibt zwei gängige Modelle für die Strukturierung von Daten in mehreren Dimensionen.
Das erste ist das Sternschema, welches die Daten in Fakten und Dimensionen unterteilt. Jeder Fakt wird von den zugehörigen Dimensionen umgeben, wodurch ein sternförmiges Muster entsteht.
Das zweite Modell ist das Schneeflockenschema, das dem Sternschema ähnelt, jedoch zusätzliche Schichten von zugeordneten Dimensionen enthält. Dadurch wird das Verzweigungsmuster komplexer.
Vorteile von Data Models
Durch die Datenmodellierung wird es für Programmierer, Datenarchitekten, Business Analysten und weitere involvierte Personen vereinfacht, die Verbindungen zwischen den Informationen in einer Datenbank oder einem Data Warehouse zu erkennen und zu begreifen.
Zudem bietet sie folgende Vorteile:
- Reduzierung der Fehler bei der Software- und Datenbankentwicklung
- Erhöhung der Konsistenz der Dokumentation und des Systemdesigns im gesamten Unternehmen
- Verbesserung der Leistung von Anwendungen und Datenbanken
- Erleichterung der Datenzuordnung im gesamten Unternehmen
- Optimierung der Kommunikation zwischen Entwicklern und Business Intelligence-Teams
- Vereinfachung und Beschleunigung des Datenbankentwurfs auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene
Beispiele für Data Modeling Tools
Es gibt eine Vielzahl an kommerziellen und Open-Source-Optionen für das computergestützte Software-Engineering (CASE), welche weit verbreitet sind.
Unter ihnen befinden sich diverse Tools für die Datenmodellierung, Diagrammerstellung und Visualisierung.
Umfassende Flexibilität mit dem Datenmodellierungsansatz von Konfuzio
Der Datenmodellierungsansatz von Konfuzio ist äußerst flexibel, was ihn zu einer attraktiven Lösung für Unternehmen macht, die mit unterschiedlichen Datenquellen und -strukturen arbeiten.
Diese Flexibilität ergibt sich aus der Fähigkeit, sich an verschiedene Datentypen, Formate und Speichersysteme anzupassen, ohne dass starre, vordefinierte Schemata erforderlich sind.
Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens und einer dynamischen Datenmodellierungsstrategie kann Konfuzio Server unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten effizient verarbeiten, so dass Unternehmen unabhängig von ihrer Komplexität und Vielfalt wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können.
Diese Anpassungsfähigkeit erleichtert auch die nahtlose Integration in bestehende Datenverarbeitungs-Workflows und -Technologien, so dass Unternehmen ihre Datenmanagement- und -analyseprozesse mit minimalen Unterbrechungen optimieren können.
Weitere Beispiele für Data Models sind:
- Erwin Data Modeler ist eine Software zur Modellierung von Daten, die auf der Sprache Integration DEFinition for Information Modeling (IDEF1X) aufbaut. Das Programm ermöglicht nun auch die Verwendung anderer Notationsmethoden, wie zum Beispiel einem dimensionalen Ansatz.
- Enterprise Architect ist ein effektives Werkzeug zur visuellen Modellierung und Gestaltung von Unternehmensinformationssystemen, Architekturen, Softwareanwendungen und Datenbanken. Es nutzt objektorientierte Sprachen und Standards und ermöglicht eine präzise und detaillierte Darstellung der verschiedenen Komponenten.
- Die Software ER/Studio ermöglicht eine effektive Gestaltung von Datenbanken und ist mit vielen gängigen Datenbankmanagementsystemen kompatibel. Dabei unterstützt sie sowohl die relationale als auch die dimensionale Datenmodellierung.
- Es gibt eine Vielzahl an kostenfreien Datenmodellierungstools, darunter auch Open-Source-Alternativen wie beispielsweise Open ModelSphere.
Fazit: Data Models optimieren das Datenmanagement im Unternehmen
Durch die flexiblen Einsatzmöglichkeiten von Data Models können Sie diese optimal in Ihr Unternehmen einbinden.
Sie sparen dabei nicht nur Kosten und senken die Fehlerquote, sondern optimieren auch die Leistungen Ihrer Datenbanken und der Dokumentation, was sich langfristig auf die Zahlen und Erfolgsstatistiken Ihres Unternehmens auswirken wird.
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