Was ist Datenmodellierung?
Datenmodellierung ist der Prozess der Visualisierung komplexer Softwaresysteme mithilfe einfacher Diagramme, einschließlich Text und Symbole, um darzustellen, wie Daten innerhalb von Unternehmensinformationssystemen fließen werden. Sie hilft, die Arten von Daten zu veranschaulichen, die im System gespeichert und verwendet werden, wie die Daten organisiert oder gruppiert werden können und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen.
Mit anderen Worten, Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung von Datenmodellen. Datenmodelle sind konzeptionelle Darstellungen von Datenobjekten, zusammen mit den Beziehungen zwischen ihnen und den Regeln. Tatsächlich kann ein Datenmodell als ähnlich zu einem Bauplan oder einer Blaupause eines Architekten betrachtet werden, die hilft, konzeptionelle Modelle zu erstellen und gleichzeitig Beziehungen zwischen verschiedenen Datenobjekten festzulegen.
Datenmodelle helfen, Konsistenz in Namenskonventionen, Semantik, Standardwerten und Sicherheit zu wahren, während sie gleichzeitig die Datenqualität sicherstellen. Dies hilft, eine konsistente und vorhersehbare Art der Definition und Verwaltung von Datenressourcen in einer Organisation bereitzustellen. Sie werden unter Berücksichtigung der Geschäftsanforderungen erstellt. Geschäftsbeteiligte helfen, die Regeln und Anforderungen durch Feedback zu definieren. Dies ermöglicht es den Beteiligten, Fehler zu identifizieren und zu beheben, bevor der eigentliche Code eines neuen Systems geschrieben wird.
Sie sind typischerweise lebende Dokumente, die sich basierend auf sich ändernden Geschäftsanforderungen weiterentwickeln. Sie bieten ein tieferes Verständnis dessen, was entworfen wird, und spielen eine entscheidende Rolle bei der Planung der IT-Architektur und -Strategie sowie bei der Unterstützung verschiedener Geschäftsprozesse.
Arten von Datenmodellen
Ähnlich wie die meisten Designprozesse beginnt die Datenmodellierung auf einem hohen Abstraktionsniveau und wird allmählich spezifischer. Basierend auf ihrem Abstraktionsgrad können Datenmodelle in drei Typen unterteilt werden:
- Konzeptionelles Datenmodell: Dieser Typ von Datenmodell ist die visuelle Darstellung von Datenbankkonzepten und auch der Beziehung zwischen ihnen. Es bietet eine hochrangige Beschreibung eines Datenbankdesigns, das zeigt, wie Daten miteinander in Beziehung stehen und welche Art von Daten gespeichert werden können. Es wird auch als Domänenmodell bezeichnet und wird typischerweise als Teil des anfänglichen Projektanforderungserfassungsprozesses erstellt. Konzeptionelle Datenmodelle zielen darauf ab, ein besseres Verständnis der Daten für ein Geschäftspublikum und nicht für ein technisches zu bieten. Sobald ein konzeptionelles Modell erstellt ist, kann es in ein logisches Datenmodell umgewandelt werden.
- Logisches Datenmodell: Dieses Datenmodell definiert die Struktur von Dateneinheiten und beschreibt Daten aus einer technischen Perspektive. Es ist weniger abstrakt und bietet bessere Details über Datenkonzepte und Beziehungen. In einem logischen Datenmodell sind die Attribute jeder Einheit klar definiert. Es wird als detaillierte Darstellung des Datenbankdesigns verwendet und dient als Grundlage für die Erstellung eines physischen Datenmodells.
- Physisches Datenmodell: Diese Kategorie von Datenmodellen wird für datenbankspezifische Modellierung verwendet. Es bietet ein Schema dafür, wie Daten innerhalb der Datenbank gespeichert werden. Dieser Typ von Datenmodell beschreibt das Datenbankdesign für spezifische Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) und geht ins Detail über Primär- und Fremdschlüssel, Spaltenschlüssel und Einschränkungen.
Arten der Datenmodellierung
Datenmodellierung ermöglicht es Organisationen, Konsistenz, Disziplin und Wiederholbarkeit in der Datenverarbeitung zu etablieren. Sie hat sich parallel zu DBMS entwickelt. Die folgenden sind einige der Datenmodellierungsansätze:
- Hierarchische Datenmodellierung: Dieser Datenmodellierungsansatz hat eine baumartige Struktur, in der jeder Datensatz ein einzelnes Elternteil oder eine Wurzel hat. Es stellt Eins-zu-Viele-Beziehungen dar. Hierarchische Datenmodellierung wird in geografischen Informationssystemen (GIS) und Extensible Markup Language (XML) Systemen verwendet, obwohl sie im Vergleich zu kürzlich entwickelten Datenbankmodellen relativ weniger effizient ist.
- Relationale Datenmodellierung: Diese Datenbankmodellierungstechnik wurde als Alternative zum hierarchischen Datenmodell vorgeschlagen. Sie erfordert nicht, dass Entwickler Datenpfade definieren, und in ihr werden Datensegmente speziell mithilfe von Tabellen verbunden, was die Datenbankkomplexität reduziert.
- Entity-Relationship (ER) Modellierung: ER-Modellierung verwendet Diagramme, um grafisch die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten in einer Datenbank zu zeigen. Datenarchitekten verwenden ER-Modellierungstools, um Datenbankdesignziele durch das Erstellen visueller Karten zu vermitteln.
- Objektorientierte Modellierung: Objektorientierte Datenmodellierung gewann an Popularität, als objektorientierte Programmierung populär wurde. Sie ist ähnlich zu ER-Modellierungstechniken, unterscheidet sich jedoch, da sie sich auf die Objektabstraktion von realen Entitäten konzentriert. Sie kann komplexe Datenbeziehungen unterstützen und Objekte in Klassenhierarchien gruppieren.
- Dimensionale Datenmodellierung: Diese Datenmodellierungstechnik wurde entwickelt, um die Abrufgeschwindigkeit zu optimieren, sobald Daten in einer Datenlager-Software gespeichert sind. Im Gegensatz zu ER- und relationalen Modellen, die sich auf effiziente Speicherung konzentrieren, erhöhen dimensionale Datenmodelle die Redundanz, um das Auffinden von Informationen zu erleichtern.
Schlüssel-Schritte im Datenmodellierungsprozess
Ein Datenmodell ist nichts weiter als eine Zeichnung. Sie sind nur Hüllen ohne gefüllte Daten. Ein Datenmodell kann als Leitfaden betrachtet werden, der die Grundlage für den Aufbau eines detaillierten Datenschemas bildet. Es kann auch verwendet werden, um das Datenschema später im Datenlebenszyklus zu unterstützen. Die folgenden sind einige der Schlüssel-Schritte, die im Datenmodellierungsprozess beteiligt sind:
- Identifizierung der Entitäten oder Geschäftsobjekte, die im zu modellierenden Datensatz dargestellt werden
- Identifizierung der Schlüsseleigenschaften jeder Entität, um sie im Datenmodell zu unterscheiden
- Identifizierung der Art der Beziehungen, die jede Entität zueinander hat
- Identifizierung der verschiedenen Datenattribute, die in das Datenmodell aufgenommen werden sollten
- Zuordnung der Datenattribute zu den Entitäten, damit das Datenmodell die geschäftliche Nutzung der Daten widerspiegelt
- Angemessene Zuweisung von Schlüsseln und Bestimmung des Normalisierungsgrades unter Berücksichtigung der Notwendigkeit, Redundanz zu reduzieren, zusammen mit Leistungsanforderungen
- Abschluss des Datenmodells und Validierung
Vorteile der Datenmodellierung
Datenmodellierung bietet Organisationen als Teil ihres Datenmanagements mehrere deutliche Vorteile. Sie erleichtert es Datenarchitekten, Entwicklern, Business-Analysten und Stakeholdern, die Beziehungen zwischen den in einer Datenbank oder in einem Datenlager gespeicherten Daten zu sehen und zu verstehen. Die folgenden sind einige der Vorteile der Datenmodellierung:
- Macht Datenbanken weniger fehleranfällig und verbessert die Datenqualität
- Erleichtert intelligenteres Datenbankdesign, das zu besseren Anwendungen führen kann
- Erstellt einen visuellen Datenfluss, der den Mitarbeitern hilft zu verstehen, was mit den Daten passiert
- Verbessert die datenbezogene Kommunikation in einer Organisation
- Erhöht die Konsistenz in der Dokumentation
- Erleichtert die Datenzuordnung in einer Organisation
- Beschleunigt den Prozess des Datenbankdesigns auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene
- Reduziert Entwicklungs- und Wartungskosten
- Stellt Geschäftsanforderungen besser dar
- Hilft, redundante oder fehlende Daten zu identifizieren
Beste Praktiken der Datenmodellierung
Ein Datenmodell muss umfassend und widerstandsfähig sein, um Organisationen zu helfen, Risiken zu senken, Fehler zu reduzieren, Konsistenz zu erhöhen und letztendlich Kosten zu senken. Die folgenden sind einige der besten Praktiken der Datenmodellierung:
- Überprüfen Sie die Logik
- Listen Sie alle beteiligten Entitätstypen auf
- Verweisen und nutzen Sie empfohlene Namenskonventionen
- Ordnen Sie alle Entitäten zusammen mit ihren Beziehungen zu
- Überprüfen Sie auf Datenredundanz und entfernen Sie sie durch Normalisierung
- Wenden Sie Denormalisierungsmethoden an, um die Leistung zu verbessern, wenn sie nicht optimal ist
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
