Was ist Datenmodellierung? Wie verbessert sie die Datenqualität?

Stellen Sie sich vor, jedes Mal, wenn Sie ein Produkt bei Amazon bestellen, erhalten Sie eine Aufforderung, Ihre Adresse und andere Details anzugeben.

Würde das nicht Ihr Einkaufserlebnis beeinträchtigen? Amazon ist sich dessen bewusst und speichert Ihre Daten, um Ihren Einkauf mühelos zu gestalten. Es verknüpft Ihre Kunden-ID mit Ihrer Adresse, Telefonnummer und anderen Details in seiner Datenbank.

Datenmodellierung hilft dabei, solche Informationssysteme zu entwerfen, um den geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Bei der Datenmodellierung arbeiten Datenarchitekten eng mit Geschäftsinteressenten und Endnutzern zusammen. Geschäftsinteressenten geben Feedback, das hilft, Regeln basierend auf ihren und den Anforderungen der Endnutzer festzulegen. Diese Regeln werden dann angewendet, um neue Systeme zu entwerfen oder bestehende zu modifizieren.

Der Datenmodellierungsprozess beginnt mit der Erfassung der Anforderungen von Unternehmen und Kunden. Datenstrukturen implementieren dann Regeln, die festgelegte Bedingungen erfüllen. Datenmodellierung dient als Plan oder Blaupause, die Unternehmen hilft, Datensysteme für ihre einzigartigen Bedürfnisse zu erstellen.

Datenmodelle entwickeln sich, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern. Sie helfen beim Entwurf der IT-Architektur, indem sie einen formalen Erfassungsprozess festlegen und Datensysteme, Regeln, Attribute und Beziehungen konzeptualisieren. Sie rationalisieren auch das Daten-Design, das Programmierer ad hoc erstellen. Viele Organisationen verwenden Daten-Mapping-Tools, die eine grafische Darstellung von Daten bieten und Endnutzern helfen, komplexe Mapping-Beziehungen zu visualisieren.

Arten der Datenmodellierung

Datenmodellierung verbindet Datenobjekte und hilft Datenarchitekten, Speicheranforderungen in einer Datenbank zu visualisieren. Nachfolgend sind die drei Haupttypen der Datenmodellierung aufgeführt.

Konzeptionelle Datenmodellierung

Datenarchitekten verwenden einen hohen Abstraktionsgrad beim Entwurf von Informationssystemen. Konzeptionelle Datenmodellierung hilft Ihnen, solche Systeme zu visualisieren und zu erstellen, Datenobjekte zu identifizieren und ihre Beziehungen zu verstehen.

Es ermöglicht Unternehmen, Datentypen zu klassifizieren, relevante Regeln zu konfigurieren und Sicherheits- und Datenintegritätsanforderungen einzubeziehen. Konzeptionelle Datenmodelle helfen Interessenten, Geschäftsanforderungen zu verstehen, und ermöglichen es Architekten, logische Datenmodelle mit detaillierteren Informationen zu erstellen.

Logische Datenmodellierung

Logische Datenmodelle sind weniger abstrakt und beschreiben die Daten aus einer technischen Perspektive. Sie liefern Details über Datentypen, deren Längen, Beziehungen zu Entitäten und Konzepte, die Unternehmen helfen, eine detaillierte Darstellung des Datenbankdesigns zu erreichen.

Logische Datenmodellierung liefert keine Informationen zu technischen Systemanforderungen. Datenarchitekten bevorzugen die Verwendung logischer Modelle in datenorientierten Projekten wie dem Entwurf eines Data Warehouses. Die Implementierung eines konzeptionellen Datenmodells kann mehrere logische Datenmodelle erfordern. Geschäftsanalysten und Datenarchitekten verwenden diese Phase in der Regel, um eine technische Karte von Datenstrukturen und Regeln zu entwickeln.

Physische Datenmodellierung

Physische Datenmodellierung hilft Datenarchitekten, ein Schema für die physische Speicherung von Daten innerhalb einer Datenbank zu erhalten. Schema ist eine Darstellung eines Plans in Form eines Umrisses oder Modells. Dieses Datenmodell beschreibt die Implementierung von Informationssystemen mit einem bestimmten Datenbankmanagementsystem (DBMS). Es erstellt Tabellen und Felder, um die Beziehungen zwischen Entitäten und Primär- und Fremdschlüsseln darzustellen.

Physische Datenmodelle bieten das am wenigsten abstrakte Design zur Implementierung des Systems für spezifische Anwendungen und Datenbanken. Datenbankadministratoren und Entwickler verwenden dieses Modell, um Datenbanken zu implementieren.

Datenmodellierungsprozess

Der Datenmodellierungsprozess ist ein standardisierter Arbeitsablauf zur Bewertung der Datenverarbeitungs- und Speicheranforderungen der Geschäftsinteressenten. Er ermöglicht es Datenarchitekten, Informationssysteme mit präzisen Methoden zu entwerfen, um Daten, Regeln und Beziehungen zu organisieren, die verschiedene Attribute, Datentypen und Formate verbinden.

Verschiedene Datenmodellierungstechniken folgen unterschiedlichen Konventionen, die vorschlagen, Daten mit mehreren Symbolen und Anordnungen darzustellen und Geschäftsanforderungen zu vermitteln.

Ein typischer Datenmodellierungs-Workflow umfasst:

• Identifizierung von Entitäten. Um den Modellierungsprozess zu starten, müssen Sie verschiedene Entitäten, Konzepte oder Ereignisse im Datensatz identifizieren. Stellen Sie sicher, dass jede Entität kohärent und logisch von anderen getrennt ist.
• Bestimmung von Eigenschaften. Eigenschaften sind Schlüsselfaktoren, die Entitäten diskret machen. Diese Eigenschaften werden als Attribute bezeichnet und sind einzigartig für verschiedene Entitäten. Zum Beispiel kann eine "Verbraucher"-Entität Attribute wie Telefonnummer, Lieferadresse und mehr haben.
• Verständnis der Beziehungen zwischen Entitäten. Der erste Entwurf Ihres Datenmodells identifiziert die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten. Im E-Commerce ist eine "Kunden"-Entität mit einer anderen Entität, "Produkt", verbunden, wobei die Beziehung "Bestellung aufgegeben" sein kann. Datenarchitekten dokumentieren diese Beziehungen in der Regel mit der Unified Modeling Language (UML).
• Zuordnung von Attributen zu Entitäten. Dieser Schritt der Datenmodellierung stellt sicher, dass Datenmodelle veranschaulichen, wie Unternehmen die Daten nutzen und verarbeiten. Unternehmen können Datenmodellierungsmuster wie Design- oder Analyse-Muster basierend auf ihren Bedürfnissen wählen.
• Entscheidung über den Grad der Normalisierung. Datenarchitekten verwenden die Normalisierungstechnik, um Datenmodelle zu organisieren, indem sie numerische Kennungen, sogenannte Schlüssel, Gruppen von Daten ohne Wiederholung zuweisen. Dies hilft, Speicheranforderungen zu reduzieren, kann jedoch die Abfrageleistungskosten erhöhen.
• Abschluss des Datenmodells. Wiederholen und validieren Sie die obigen Schritte, um einen iterativen Datenmodellierungsprozess zu etablieren. Optimieren und verfeinern Sie sie, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.

Datenmodellierungstechniken

Obwohl viele Techniken helfen, Datenmodelle zu erstellen, bleibt das zugrunde liegende Konzept dasselbe.

Hierarchische Datenmodellierung

IBM entwickelte die hierarchische Datenmodellierung im Jahr 1960. Es ist eine baumartige Struktur mit einem Eltern- (Wurzel-) Knoten, der mit mehreren Kindknoten verbunden ist. Dies ist ein Beispiel für Eins-zu-Viele-Beziehungen, die möglicherweise nicht geeignet sind, um komplexe Datensätze darzustellen.

Moderne Datensätze haben viele-zu-viele-Beziehungen, was den hierarchischen Datenmodellierungsansatz für die heutige datengesteuerte Welt ungeeignet macht. Darüber hinaus macht die Eins-zu-Viele-Beziehungsstruktur es Unternehmen schwer, granulare Einblicke aus den gesammelten Informationen zu gewinnen.

Relationale Datenmodellierung

Die relationale Datenmodellierungstechnik unterstützt Analyseinitiativen bei komplexen Datensätzen (wie Big Data). Sie organisiert Daten in verwandten Tabellen. Organisationen pflegen diese Beziehungen für bessere Konsistenz und Integrität, indem sie die strukturierte Abfragesprache (SQL) verwenden, um Tabellen zu erhalten und aufzuzeichnen.

Edgar F. Codd schlug relationale Datenbanken im Jahr 1970 vor. Sie sind immer noch relevant für die Modellierung von Datensätzen in komplexen Datenanalysen.

Entitäts-Beziehungs-Datenmodellierung

Die Entitäts-Beziehungs- (ER) Datenmodellierung bietet eine logische Struktur, um Beziehungen zwischen Datenpunkten je nach Softwareentwicklungsbedarf zu erstellen. Sie umfasst Entitätstypen (interessante Dinge) und beschreibt Beziehungen, die zwischen ihnen bestehen können.

Diese Technik unterscheidet sich von der relationalen Datenmodellierungstechnik. Sie richtet sich nach spezifischen Geschäftsprozessen in einer festgelegten Reihenfolge, um eine Aufgabe zu erledigen und gleichzeitig Datenschutzrisiken zu minimieren.

Peter Chen führte die ER-Datenmodellierungstechnik 1976 ein, die die Informatikindustrie revolutionierte.

Objektorientierte Datenmodellierung

Die objektorientierte Datenmodellierungstechnik gruppiert Objekte in Klassenhierarchien, die die reale Welt darstellen. Mehrere objektorientierte Programmiersprachen verwenden sie, um Abstraktions-, Vererbungs- und Kapselungsmerkmale abzudecken. Daten und ihre Beziehungen werden in einer Struktur zusammengefasst, die als Objekt bezeichnet wird. Diese Objekte haben mehrere Beziehungen zueinander.

Diese Technik ermöglicht es Datenwissenschaftlern, komplexe Datenstrukturen zu analysieren und darzustellen. Sie wird auch als post-relationale Datenbankmodell bezeichnet.

Dimensionale Datenmodellierung

Die dimensionale Datenmodellierung ermöglicht es Unternehmen, Daten aus Data Warehouses abzurufen. Sie stellt Daten in Würfeln oder Tabellen dar, um sie für eine bessere Analyse und Datenvisualisierung zu zerschneiden und zu würfeln.

Mit dimensionaler Datenmodellierung können Benutzer eine eingehende Analyse durchführen, indem sie Daten aus verschiedenen Perspektiven bewerten.

Netzwerktechnik

Das Netzwerkmodell stellt Objekte und ihre Beziehungen zu Entitäten auf flexible Weise dar. Es erlaubt, dass ein Kinddatensatz mehr als einen Elternteil haben kann. Es ist vom hierarchischen Modell inspiriert, bietet jedoch eine einfachere Möglichkeit, komplexe Beziehungen zu vermitteln.

Die Netzwerktechnik ist ein Vorläufer der Graphdatenstruktur. Sie können mit dieser Technik einen Datensatz mit mehreren Elterndatensätzen verknüpfen.

Vorteile der Datenmodellierung

Datenmodellierung ermöglicht es Geschäftsanalysten, Datenarchitekten und anderen Interessenten, die Beziehung zwischen verschiedenen Datenobjekten zu verstehen und hilft ihnen, ein Informationssystem zu erstellen, das spezifische Geschäftsanforderungen erfüllt.

Nachfolgend sind einige Vorteile der Datenmodellierung für Unternehmen aufgeführt.

• Verbessert die Datenqualität. Datenmodellierung strafft nicht nur den Datenfluss, sondern verbessert auch die Datenqualität. Sie bietet eine Blaupause für Datenanalysten, um die Beziehung zwischen Datenobjekten besser zu verstehen, sodass sie Daten extrahieren können, ohne sich um deren Qualität zu sorgen. Analysten verwenden diese Blaupause, um die bestmöglichen Ansätze zur Gestaltung von Datensystemen zu verstehen und vorzeitigem Codieren zu vermeiden.
• Reduziert Kosten. Analysten folgen einer festgelegten Roadmap, um Informationen mit Datenmodellierung zu sammeln und zu analysieren. Ohne Datenmodellierung könnte ein Unternehmen seine Datenerfassungstechniken überarbeiten, was zu zusätzlichen Betriebskosten führt. Es hilft auch, Fehler und Übersehen zu erkennen, wenn sie leichter zu beheben sind.
• Verbessert die Zusammenarbeit. Datenmodellierung erleichtert die Kommunikation zwischen Entwicklern und Business-Intelligence-Teams, was zu besserer Zusammenarbeit und reduzierten Datenbankentwicklungsfehlern führt. Sie definiert den Umfang klar und bietet etwas Greifbares, das verschiedene Teams auf die gleiche Seite bringt.
• Erhöht die Konsistenz. Datenmodellierung hilft Unternehmen, Konsistenz in der Dokumentation und im Systemdesign sicherzustellen, was eine effektive Implementierung ermöglicht. Dokumentation ermöglicht die langfristige Systemwartung, indem sie Teams hilft, wichtige Abstraktionen und Ideen zu verstehen.

Herausforderungen der Datenmodellierung

Unternehmen stehen vor verschiedenen Herausforderungen bei Datenmodellierungsinitiativen. Diese Herausforderungen können manchmal zu fehlerhaften Datenanalysen und falschen Erkenntnissen führen.

Einige der häufigsten Herausforderungen der Datenmodellierung sind:

• Identifizierung ungenauer Datenquellen. Der gesamte Datenmodellierungsprozess bricht zusammen, wenn die Datenquellen ungenau sind. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie genaue Daten verarbeiten, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Inkonsistente Namensstandards. Schlechte Namenskonventionen können Hindernisse im Datenmodellierungsfahrplan darstellen, insbesondere wenn Daten aus mehreren Quellen stammen. Es ist wichtig, eine standardisierte Namenskonvention für alle Tabellen, Einschränkungen, Spalten und Maße zu befolgen. Zum Beispiel, wenn es zwei Spalten gibt: "Produktion" und "Material". Die erste Spalte listet "Produktionskosten" und "Lieferanten" in zwei Zeilen auf, und ähnlich listet die zweite Spalte "Materialkosten" und "Materiallieferanten" auf. Hier ist "Lieferanten" inkonsistent mit der Namenskonvention und sollte idealerweise "Produktionslieferanten" sein, um dem Standard zu folgen.
• Ignorieren kleiner Datenquellen. Kritische Geschäftsdaten werden an verschiedenen Orten gespeichert, einschließlich der oft übersehenen kleinen Quellen. Die Analyse unvollständiger Datensätze führt zu unsachgemäßer Analyse und fehlerhaften Erkenntnissen. Unternehmen sollten Daten zentralisieren und Silos beseitigen, um Daten erfolgreich zu modellieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Formalisierung der Datenmodellierung

Die Schaffung eines formalen Datenmodellierungsprozesses ermöglicht es Unternehmen, über Daten-Erfassungs-Workflows zu entscheiden und ihnen zu helfen, einen effizienten Prozess festzulegen, der den Geschäftsanforderungen dient. Dies ermöglicht es Ihnen, zusätzliche Betriebskosten zu sparen und Geschäftsanforderungen effektiv zu erfüllen.

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