Ein umfassender Leitfaden zum Datenmodellieren mit Beispielen

Weißt du, wie viel Daten dein Unternehmen täglich produziert? Wenn ja, wie groß ist der ungefähre Anteil an all diesen Daten, die du in deinem Unternehmen sinnvoll nutzt? Um dir eine grobe Vorstellung zu geben:, Imuta befragte 600 Data-Profis Und ergab, dass Organisationen im Durchschnitt nur 58 Prozent ihrer Daten für die Entscheidungsfindung nutzen. Der Hauptgrund dafür ist der Zugriff auf Daten. Durch die unzureichende Organisation und Verwaltung ihrer Daten verpassen Unternehmen Chancen, ihre Prozesse und Ausgaben zu optimieren.

Stellen Sie sich vor, eine Firma entwickelt neue Softwarelösungen, ohne sicherzustellen, dass ihre Geschäftsziele mit den Strategien für die Datenverwaltung übereinstimmen. In diesem Fall werden sie nicht in der Lage sein, im Markt erfolgreich zu sein und für die Organisation greifbare Ergebnisse zu erzielen, wie z. B. höhere Gewinne und eine bessere Kundenbindung und -akquise.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie Folgendes:

• die Rolle, die Datenmodellierung bei der Entwicklung einer skalierbaren und zuverlässigen Datenarchitektur für Ihr Software-System spielt
• Welche Geschäftsvorteile Sie erwarten können, wenn Sie einen bewährten Ansatz zur Strukturierung Ihrer Daten anwenden
• Gängige Beispiele und Techniken
• Werkzeuge, mit denen Sie das Modellieren beschleunigen können
• Wie Yalantis Ihnen bei der effizienten Modellierung helfen kann

Ein Datenmodell ist eine leicht verständliche Grafik, die Ihre Geschäftsanforderungen berücksichtigt und die Grundlage für die Entwicklung des Datenbankmanagementsystems der Softwareanwendung legt. Der Datenmodellierungsprozess:

• involves Entwurf schematischer Beziehungen zwischen den Kernprozessen des Unternehmens und den Komponenten, die die Essenz einer Softwareanwendung bilden, wie z. B. Fahrern, Fahrzeugflotten und Aufträgen in einer Supply Chain Management-Softwarelösung
• Beginnt bei Stufe der Anforderungenanalyse vor der Entwicklung der Softwarearchitektur

Allerdings ist das Der Wert der Modellierung Ihrer Daten ist doppelt so groß. Je genauer Sie die Datenmodellierung für eine einzelne Anwendung auswählen, desto besser können Sie in Ihrer Organisation solide Datenmanagement-Praktiken etablieren, da das Modellieren Ihnen helfen kann, die Zustandsanalyse Ihrer funktionsübergreifenden Datenressourcen zu verbessern. Laut Piethein Strengholt, Autor des Buches Datenmanagement in großem Maßstab, Modellierung ist ein entscheidender Bereich Datenmanagement.

Hier sehen Sie die von Peter Aiken, Autor des Buches „Data Management Body of Knowledge“, entwickelte Datenmanagementpyramide. Sie spiegelt die typische Hierarchie der Datenmanagementpraktiken in einer Organisation wider.

Datenmanagement, Die Datenintegrität, die die Richtlinien und Verfahren zur Erhaltung der Datenintegrität innerhalb des Unternehmens umfasst, steht an der Basis der Pyramide. Die zweite Ebene betrifft die Datenarchitektur, die Datenqualität und das Metadatenmanagement, die die Grundlage für die dritte Ebene bilden, die sich der Datensicherheit, dem Speicher und der Modellierung widmet. Diese wiederum haben direkten Einfluss auf die Funktionen der Datenintegration und -interoperabilität, ohne die solche wichtigen Geschäftsinnovationen wie Datenanalyse und Business Intelligence nicht ordnungsgemäß funktionieren könnten.

Später besprechen wir, wie Sie ein Datenmodell erstellen können und welche Schritte dieser Prozess umfasst, um Ihnen dabei zu helfen, die Details der Daten noch genauer zu analysieren.

Warum C-Level-Manager sich für Datenmodellierung interessieren sollten

Hier sind einige Gründe dafür, dass Sie den Modellierungsprozess mit Ihren Data-Teams durchführen sollten:

1. Sorgen Sie dafür, dass die Geschäftsprozesse innerhalb Ihres Datenmodells mit Ihren aktuellen und zukünftigen Zielen übereinstimmen. Dies ist entscheidend, um Situationen zu vermeiden, in denen beispielsweise die Geschäftsleitung eine vollständige Umstrukturierung Ihrer Finanzabteilung plant, und das Datenmodell für die gesamte Organisation nicht berücksichtigt wird. Außerdem können Sie durch die Modellierung sicherstellen, dass Ihre Anwendung skalierbar genug ist, um Ihre Strategie für den Unternehmensausbau zu unterstützen und kostspielige Änderungen während der Softwareentwicklung zu vermeiden.
2. Verstehen Sie die Ergebnisse und Erkenntnisse der Datenanalyse besser. Wenn Sie sich in der Prozessphase der Modellierung Ihrer Daten in den Anfangsstufen der Softwareentwicklung engagieren, werden Sie ein umfassenderes Verständnis dafür entwickeln können, welche Datenaspekte und Beziehungen hinter den Ergebnissen Ihrer Datenanalysetools liegen.
3. Effiziente Verteilung von Ressourcen und Budget für Datenmanagement-Praktiken. Wenn Sie sich aktiv in alle Aspekte der Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen einbringen – einschließlich der Datenmodellierung –, werden Sie ein klareres Verständnis dafür entwickeln, wie Sie Ressourcen sinnvoll einsetzen können, um Dateninitiativen zu fördern und den Wert von Daten in Ihrem Unternehmen zu steigern.

Die Entwicklung von Software oder die Verwaltung von Daten ohne ein Datenmodell ist vergleichbar mit der Renovierung eines Wohnhauses ohne detailliertes und genaues Design. Bei Renovierungsarbeiten geben Grundrisse an, wo alle Anschlüsse platziert werden müssen – so haben Sie beispielsweise genügend Anschlüsse an den richtigen Stellen und müssen nach Abschluss der gesamten Arbeiten keine kostspieligen Änderungen vornehmen. Aus demselben Grund identifiziert ein effizienter und durchdachter Datenmodell alle wichtigen Datenressourcen, legt klare Beziehungen zwischen ihnen fest und hilft Ihnen dabei, kostspielige Änderungen während der Softwareentwicklung zu minimieren.

Um besser zu verstehen, wie Datenmodellierung funktioniert, lassen Sie uns zunächst besprechen, aus welchen Schlüsselkomponenten ein Datenmodell besteht.

Organisationen

Entitäten sind ein Kernbaustein eines Datenmodells. Sie repräsentieren reale Objekte in der Geschäftswelt, wie z. B. eine Kunde, Lieferant, Bestellung, und Lieferung in einem Logistikunternehmen oder Transaktion oder Darlehen in einer Finanzorganisation.

Unternehmen sind die Säulen für zukünftige Datenanalyse, Visualisierung und Dashboarding, da sie die Struktur und Beziehungen der Daten definieren, die zu aussagekräftigen Erkenntnissen führen und eine fundierte Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation unterstützen.

Attribute

Attribute sind notwendig, um detailliertere Informationen über Entitäten bereitzustellen. Beispielsweise ist ein Lieferant Eine Entität kann bestimmte Eigenschaften wie Adresse, Firmenname und Telefonnummer besitzen.

Attribute sind immer mit Entitätstypen verbunden und können nicht unabhängig davon existieren. Daher existiert ein Attribut nur in Verbindung mit einem Entitätstyp. Name Bezieht sich immer auf eine bestimmte Entität im Datenmodell und unterscheidet sich je nach dem Entitätstyp, der sie definiert.

Beziehungen

Beziehungen zwischen Entitäten im Datenmodell können in die folgenden Kategorien eingeteilt werden:

• Mehr-zu-mehr, Bei einer Datenmatrix, in der mehrere Elemente eine andere Tabelle umfassen, können viele Elemente in einer anderen Tabelle bearbeitet werden. Beispielsweise können viele Teams an verschiedenen Datenmodellierungsprojekten arbeiten und diese Projekte können viele Teammitglieder umfassen.
• Ein-zu-vieler, Wenn ein Elternelement mit vielen Kindelementen verbunden ist, wie etwa ein Kunde, der mehrere Bestellungen aufgeben kann.
• Ein-zu-eins, Bei einer Verknüpfung eines Datenelements mit nur einem Element in einer anderen Tabelle. Beispielsweise kann jedes Produkt nur ein BOM-Dokument haben.

Die Vorteile der Datenmodellierung variieren je nach Größe und Branche des Unternehmens. Sie ist die richtige Wahl, wenn Sie skalierbare und sichere Anwendungen entwickeln möchten. In der Modellierungsphase können Sie mithilfe verschiedener Tools und bewährter Verfahren Folgendes erreichen:

• legt die Grundlage für das kontinuierliche Wachstum der Daten, die Ihre zukünftige Anwendung verarbeiten kann, und gleichzeitig eine stabile Leistung gewährleistet
• Sorgen Sie dafür, dass Ihre Datenressourcen nicht gegenseitig korrupt werden und sicher mit anderen Anwendungen integriert werden können.

Die Vorteile der Modellierung beschränken sich jedoch nicht auf verbesserte Sicherheit und Skalierbarkeit. Wir können auch die folgenden Vorteile der Datenmodellierung für Ihr Unternehmen nennen:

Verbesserte Datenverwaltung und Datenführung

Ein Datenmodell ermöglicht es Organisationen, die Daten optimal zu strukturieren, die ihre Softwaresysteme erzeugen. Ein strukturiertes Datenmodell ist die ultimative Lösung für chaotische und schlecht organisierte Datenmanagement-Prozesse.

Obwohl ein Datenmodell nicht alle Probleme lösen kann, hilft es Ihnen dennoch, besser zu erkennen, wie Ihre wichtigsten Geschäftseinheiten miteinander verknüpft sind, und schnell herauszufinden, ob in Ihrer Organisation Abteilungen oder Prozesse existieren, die die verwendeten und gespeicherten Daten nicht ordnungsgemäß strukturieren.

Die Erkenntnis Ihrer Datenressourcen und ihrer Beziehung hilft Ihnen, Ihre Initiativen zur Datenverwaltung zu stärken, um die richtige Datenintegrität, -qualität und -nutzbarkeit innerhalb Ihrer Organisation zu gewährleisten. Um diesen Mehrwert zu maximieren, arbeiten Sie mit einem Partner zusammen. Unternehmen für Business Intelligence Sie können sicherstellen, dass Ihre Modellierungsbemühungen direkt zu umfassenderen Analysezielen beitragen. Folglich ermöglicht eine gut definierte Datennutzung Ihren Mitarbeitern und Stakeholdern, konkrete Vorteile aus verschiedenen Datenressourcen zu ziehen.

Softe Erkennung von Datenproblemen

Mit einem Datenmodell können Data-Architecten und Teams, die Datenengineering-Dienstleistungen anbieten, Probleme genau definieren, die den Softwareentwicklungsprozess potenziell erschweren oder unterbrechen können, wie beispielsweise unzusammenhängende, ungenaue, doppelte oder minderwertige Daten. Anbieter von Big Data-Services Dies kann Ihnen helfen, diese Probleme frühzeitig zu erkennen und eine reibungslose Integration über die verschiedenen Systeme zu gewährleisten. Dieser Vorteil der Datenmodellierung ist besonders wichtig, wenn eine Softwareanwendung mit anderen Unternehmenssystemen oder Drittanbieterlösungen integriert werden soll. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass der Datenaustausch zwischen den Lösungen präzise, zeitgerecht und reibungslos abläuft.

Verkürzung der Markteinführungszeit für Ihre Softwarelösungen

Mit Hilfe eines gut definierten Datenmodells kann ein Entwicklungsteam eine klare Vorstellung von den Komponenten haben, die in jeder Entwicklungsphase einer Anwendung erstellt werden müssen, ohne dass es häufig auf die Geschäftspartner zurückgreifen muss.

Verbesserte Projektdokumentation und Wissensaustausch

Um ein effizientes Datenmodell zu erstellen, müssen Sie aktiv mit Business-Analysten und technischen Stakeholdern zusammenarbeiten und sicherstellen, dass alle die gleichen Informationen haben. Diese Abstimmung zu Beginn eines Datenmodellierungsprojekts hilft Ihnen, detaillierte und präzise Projektdokumentation zu erstellen, die Sie bei Bedarf an andere Teammitglieder des Unternehmens weitergeben oder als Grundlage für die beschleunigte Entwicklung anderer Softwaresysteme nutzen können.

Vorbereitung auf Datenanalyse und -visualisierung

Das Entwerfen eines Datenmodells ist eng mit Business Intelligence-Dienstleistungen und fortschrittliche Analyse-Lösungen, da sie Unternehmensbeteiligten die Möglichkeit bietet, ein gegenseitiges Verständnis dafür zu entwickeln, wie Daten in ihrer Organisation organisiert sind. Je genauer der Modellierungsprozess ist, desto besser und stärker ausgerichtet ist die Datenanalyse auf das Geschäftsfeld. Wenn Sie ein klares Verständnis für die Beziehungen zwischen Ihren Kerndatenbeständen haben, können Sie die richtigen Kriterien für Business Intelligence und fortgeschrittene Analyse-Tools festlegen, um nützliche Erkenntnisse zu generieren. Unsere Data Science-Berater Wir können Ihnen dabei helfen, einen geeigneten Modellierungsprozess zu implementieren, der in Zukunft die Unterstützung fortschrittlicher Analysen ermöglicht.

Nun, da Sie eine allgemeine Vorstellung davon haben, was Datenmodellierung ist und wie Sie von deren Entwicklung profitieren können, kommen wir zu den verschiedenen Typen von Datenmodellen.

Es gibt drei Datamodelltypen: konzeptionell, logisch und physikalisch. Diese werden als Datamodelltypen bezeichnet, gelten aber auch als Phasen der Datamodellentwicklung.

Beispiel für ein konzeptionelles Datenmodell

Diese Datenmodellierungsart wird aufgrund ihrer simplen Natur häufig übersehen und als unbedeutend betrachtet. Doch konzeptionelle Modelle sind genau das, was den gesamten Modellierungsprozess prägen. Die Entwicklung konzeptioneller Datenmodelle erfordert es, dass Data-Architecten und kritische Geschäftsinteressentengruppen hochgradige Geschäftskonzepte bereitstellen, die die Geschäftsprozesse, die Beziehungen zwischen diesen Prozessen und die wichtigsten darin enthaltenen Entitäten beschreiben.

Ein Beispiel für die Konzeption eines Datenmodells: Nehmen wir ein Unternehmen, das eine Anwendung für seine Fertigungsabteilung entwickeln muss und beginnt damit, die wichtigsten Konzepte für das Datenmodell der Anwendung zu beschreiben. Diese Konzepte könnten sein: Material, Produkt, Stücklisten (BOM), Montagelinie, Mitarbeiter, Lieferant, und Auftragsbestätigung. Je nach Art der involvierten Anwendungen, Objekten und Benutzerrollen können weitere Entitäten entstehen. Nachdem die wichtigsten Entitäten definiert wurden, erfolgt der nächste Schritt der Festlegung der Beziehungen zwischen ihnen.

Beispiel für ein logisches Datenmodell

Die Entwicklung eines logischen Modells beginnt mit der Erstellung eines Entitätsbeziehungsdiagramms (ERD), das die Beziehungen zwischen den Entitäten im konzeptionellen Modell detaillierter beschreibt. Die Daten in einem logischen Datenmodell können bereits in Tabellen, Spalten und Zeilen organisiert werden.

Es mag zunächst so erscheinen, als wäre es eine relativ einfache Aufgabe, alle möglichen Beziehungen zwischen Ihren Datenelementen zu berücksichtigen. Doch oft braucht es viel Zeit, um alle möglichen und verborgenen Abhängigkeiten aufzudecken. Wenn Sie ein Software-System erstellen möchten, das zwei oder mehr Abteilungen (wie z. B. Produktion und Supply Chain) umfasst, müssen Sie mit noch viel mehr Entitäten zusammenarbeiten.

Und genau hier kann es schwierig und verwirrend werden, insbesondere wenn bestimmte Einheiten über mehrere Abteilungen hinweg bestehen. Beispielsweise kann sowohl das Fertigungs- als auch das Lieferketten-Team ein Geschäftsbereich für Aufträge haben, der jedoch für jede Abteilung eine andere Bedeutung haben kann. Für das Fertigungs-Team kann dies auf eine Bestellung bei einem Lieferanten zur Lieferung von Materialien hindeuten, während für das Lieferketten-Team eine Bestellung eines Kunden eine solche sein kann.

Beispiel für ein physikalisches Datenmodell

Ein physischer Datenmodell ähnelt Ihrer Anwendungsdatenbank eher als frühere Modelle, und es ist besser, es nicht zu vermeiden.

Um physische Datenmodelle zu erstellen, müssen Sie alle Spalten, Tabellen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Datensätzen definieren – sowie den Kontext für die Erfassung und Speicherung der Daten –, sodass Datenarchitekten eine vollständige Datenbank für die Anwendung entwerfen können. Im Wesentlichen beantwortet ein physisches Modell die Frage: Wie machen Sie das? Implementieren Eine Datenbankebene in der Anwendungsarchitektur?

Die Erstellung von konzeptionellen, logischen und physikalischen Modellen ist nur der erste Schritt auf dem Weg zur Erstellung eines umfassenden Datenmodells. In dem nächsten Abschnitt erfahren Sie, was als nächstes zu tun ist.

Sobald ein physischer Datenmodell erstellt wurde, liegt es an den Data-Architecten, diese Tabellen und Spalten so zu kombinieren, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen und Ihre Geschäftsabläufe unterstützen. Hier sind einige Arten von Datenmodellierungstechniken.

Relationale Datenmodellierung

In einem relationalen Modell werden Daten in Tabellen, Spalten und Zeilen organisiert, um eine effiziente und einfache Abfrage zu ermöglichen. Diese Art von Modell eignet sich für Anwendungen mit komplexen, vielen-zu-allen-Beziehungen. Relational Data Models, wie relationalen Datenbanken, sind der häufigste Ansatz, da sie zeigen, wie sich Entitäten in einer Tabelle, wie beispielsweise alle Kunde Die Daten (Kundennummer, Adresse, Bundesland) beziehen sich auf Daten in einer anderen Tabelle (wie z. B. der Bestellungen Tabelle).

Dieses Modell verwendet eine Reihe von Schlüsselwerten zur Organisation der Daten. Primäre Schlüssel (PK) geben an, welche Entitäten eine Tabelle enthält, und Fremdschlüssel (FK) dienen dazu, Beziehungen zwischen zwei separaten Tabellen anzuzeigen.

Gemeinsame Systeme wie Sales Management-Software, Supply Chain Management-Systeme, Krankenhausmanagementsysteme (HMS), Content Management-Systeme (CMS) und Customer Relationship Management-Systeme (CRM) verwenden einen relationalen Datenmodellierungsansatz zur effizienten Datenorganisation.

Hierarchisches Datenmodellieren

Wie der Name schon vermuten lässt, ermöglicht ein hierarchisches Datenmodell Datenarchitekten, Datenobjekte mit einem Verwandtschaftsverhältnis zwischen Eltern und Kindern zu organisieren. In einem solchen Datenmodell können auch Kindknoten zu Elternknoten werden, jedoch gibt es für jeden Satz von Kindknoten immer einen primären Elternknoten. Diese Datenmodelle eignen sich beispielsweise für Anwendungen, die komplexe Organisationsstrukturen wie alle Unternehmensabteilungen beinhalten müssen, wobei das Vorstandsteam als Verantwortlicher für alle diese Abteilungen fungiert. Die hierarchische Modellierung eignet sich auch für die Erstellung von Dateisystemen mit strikter Unterordnung.

Hierarchische Datenmodelle in der Softwareentwicklung gelten als eher unflexibel und erfordern einen komplexeren Datenerhaltungsaufwand als relationale Datenmodelle. Wenn Sie einen flexibleren Ansatz bevorzugen, können Sie sich für ein relationales Modell entscheiden.

Datenmodellierung in einem Netzwerk

Die dritte Methode, die wir vorstellen werden, ist das Netzwerkdatenmodellieren, eine Weiterentwicklung des starren hierarchischen Modells. Das Netzwerkmodell ermöglicht es, dass jede Tochterverzweigung mehrere übergeordnete Knotenpunkte aufweist. So entwickelt sich eine Eins-zu-allen-Beziehung in einem hierarchischen Modell zu einer Eins-zu-allen-Beziehung in einem Netzwerkmodell.

Dieses Datenmodell ist eine grafische Darstellung auf hoher Ebene, die aus Kisten und Pfeile Anstatt eines komplexen Systems von Tabellen und Spalten wie in einem relationalen Datenmodell. Kisten Datenfelder angeben, und Pfeile Zeigen Sie die Beziehungen zwischen ihnen an.

Die Netzwerkdatenmodellierungstechnik eignet sich zur Erstellung einer komplexen Organisationsstruktur, da sie mehr Beziehungen zwischen den Entitäten aufweist als ein hierarchisches Datenmodell. Solche Modelle sind von einfacher Natur und gut lesbar, da sie wie Diagramme aussehen, fehlen jedoch die Flexibilität von relationalen Datenmodellen.

Objektorientiertes Datenmodellieren

Diese Herangehensweise basiert auf den Prinzipien der objektorientierten Programmierung und funktioniert besonders gut bei Programmiersprachen wie C++, Java und Python. Der größte Nachteil ist jedoch, dass diese Modellierungsmethode nicht so produktiv ist, wenn sie mit anderen Programmiersprachen kombiniert wird.

Das kritische Prinzip der objektorientierten Datenmodellierung Statt, wie bei relationalen Datenmodellen, die Entitäten und ihre einzigartigen Eigenschaften zu definieren, definieren Datenarchitekten zunächst Entitäten, die gemeinsame Eigenschaften aufweisen. Daten und reale Aktionen, die mit ihnen durchgeführt werden können (Methoden) werden in einer einzigen Einheit gespeichert, die als Objekt.

Ziel des objektorientierten Modellierungssprinspses Ziel ist es, Entwicklungsressourcen zu sparen, indem ein prägnantes Datenmodell erstellt und die Komponenten so oft wie möglich wiederverwendet werden.

Das objektorientierte Modellieren kann in vielen Szenarien eingesetzt werden, aber dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn Ihre Anwendung in einer objektorientierten Programmiersprache entwickelt werden soll und ein Code-first-Ansatz für die Softwareentwicklung (d. h. der Code für die Implementierung der Funktionalität wird vor der Softwarearchitektur und anderen Dokumentationen entwickelt) im Vordergrund steht.

In diesem Abschnitt haben wir die häufigsten Datenmodellierungstechniken behandelt. Es gibt jedoch viele weitere, die sich aufgrund der sich entwickelnden digitalen Technologien ergeben. Außerdem besteht die Möglichkeit, hybride Datenmodelle zu erstellen, die mehrere Techniken kombinieren. Welche Datenmodellierung für Ihr Projekt am besten geeignet ist, hängt von den spezifischen funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen ab, die Sie für Ihr Software-System festgelegt haben.

Datenmodellierung in einem Finanzunternehmen

Die Entwicklung eines detaillierten Datenmodells kann Zeit in Anspruch nehmen, aber je besser Sie sich am Anfang vorbereitet haben, desto schneller kann Ihr Produkt auf den Markt gebracht werden (und desto eher können Sie während des Softwareentwicklungsprozesses kostspielige und zeitaufwändige Umgehungsstrategien vermeiden). Nachdem Sie Zeit und Ressourcen in die Datenmodellierung investiert haben, First Tech Credit Union Bank Erkannten, dass die Erstellung eines robusten Datenmodells im Vorfeld dazu beitrug, die Implementierungszeit des Projekts zu verkürzen und den Teammitgliedern die Möglichkeit zu geben, bessere Business Intelligence-Berichte zu erstellen.

Datenmodellierung in der Bauindustrie

Kiewit, ein führender Anbieter in der Bauindustrie, hat sich zum Ziel gesetzt, seine Geschäftsinformationen besser sichtbar zu machen, um darauf reagieren und sie besser verwalten zu können. Sie hatten mit der Verbreitung von Datenzentren und unzusammenhängenden Kenntnissen in den Geschäftsbereichen und den IT-Abteilungen zu kämpfen. Durch die Erkenntnis, dass Daten und Technologie am besten funktionieren, wenn sie an die Ziele und die Kultur einer Organisation angeglichen sind, begann sie, ein konzeptionelles Datenmodell zu entwickeln.

Um ein Datenmodell zu erstellen, befragten sie 30 IT-Spezialisten und mehr als 100 kleine und mittlere Unternehmen. Das Ergebnis war beeindruckend: Sie konnten das Vertrauen innerhalb des gesamten Unternehmens in Daten und die Konsistenz der Datenverwendung steigern. Für ein Unternehmen wie Kiewit ist das enorm wichtig. Außerdem arbeiten sie nun daran, die während der Erstellung des Datenmodells identifizierten Datenprobleme zu beheben. Die sofortige Behebung dieser Probleme kann ihnen dabei helfen, ihre Geschäftsziele noch besser an die Daten anzupassen.

In diesem Abschnitt fasen wir den Prozess der Erstellung eines Datenmodells in vier kritischen Schritten der Datenmodellierung zusammen:

Schritt 1. Identifizieren von Datenelementen. Dieser Schritt erfordert die Definition von Unternehmensstrukturen, deren Attribute oder Eigenschaften sowie die Festlegung von Beziehungen zwischen ihnen. Die Beziehungen zwischen den Unternehmensstrukturen basieren auf den Prinzipien:

• Verbindung: Ein-zu-eins, Ein-zu-viel, Mehr-zu-viel
• Existenzabhängigkeit, Bei Ihrer Geschäftspraxis sollten Sie die Bedeutung der Beziehung zwischen Datenmodellen berücksichtigen, z. B. kann eine Entitäts-Reihe ohne eine Entitäts-Kunden nicht existieren.
• Kardinalzahl, oder wie oft eine Einheit in der Beziehung vorkommen darf (z. B. Sie können die Anzahl der Bestellungen begrenzen, die ein Kunde gleichzeitig tätigen kann)

Sie können diesen Datenanalysenprozess intern durchführen oder einen externen Datendienstleister beauftragen, um sicherzustellen, dass alle entscheidenden Zusammenhänge zwischen allen wichtigen Datenelementen erkannt werden. Es ist sogar möglich, mit einer einfachen Tabelle zu beginnen, in der alle wichtigen Datenelemente aufgeführt und ihre Beziehungen beschrieben werden.

Schritt 2. Diagrammdatenobjekte erstellen. Die Zusammenstellung aller Datenobjekte in einem vereinfachten Diagramm hilft, das große Bild der Datenbeziehungen zu erkennen und Schritte zu unternehmen, um ein umfassendes Dimensionsdatenmodell zu erstellen. IBM empfiehlt die E-R-Diagrammmethode nach C. R. Bachman, die dabei hilft, kritische Beziehungen zwischen allen Geschäftseinheiten schematisch darzustellen.

Schritt 3. Wählen Sie eine Datenmodellierungstechnik aus. Je nach den Datentypen, die Ihr Datenbanksystem speichert, sowie der Komplexität der Abhängigkeiten zwischen Ihren Datenelementen, sollten Sie die richtige Datenmodellierungsmethode oder eine Kombination mehrerer davon wählen. Bitte beachten Sie die folgende Tabelle, um die richtige Wahl zu treffen.

Schritt 4. Implementieren Sie ein Datenmodell. Die Veranschaulichung abstrakter Zusammenhänge zwischen Datenobjekten in der physischen Welt ist der Grundstein für die Implementierung eines Datenmodells in einer Datenbank. Die Erstellung einer Datenbank auf der Grundlage des Datenmodells und seine Integration in die Anwendungsarchitektur sind die Voraussetzungen dafür, dass Ihr Softwaresystem betriebsbereit ist. Das ist die Datenmagie, die hinter der Kulisse stattfindet. Lesen Sie auch unseren umfassenden Artikel über die Implementierung von Datenmodellen. Wählen Sie eine Datenbank aus.

Ein Datenmodell vermittelt Ihnen ein grundlegendes Verständnis Ihrer Geschäftsbeziehungen, von denen einige möglicherweise für Sie eine Überraschung darstellen, wenn sie in einem einheitlichen Format vorgestellt werden.

1. Unangemessene Abstimmung zwischen technischer und Geschäftsabteilung. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören Kommunikationsprobleme zwischen den wichtigsten Stakeholdern, die zu kostspieligen Umgehungsstrategien und häufigen Änderungen beim Datenmodelldesign führen. Die Entwicklung eines Kommunikationsplans, der alle wichtigen Stakeholder einbezieht, wäre die optimale Lösung für diese Herausforderung.
2. Eine Datenmodellierung zu überkomplexieren. Mit zu vielen Abhängigkeiten, Beziehungen und Entitäten wird Ihr Datenmodell nicht effizient sein. Die Festlegung von Prioritäten und der Einsatz von Kompromissen, wo immer möglich, sind unerlässlich. Während der Entwicklung Ihres Datenmodells sollten Sie dessen Machbarkeit analysieren, um kostspielige Änderungen auf der Softwarearchitekturebene zu vermeiden.
3. Datenmodellierung, die auf der Annahme basiert. Das letzte Fehler ist die Entwicklung eines Datenmodells, das auf Annahmen in unklaren Situationen basiert. Jede Entscheidung bei der Modellierung Ihrer Daten sollte mit einem klaren geschäftlichen Bedarf und bestehenden Beziehungen zwischen Geschäftseinheiten begründet und unterstützt werden.
4. Die Datenverwaltung und die Sicherheit werden ignoriert. Das Fehlen der Berücksichtigung von Datensensitivität, Zugriffsrechten oder Compliance-Anforderungen (z. B. DSGVO, HIPAA) in der Modellierungsphase kann die spätere Entwicklung gefährden.

Um Ihnen bei der Modellierung von Daten während der Softwareentwicklung zu helfen, beginnen wir mit der Erforschung Ihres Geschäfts, seiner internen Prozesse und externer Verbindungen. Anschließend erstellen wir Anforderungen für Ihr Softwareprojekt, die beispielsweise die gewünschten Funktionalitäten Ihrer Software oder notwendige Integrationen umfassen können. Anschließend erstellen wir eine umfassende Liste dieser Anforderungen, die wir unseren Experten für Datenmodellierung übergeben können. Je detaillierter die von Ihnen mit uns geteilten Anforderungen sind, desto genauer können wir das Datenmodell erstellen.

Nun kommen wir zu Softwarelösungen, die den Modellierungsablauf erleichtern können.

Der Markt für Softwareentwicklung bietet viele Beispiele für Echtzeit-Datenmodellierungssoftware und -werkzeuge, die diesen Prozess vereinfachen und effizienter machen. Wir werden fünf häufig verwendete Lösungen besprechen.

Lucidchart Lucidchart ist ein visuelles Repräsentationstool, das sich ideal für die Erstellung von Datenmodellen und Softwarearchitekturen eignet. Es ist leicht zu verstehen und unterstützt die gemeinsame Zusammenarbeit in Echtzeit für Entwicklungsteams. Die meisten Funktionen sind kostenlos verfügbar, und Lucidchart ist ein idealer Tool für die schnelle Datenmodellierung, die sowohl technische als auch nicht-technische Interessengruppen verständlich macht.

Erwin Data Modeler Erwin Data Modeler ist bei vielen Unternehmen in verschiedenen Branchen die erste Wahl, da es auch die Funktionen für die Metadatenverwaltung, die Datenverwaltung und die Datenintelligenz umfasst. Tatsächlich bietet Erwin Data Modeler die größte Auswahl an Funktionen im Vergleich zu anderen hier aufgeführten Tools. Benutzer können das Modellierungs-Canvas ganz einfach an ihre Bedürfnisse anpassen und nur die Funktionen verwenden, die für sie geeignet sind.

ER/Studio Er bietet eine komfortable kollaborative Umgebung und bietet Unternehmen jeder Größe zahlreiche skalierbare Möglichkeiten. ER/Studio bietet effiziente Funktionen für Datenarchitekten, wie z. B. die Vor- und Rückverifikation. Damit ermöglicht dieses Tool die ganzheitliche Modellierung von Datenbanken sowie die Erstellung einer Datenarchitektur. ER/Studio verfügt außerdem über eine Vielzahl von kostenlosen Tools, die Ihnen helfen, das Datenmodellieren zu vereinfachen, ohne finanzielle Investitionen zu tätigen.

Toad Data Modeler Tad ist ein weiteres praktisches Werkzeug für Data-Architects, da es neben den standardmäßigen Datenmodellierungsfunktionen auch separate Lösungen bietet, um die Integration mit verschiedenen Datenbanken zu maximieren. Das Toad Modeler ermöglicht es Endnutzern außerdem, umfangreiche Berichte basierend auf Datenmodellen oder Datenarchitekturen zu erstellen.

DbSchema DbSchema ist ein Datenbank-Design- und -Management-Tool, das mit vielen lokalen und Cloud-Datenbanklösungen verbunden werden kann. DbSchema bietet die Möglichkeit, konzeptionelle und logische Datenmodelle nahtlos zu erstellen und daraus umfassende physische Modelle zu erstellen. Diese Datenmodellierungssoftware verfügt über mehrere Layouts, die unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden und es Ihnen ermöglichen, Ihr Modell so anzupassen, wie es für Sie praktisch ist, beispielsweise durch die Erstellung primärer und Fremdschlüssel durch Ziehen und Ablegen oder die Implementierung einer „Show/Hide“-Funktion für Spaltentypen.

Sie sollten mit Ihren technischen Teams die verschiedenen Möglichkeiten der Datenmodellierung besprechen, um die Dienstleistung zu finden, die Ihren Anforderungen, Ihrem Geschäftsmodell und den Fähigkeiten Ihrer Data-Architecten und Datenbankadministratoren am besten entspricht.

Wenn Sie eine Softwarelösung im Hinterkopf haben und nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, kann das Erstellen eines Datenmodells die perfekte Möglichkeit sein, Ihre abstrakten Ideen zu strukturieren und zu visualisieren sowie deren Machbarkeit zu bewerten. Das Expertenteam von Yalantis kann passende Datenmodellierungswerkzeuge auswählen, die besten Praktiken im Datenmodellieren anwenden und Sie dabei unterstützen, Ihre Ziele schnell und effektiv mit gut organisierten Softwarelösungen zu erreichen.h

Wir teilen die wichtigsten Best Practices für eine effiziente Datenmodellierung, die wir bei Yalantis anwenden.

Veranstalten Sie Datenmodellierungsgespräche mit allen wichtigen Stakeholdern. Vermeiden Sie den häufigen Fehler, nur technische Experten in den Datenmodellierungsprozess einzubeziehen. Stellen Sie sicher, dass auch alle wichtigen Geschäftsvertreter teilnehmen dürfen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass alle Beteiligten vor Beginn der Projektentwicklung auf der gleichen Seite stehen und dadurch weniger Konflikte während der eigentlichen Entwicklung und Implementierung entstehen.

Definieren Sie Ihre Datenbedürfnisse und -anforderungen klar. Gemeinsam mit Teammitgliedern aus dem technischen und nicht-technischen Bereich können Sie die notwendigen Datenelemente identifizieren, die für Ihre Softwarelösung gelten. Auf diese Weise können Sie von vornherein eine hohe Anwendungsperformance und eine optimale Speichernutzung gewährleisten.

Beginnen Sie mit einem konzeptionellen Datenmodell. Es mag verlockend sein, ein konzeptionelles Datenmodell zu vermeiden, aber Sie sollten es sofort erstellen, da Ihnen das ein besseres Gesamtbild Ihrer Kerndatenressourcen vermittelt. Sobald Sie eine klare Vorstellung davon haben, welche Geschäftseinheiten Ihre Anwendung enthalten sollte und wie sie organisiert und miteinander verbunden sind – selbst auf der grundlegendsten Ebene –, verringern Sie Ihre Wahrscheinlichkeit, wichtige Einheiten zu verpassen, und bauen Sie ein end-to-end-System auf, das ohne Unterbrechungen funktioniert.

Verwenden Sie bei Bedarf Datennormalisierungs- und -denormalisierungsansätze. Mit Hilfe von Datennormalisierung oder normalisierten Formaten können Sie überflüssige oder doppelte Daten bereits in der Datenmodellierungsphase entfernen und so die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit der Anwendung verbessern. Normalisierte Formate können in drei verschiedenen Varianten vorkommen.

Im Gegenteil, Datendenormalisierung Verknüpft Datenelemente zu größeren Einheiten für eine effizientere Datenverwaltung. Es erhöht die Datenredundanz im Gegenzug für viel schnelleren Datenabruf und -abfragen. Sie können anhand der Anforderungen Ihres Projekts festlegen, welche Methode für Sie am geeignetsten ist.

Suchen Sie professionelle Hilfe. Die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Data-Architecture-Team kann Ihnen dabei helfen, das Datenmodellieren zu beschleunigen, da Fachleute die richtigen Tools für die Datenerhebung und -klassifizierung kennen, wie zum Beispiel Datenstreaming in Echtzeit, und auch, wie Sie Ihre individuellen Anforderungen schnell in schematische Komponenten eines Datenmodells umwandeln können.

Betrachten Sie Yalantis als ein Datenmanagement- und Datenengineering-Unternehmen Wir bieten strategische Beratung an, um Ihnen zu helfen, Ihre Daten optimal zu nutzen und so Ihr Geschäft in Zukunft auch weiterhin wachsen zu lassen.