Die Datenmodellierung ist der zentrale Schritt des Software-Engineerings. Das Ziel: Alle Abhängigkeiten der Daten zu bewerten, zu erklären, wie die Daten von der Software verwendet werden, und die Datenobjekte zu definieren, die in einer Datenbank zur späteren Verwendung gespeichert werden. Fragen Sie sich, was Data Modeling eigentlich ist, auf welchen Grundprinzipien es basiert und wie die verschiedenen Modelle aufgebaut sind? Lesen Sie unseren Leitfaden!
Der Lebenszyklus von Daten mag zwar technisch komplex erscheinen, bleibt aber konzeptionell relativ einfach. Zunächst müssen Sie Daten sammeln. Anschließend müssen Sie diese bereinigen und organisieren. Und schließlich müssen Sie verstehen, wie Sie die Daten nutzen können. In dieser entscheidenden Phase geht es um die Datenmodellierung. Das Prinzip: Die Erstellung einer grafischen Darstellung des gesamten Datenportfolios (oder bestimmter Datensegmente), um die verschiedenen verfügbaren Datentypen leicht zu identifizieren, die möglichen Beziehungen zwischen ihnen zu beschreiben, und aufzuzeigen, wie sie entweder zusammengefasst oder aufgeteilt, in jedem Fall aber organisiert werden können, um Interaktionen zu ermöglichen und einen Mehrwert zu generieren.
Das Data Modeling spielt daher eine wichtige Rolle bei der Frage, wie Sie Ihre Daten nutzen können. Datenmodelle werden so aufgebaut, dass sie den Anforderungen des jeweiligen Unternehmens entsprechen. Auch wenn es verschiedene Arten von Datenmodellen gibt, müssen Sie sich immer vor Augen halten, welche Ziele Sie mit der Datenmodellierung erreichen wollen, damit diese wirklich effektiv sein kann.
Mithilfe der Datenmodellierung lässt sich das Fehlerrisiko bei der Entwicklung von Datenbanksoftware verringern. Das spart wertvolle Zeit bei der Konzeption und Erstellung von Datenbanken.
Darüber hinaus sorgt die Datenmodellierung dafür, dass die Datensysteme innerhalb eines Unternehmens einheitlich gestaltet werden. Und letztendlich verspricht das Data Modeling eine Vereinfachung der Kommunikation zwischen Daten- und Fachteams.
Die verschiedenen Arten der Datenmodellierung
Wenn Sie den Weg der Datenmodellierung einschlagen wollen, brauchen Sie einen guten Ausgangspunkt. Dazu gehört auch, dass Sie die wichtigsten Arten von Datenmodellen kennen. Wenn man es schematisch betrachtet, gibt es drei Arten von Modellen:
Das konzeptionelle Datenmodell
Ein konzeptionelles Datenmodell soll den Kontext definieren, der es ermöglicht, die Daten unabhängig von technischen Überlegungen zu verstehen. Das konzeptionelle Modell richtet sich an alle Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen, auch an diejenigen, die keinerlei Datenkenntnisse haben. Das konzeptionelle Modell beschreibt die im System enthaltenen Daten, ihre Attribute und ihre Einschränkungen, die fachlichen Regeln, die für die Daten gelten sowie die Anforderungen an die Sicherheit und Integrität der Daten.
Das logische Datenmodell
Ein logisches Modell liefert mehr Details über die Konzepte und Beziehungen in der betrachteten Datendomäne. Anders ausgedrückt: Es beschreibt Entitäten und Attribute, um eine eindeutige Beschreibung des Zwecks der Daten im Fachbereich zu liefern. Ein logisches Datenmodell ist nicht datenbankspezifisch. Es beschreibt die Daten so detailliert wie möglich, ohne Rücksicht darauf, wie diese physisch in der Datenbank implementiert werden. Zu den Merkmalen eines logischen Datenmodells gehören alle Entitäten und Beziehungen zwischen den Daten, die Attribute jeder Entität, z. B. der Primärschlüssel jeder Entität.
Das physische Datenmodell
Ein physisches Datenmodell bietet eine Darstellung, wie das Modell in der Datenbank aufgebaut werden muss. Ein physisches Datenbankmodell zeigt die gesamten Tabellenstrukturen an, einschließlich Name der Spalte, Datentyp der Spalte, Einschränkungen der Spalte, Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Beziehungen zwischen den Tabellen. Ein physisches Datenmodell wird von Datenbankadministratoren verwendet, um die Größe von Datenbanksystemen abzuschätzen und eine Kapazitätsplanung durchzuführen.
Wie funktioniert die Datenmodellierung?
Die Datenmodellierung beruht auf drei zentralen Modellen: dem relationalen Modell, dem hierarchischen Modell und dem Entity-Relationship-Modell (ER-Modell). Das relationale Modell ist sowohl das älteste als auch das am häufigsten verwendete Modell. Es bezieht sich vor allem auf numerische Datentypen und wird hauptsächlich bei mathematischen Berechnungen wie Summen oder Mittelwerten genutzt.
Wenn Sie möchten, können Sie sich am hierarchischen Modell orientieren, das für Online-Abfragen und Data-Warehouse-Tools optimiert ist. In diesem Fall werden die Daten hierarchisch, in einer absteigenden Baumstruktur, klassifiziert.
Und dann gibt es noch das ER-Modell, das zur Erstellung relationaler Datenbanken verwendet wird, innerhalb derer jeder Eintrag eine Entität darstellt und Felder enthält, die Attribute enthalten.
Sichern Sie die Integrität der Daten, machen Sie Ihre Datenbestände zuverlässig nutzbar, erleichtern Sie die Entwicklung einer Datenkultur in Ihrem Unternehmen … Mithilfe der Datenmodellierung können Sie die positive Dynamik der Datennutzung langfristig nutzen. Machen Sie den ersten Schritt!
