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.

Data modeling in a financial company

Developing a detailed data model may take time, but the more prepared you are at the beginning, the quicker your product will be launched (and the more likely you are to avoid cost- and time-intensive workarounds during the software development process). After investing time and resources in data modeling, First Tech Credit Union Bank realized that building a robust data model up front helped reduce the project go-live time and allowed team members to create better business intelligence (BI) reports.

Data modeling in the construction industry

A leader in the construction world, Kiewit, has established a goal of making their business data more visible to be able to act on it and manage it better. They struggled with proliferation of data silos and inconsistent knowledge across business and IT departments. By realizing that data and technology work best when aligned with an organization’s goals and culture, they started developing a conceptual data model.

To create a data model, they interviewed 30 IT specialists and more than 100 business SMEs. And the result was impressive, as they managed to increase cross-company confidence in data and consistency of the data use. For a large company like Kiewit, that’s huge. Plus, they’re now working on fixing data issues that were identified during the building of a data model. Promptly dealing with those issues can help them align their business goals with data even more.

In this section, we summarize the process of building a data model in four critical data modeling steps:

Step 1. Identify data objects. This step requires defining business entities, their attributes or properties, and establishing relationships between them. Relationships between entities are based on the principles of:

• connectivity: one-to-one, one-to-many, many-to-many
• existence dependency, your business rules which emphasize the importance of data modeling relationships, such as an entity order can’t exist without an entity customer
• cardinality, or how many times an entity can appear in the relationship (e.g., you can limit the number of orders a customer can make at a time)

You can conduct this data investigation process with your in-house data team or hire an external data service provider to ensure that you spot all the crucial relationships between all of the essential data elements. It’s possible to start even with a simple table where you list all the critical data objects and describe their relationships.

Step 2. Diagram data objects. Assembling all data objects in a simplified diagram helps to see the big picture of your data relationships and make strides toward building a full-blown dimensional data model. IBM suggests following the E-R (entity relationship) diagram method introduced by C. R. Bachman, which helps to schematically resemble critical relationships between all of your business entities.

Step 3. Choose a data modeling technique. Depending on the data types your database system will store as well as the intricacy of dependencies between your data objects, choose the right data modeling technique or a combination of several of them. Consult the table below to make the right choice.

Step 4. Implement a data model. Realizing abstract relationships between data objects in the physical world is what constitutes implementing a data model in a database. Building a database based on the data model and integrating it into the application architecture is what makes your software system up and running. That’s the data magic that happens under the hood. Consider also reading our comprehensive article on how to choose a database.

A data model gives you a fundamental understanding of your business dependencies, some of which might be even a surprise for you once brought up in a unified format.

1. Misalignment between technical and business teams. The most common challenges include miscommunication between key stakeholders, leading to costly workarounds and frequent changes in the data model design. Building a communication plan, including all critical stakeholders, would be an optimal solution to this challenge.
2. Overcomplicating a data model. With too many dependencies, relationships, and entities, your data model won’t be efficient. Setting priorities and making tradeoffs where possible is essential. You should analyze the feasibility of your data model during its development to avoid making costly changes at the software architecture level.
3. Assumption-driven data modeling. The last mistake is developing a data model based on assumptions in unclear situations. Each decision in modeling your data should be justified and backed up by a clear business need and existing relationships between business entities.
4. Ignoring data governance and security. Failing to consider data sensitivity, access rights, or compliance data requirements (e.g., GDPR, HIPAA) at the modeling stage can derail development later.

To help you avoid challenges during data modeling in software engineering, we begin by getting to know your business, its internal processes, and external connections. Then we elicit requirements for your software project, which can include functionality you want your software to have or integrations that are necessary, and compose a comprehensive list of those requirements to hand over to our data modeling experts. The more detailed the requirements you share with us, the more accurate the data model we can build.

Let’s move on to software solutions that can facilitate the modeling process.

The software development market boasts lots of examples of real-time data modeling software and tools that simplify this process, making it more efficient. We’ll discuss five common solutions.

Lucidchart is a visual representation tool suited for building data models and software architecture. It is easy to understand and supports shared real-time collaboration for development teams. Most of its features are available for free, and Lucidchart is a perfect tool for quick data modeling that’s understandable for technical and non-technical stakeholders.

Erwin Data Modeler is the top pick for many companies across diverse industries, as it also includes metadata management, data governance, and data intelligence. In fact, Erwin Data Modeler boasts the widest range of features compared to other tools we list here. Users can easily customize the modeling canvas to their needs and use only those functionalities that suit them.

ER/Studio has a convenient collaborative environment and provides lots of scalable opportunities for enterprises of all sizes. ER/Studio offers efficient functionality for data architects, such as forward and reverse engineering. Thus, this tool allows for end-to-end database modeling along with creating a data architecture. ER/Studio also has a wide variety of free tools that help you simplify data modeling without making any financial investment.

Toad Data Modeler is another convenient tool for data architects, as apart from standard data modeling features, it offers separate solutions to maximize integration with various databases. Toad Modeler also allows end users to generate extensive reports based on data models or data architectures.

DbSchema is a database design and management tool that connects to many on-premises databases and cloud database solutions. DbSchema offers the possibility to seamlessly build conceptual and logical data models and create comprehensive physical models based on them. This data modeling solution has multiple layouts serving different needs, allowing you to adjust your model in a way that’s convenient for you, such as by creating primary and foreign keys by dragging and dropping or implementing a show/hide feature for column types.

You should discuss types of data modeling solutions with your technical teams to discover the service that best fits your needs, your business model, and the skills of your data architects and database administrators.

If you have a software solution in mind and are unsure where to start, composing a data model can be the perfect way to structure and visualize your abstract ideas and assess their feasibility. Yalantis’ expert team can choose fitting data modeling tools, apply data modeling best practices, and assist you in quickly and effectively achieving your goals with well-organized software solutions.h

We share key best practices for streamlined data modeling that we follow at Yalantis.

Conduct data modeling sessions with all critical stakeholders. Avoid the common mistake of only involving technical experts in the data modeling process. Make sure that all crucial business representatives are also invited to participate. This way, you can ensure that everyone is on the same page before project development starts, resulting in fewer conflicts during the actual development and deployment.

Clearly define your data needs and requirements. Together with technical and non-technical team members, you can discern necessary data elements that will apply to your software solution. In such a manner, you can ensure high application performance and optimal memory use from the outset.

Begin with a conceptual data model. It may be tempting to avoid building a conceptual data model, but you should consider building it right away, as it will help you see the big picture of your core data assets. Once you have a clear vision of what business entities your application should include and how they’re organized and connected with each other, even at the most basic level, you’ll reduce your chances of missing out on important entities and build an end-to-end system that works without disruptions.

Apply data normalization and denormalization approaches when necessary. With the help of data normalization or normalized forms, you can remove redundant or duplicate data right at the data modeling stage, ensuring enhanced application performance and scalability. Normalized forms can be of three types.

On the contrary, data denormalization combines data elements into larger units for more efficient data management. It increases data redundancy in exchange for much quicker data queries and retrieval. You can define which approach is the most appropriate for you based on your project requirements.

Get professional help. Cooperating with an experienced data architecture team can help you speed up data modeling, as professionals know the right tools for data collection and classification, such as real-time data streaming, and also how to quickly transform your unique requirements into schematic components of a data model.

Consider Yalantis as a data management and Datenengineering-Unternehmen to partner with. We provide strategic guidance to help you capitalize on your data and eventually future-proof your business growth.