Ein vollständiges und optimales Datenmodell trägt zur Erstellung einer optimierten, logischen Datenbank bei, die Redundanz beseitigt, Speicheranforderungen verringert und einen effizienten Abruf ermöglicht. Außerdem bietet es allen Systemen eine „Single Source of Truth“, die für einen effektiven Betrieb und den Nachweis der Einhaltung von Gesetzen und behördlichen Standards von entscheidender Bedeutung ist. Die Datenmodellierung ist ein wichtiger Schritt in zwei kritischen Aktivitäten einer digitalen Organisation. Datenmodelle sind entscheidend, um alle Segmente eines Unternehmens – IT, Geschäftsanalysten, Management und andere – zusammenzubringen, um gemeinsam Informationssysteme (und die Datenbanken, auf die sie sich verlassen) aufzubauen. Diese Systeme erfordern korrekt definierte und formatierte Daten, und Modelle geben Aufschluss darüber, welche Daten benötigt werden und wie sie angeordnet werden sollten, um die beabsichtigten Geschäftsaktivitäten zu unterstützen.
Datenmodell
Datenmodelle sind grafische Darstellungen der Datenelemente einer Organisation und der Beziehungen zwischen ihnen. Modelle helfen bei der Entwicklung effektiver Informationssysteme, indem sie bei der Definition und Strukturierung von Daten im Zusammenhang mit kritischen Geschäftsaktivitäten helfen. Sie ermöglichen geschäftlichen und technischen Mitarbeitern die Zusammenarbeit bei der Aufbewahrung, dem Zugriff, der gemeinsamen Nutzung, Aktualisierung und Nutzung von Daten innerhalb eines Unternehmens. Datenmodelle bestehen aus Entitäten, also den Objekten oder Konzepten, über die wir Daten sammeln möchten, und sie werden zu Tabellen in einer Datenbank. Zu den potenziellen Entitäten in einem Datenmodell gehören Produkte, Lieferanten und Kunden.
Vor der Planung und Erstellung eines Softwareprojekts muss eine detaillierte Vorstellung davon vorliegen, wie das fertige Produkt aussehen und wie es sich verhalten wird. Die Sammlung von Geschäftsregeln, die die erforderliche Funktionalität regeln, ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Vision. Die Datenbeschreibung besteht aus den Datenflüssen (oder dem Datenmodell) und dem Datenbankdesign, das sie unterstützt. Die Datenmodellierung bewahrt das Konzept und dient als Fahrplan für Softwareentwickler. Nachdem die Datenbank und die Datenflüsse vollständig eingerichtet und dokumentiert wurden und die Systeme gemäß diesen Spezifikationen aufgebaut wurden, sollten die Systeme die Funktionalität bereitstellen, die erforderlich ist, um die Daten gültig zu halten.
Datenmodell-Tools
Datenmodellierungstools helfen Unternehmen zu verstehen, wie sie ihre Daten kombinieren und anordnen können – und wie dies mit größeren Geschäftsanstrengungen zusammenhängt. Das Finden des richtigen ist entscheidend für die Verbesserung der Verfahren und Dokumentation von Software. Entwicklung, Analytik und Business Intelligence. Die Entscheidung, welche Datenmodellierungstools verwendet werden sollen, kann jedoch schwierig sein.
#1. Zeichnen.io
Betrachten Sie Draw.io als die Verbindung zwischen Stift und Papier oder Whiteboard und etwas Formellerem. Es ist ein kostenloser, einfacher, browserbasierter Ersteller von Flussdiagrammen, mit dem Benutzer Entitätsformen (wie Ellipsen und Parallelogramme in Datenmodellen) per Drag-and-Drop auf eine Leinwand ziehen und sie mit Verbindungslinien verbinden können. Es ist eine schnelle Methode, um alles herunterzuladen, selbst wenn Sie keinen Zugriff auf leistungsstarke Software haben. Es könnte unter diesen Umständen keinen Sinn machen, wenn es viele unstrukturierte Daten gibt.
Schlüsseleigenschaften:
1. SQL-Plugin ist verfügbar.
2. Ideal für Finanzmodelle
3. Die Möglichkeit, Objektformen zu ziehen und abzulegen
#2. Lucidchart
Lucidchart ist ein mit Draw.io vergleichbarer Diagrammersteller, der jedoch ausgefeiltere Abläufe und eine bessere Datensicherheit bietet. Im Gegensatz zu Draw.io sind die unbegrenzten Pläne von Lucidchart nicht kostenlos. Da Lucidchart mit SQL verknüpft ist, können Benutzer ihre Leinwände in ihr eigentliches Datenbankverwaltungssystem leiten. Durch die Integration mit Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana und Slack fördert Lucidchart die Zusammenarbeit. Es erleichtert auch die Zusammenarbeit durch integrierte Chat-, Co-Authoring- und Kommentarfunktionen.
#3. MySQL-Workbench
Diese kostenlose, plattformübergreifende Open-Source-GUI-Schicht zur Datenmodellierung für MySQL-Datenbanken ist für ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit bekannt. Das Datenbankarchitekten-, Entwickler- und Datenbankadministrator-Tool ist für Windows, Linux und Mac OS X verfügbar. MySQL Workbench umfasst Datenmodellierung, SQL-Erstellung und umfangreiche Verwaltungstools für Serverkonfiguration, Benutzerverwaltung, Sicherung und vieles mehr.
#4. DbSchema
DbSchema ist ein Datenbankdesign-Tool, das sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Alternativen bietet und mit einer Vielzahl von Datenbanken kompatibel ist. Dies unterstützt unter anderem auch Datenmodellierungstechniken wie das Erstellen visueller Abfragen, die Schemasynchronisierung und die Automatisierung von Datenbankprozessen wie der Schemabereitstellung. DbSchema kann auch von Datenmodellierern verwendet werden, um Tabellen in verschiedenen Layouts anzuordnen, Berichte im HTML- oder PDF-Format zu erstellen und verschiedene Datenbanken oder Skripte zu vergleichen, um Fehler zu entdecken.
#5. PgModeler
PgModeler ist ein Open-Source-PostgreSQL-Datenbankmodellierungstool, das unter Windows, Linux und macOS ausgeführt werden kann. Obwohl dieses Tool für Datenmodellierer kostenlos ist, die seinen Quellcode selbst zusammenstellen möchten, haben Einzelpersonen, die eine Version mit vorkompilierten Binärpaketen erwerben möchten, mehrere Möglichkeiten. Diese Anwendung eignet sich für Benutzer, die eine Vielzahl von Funktionen suchen, die von der einfachen Spaltenanordnung bis hin zu benutzerdefinierten Sprachen reichen. Mit PgModeler können Benutzer frühere Datenbankversionen wiederherstellen, Modelle und Skripte basierend auf vorhandenen Datenbanken entwickeln und automatisch Spalten und Einschränkungen generieren, indem sie verfügbare Beziehungen in der Datenbank finden.
Konzeptionelles Datenmodell
Das konzeptionelle Datenmodell, auch als Domänenmodell bekannt, untersucht und detailliert Ihre allgemeinen, unveränderlichen Geschäftsstrukturen und -konzepte. Sie werden am häufigsten zu Beginn eines neuen Projekts eingesetzt, wenn übergeordnete Konzepte und vorläufige Anforderungen ausgearbeitet werden. Sie werden häufig als Vorläufer oder Alternativen zu der folgenden Stufe entwickelt: logische Datenmodelle. Das Datenmodell auf abstrakter oder zusammenfassender Ebene ist ein konzeptionelles Datenmodell. Dieses Datenmodell schließt plattformspezifische Informationen sowie zusätzliche Implementierungsinformationen wie Schnittstellendefinitionen und -verfahren aus. Aufgrund seiner Einfachheit ist ein konzeptionelles Datenmodell wertvoll. Es wird häufig in strategischen Datenprojekten und zur Präsentation von Ideen verwendet.
Ein konzeptionelles Datenmodell ist für ein Geschäftspublikum konzipiert und bietet eine umfassende Abdeckung von Geschäftsthemen. Es ist niemals ein Lösungsmodell und ist technologie- und anwendungsunabhängig. Mit anderen Worten, das konzeptionelle Datenmodell ist aus Datensicht ein Geschäftsmodell. Das konzeptionelle Datenmodell dient in der Wirtschaft zur Bestätigung und Korrektur. Attribute werden normalerweise nicht in konzeptionelle Datenmodelle eingeführt, da es sich um übergeordnete Modelle handelt. Sie helfen beim Aufbau von Beziehungen zwischen Entitäten, können jedoch die Nullfähigkeit und Kardinalitätsqualitäten vermissen lassen. Konzeptionelle Datenmodelle werden häufig so erstellt, dass sie von Datenspeichertechnologien oder Datenbankmanagementsystemen (DBMS) unabhängig sind.
Das Ziel eines konzeptionellen Datenmodells ist es, eine datengesteuerte Sicht auf das Unternehmen zu geben, indem beschrieben wird, wie verschiedene Geschäftseinheiten miteinander interagieren. Dies wird häufig durch die Verwendung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERD) und/oder Objekt-Rollen-Modellen (ORM) erreicht. Konzeptionelle Datenmodelle sind im Gegensatz zu logischen und physikalischen Datenmodellen technologie- und anwendungsunabhängig. Das bedeutet, dass sie von der Realität und dem Kontext bestehender Systeme und Verfahren abgekoppelt sind.
Beispiel für ein Datenmodell
Bevor wir Daten in einer Datenbank speichern, müssen wir ein Datenmodell dafür erstellen. Ein Datenmodell ist eine grafische Darstellung von Datenobjekten und deren Interaktionen. Es ähnelt dem Entwurf eines Architekten, da es hilft, ein konzeptionelles Modell zu erstellen. In diesem Beitrag sehen wir uns einige reale Datenmodellierungsbeispiele an.
#1. ER (Entity-Relationship)-Modell
Dieses Paradigma basiert auf dem Konzept realer Entitäten und ihrer Beziehungen. Es generiert einen Entitätssatz, einen Beziehungssatz, eine Sammlung allgemeiner Attribute und Einschränkungen. Eine Entität ist in diesem Zusammenhang ein reales Ding; Beispielsweise ist ein Mitarbeiter eine Entität in einer Mitarbeiterdatenbank. Ein Attribut ist eine Eigenschaft, die einen Wert hat, und Entitätssätze teilen sich Attribute mit demselben Wert. Schließlich gibt es noch die Entitätsbeziehung.
#2. Hierarchisches Modell
Dieses Datenmodell organisiert die Daten als Baum mit einer einzigen Wurzel, an die andere Daten angehängt sind. Die Hierarchie beginnt an der Basis und wächst wie ein Baum. Mit einer einzigen Eins-zu-Viele-Beziehung zwischen zwei verschiedenen Datentypen beschreibt dieses Modell erfolgreich zahlreiche Echtzeitbeziehungen.
#3. Objektrelationales Modell
Dieses Modell ist eine Mischung aus einer objektorientierten Datenbank und einer relationalen Datenbank. Dadurch kombiniert es die umfangreiche Funktionalität des objektorientierten Paradigmas mit der Einfachheit des relationalen Datenmodells. Die Datenmodellierung unterstützt Unternehmen dabei, datengesteuerter zu werden. Dies beginnt mit der Datenbereinigung und Modellierung.
#4. Objektorientiertes Datenmodell
Objektorientierte Datenmodelle sind eine Variante der konzeptionellen Datenmodellierung, bei der Elemente in Klassenhierarchien gruppiert werden, um komplizierte reale Datenpunkte verständlicher zu machen. Sie werden, wie die konzeptionelle Modellierung, am häufigsten in den frühen Stadien der Systementwicklung eingesetzt, insbesondere für datenintensive Multimedia-Technologien.
Logisches Datenmodell
Logische Datenmodelle, auch als logische Schemata bekannt, sind eine Erweiterung der in konzeptionellen Modellen skizzierten Grundstruktur, berücksichtigen jedoch stärker relationale Faktoren. Es enthält einige grundlegende Anmerkungen zu den Gesamtqualitäten oder Datenmerkmalen, es fehlt jedoch ein eingehender Fokus auf tatsächliche Dateneinheiten. Dieses Modell ist für Data-Warehouse-Designs sehr wertvoll, da es völlig unabhängig von der physischen Infrastruktur ist und als Blaupause für die Nutzung von Daten im System dienen kann. Es ermöglicht ein visuelles Verständnis der Beziehung zwischen Datenpunkten und Systemen, ohne zu sehr in die Materialität des Systems einzutauchen. Das logische Datenmodell kombiniert alle Informationen, die für den täglichen Betrieb der Organisation entscheidend sind.
Logische Datenmodellkomponenten
Ein logisches Datenmodell besteht aus drei Hauptkomponenten:
Entitäten: Jede Entität ist eine Sammlung von Elementen, Personen oder Gedanken, die für ein Unternehmen relevant sind.
Beziehungen: Jede Beziehung stellt eine Verbindung zwischen zwei der oben aufgeführten Entitäten dar.
Attributes: Sie sind beschreibende Teile, Merkmale oder andere Informationen, die zur weiteren Charakterisierung eines Artikels verwendet werden können.
Jede dieser logischen Datenmodellkomponenten erhält einen Namen und eine schriftliche Definition. Sie kümmern sich nicht darum, wie die oben genannten Geschäftsanforderungen gehandhabt, ausgeführt oder gespeichert werden. Da Daten der wichtigste Teil jeder Anwendung, jedes Programms oder Systems sind, müssen hochwertige Datenverarbeitungs- und Speichersysteme auf einer soliden und korrekten Datenstruktur aufgebaut werden. Eine solide Datenstruktur ermöglicht es Anwendungsentwicklern, die beste Benutzeroberfläche, das beste Verarbeitungssystem oder die Einrichtung für statistische Analysen und Berichte zu erstellen. Ganz gleich, wie ausgefeilt oder technisch Ihr System ist, es muss die Anforderungen erfüllen, Vorschriften einhalten und den Zielen des Geschäfts oder Unternehmens dienen, für das es entwickelt wurde – andernfalls ist es nutzlos.
Merkmale eines logischen Datenmodells
- Ein logisches Datenmodell kann die Datenanforderungen für jedes Projekt erläutern. Es ist jedoch so konzipiert, dass es sich mühelos mit anderen logischen Datenmodellen verbinden lässt, wenn das Projekt dies erfordert.
- Die Entwicklung und Gestaltung eines logischen Datenmodells kann unabhängig vom Datenbankmanagementsystem erfolgen. Es ist unabhängig von der Art des Datenbankverwaltungssystems.
- Datenmerkmale enthalten bestimmte Längen und Genauigkeiten für Datentypen.
- In der logischen Datenmodellierung sind keine Haupt- oder Sekundärschlüssel definiert. Auf dieser Ebene der Datenmodellierung ist es erforderlich, Verbindungsdetails, die vor dem Aufbau von Beziehungen erstellt wurden, noch einmal zu überprüfen und zu optimieren.
Was meinst du mit Datenmodell?
Datenmodelle sind grafische Darstellungen der Datenelemente einer Organisation und der Beziehungen zwischen ihnen. Modelle helfen bei der Entwicklung effektiver Informationssysteme, indem sie bei der Definition und Strukturierung von Daten im Zusammenhang mit wichtigen Geschäftsaktivitäten helfen.
Was sind die 5 Datenmodelle?
Die fünf Datenbankmodelle sind
- Hierarchisches Datenmodell.
- Relationales Datenmodell.
- Entity-Relationship (ER)-Datenmodell.
- Objektorientiertes Datenmodell.
- Dimensionales Datenmodell.
Was sind die 3 Hauptkomponenten eines Datenmodells?
Edgar Codd (1980) liefert die detaillierteste Definition eines Datenmodells: Ein Datenmodell besteht aus drei Teilen: 1) Datenstrukturen, 2) Datenstrukturoperationen und 3) Integritätsbedingungen für Operationen und Strukturen
Was ist ein Datenmodell mit Beispiel?
Der Begriff „Datenmodell“ kann sich auf zwei unterschiedliche, aber verwandte Ideen beziehen. Es kann sich auch auf eine abstrakte Formalisierung der Objekte und Verbindungen beziehen, die in einem bestimmten Anwendungsbereich gefunden werden, wie z. B. Kunden, Produkte und Aufträge in einem produzierenden Unternehmen.
Wie schreibt man ein Datenmodell?
Schritte im Datenmodellierungsprozess
- Bestimmen Sie die Anwendungsfälle und das logische Datenmodell.
- Erstellen Sie eine erste Kostenschätzung.
- Erkennen Sie Ihre Datenzugriffsmuster.
- Bestimmen Sie die technischen Spezifikationen.
- Erstellen Sie ein DynamoDB-Datenmodell.
- Machen Sie Ihre Datenabfragen.
- Überprüfen Sie das Datenmodell.
- Prüfen Sie den Kostenvoranschlag.
Was sind die fünf Schritte der Datenmodellierung?
- Erfassung von Geschäftsanforderungen
- Entitätsidentifikation
- Erstellen Sie ein konzeptionelles Datenmodell
- Vervollständigen Sie die Attribute und entwerfen Sie das logische Datenmodell.
- Erstellen Sie physische Tabellen in der Datenbank
Wie erfolgt die Datenmodellierung?
Datenmodellierung ist der Prozess der Entwicklung einer konzeptionellen Darstellung von Datenobjekten und ihrer Wechselbeziehungen. Die Datenmodellierung besteht häufig aus zahlreichen Prozessen, darunter das Sammeln von Anforderungen, das konzeptionelle Design, das logische Design, das physische Design und die Implementierung.
Zusammenfassung
Die Datenmodellierung ist eine Methode zur visuellen Darstellung von Daten in Grafiken und Diagrammen mit unterschiedlichem Konzeptualisierungs-, Detail- und Komplexitätsgrad. Datenmodellierung gibt es in vielen Formen und Weisen, aber ihr Hauptvorteil besteht darin, dass sie beim Design helfen und die Entwicklung eines datenbankbasierten Systems leiten kann. Sie können den Großteil des Datenmodellierungsprozesses automatisieren und vereinfachen, von kostenlosen Open-Source-Tools bis hin zu unternehmenstauglichen Lösungen und Plattformen, wodurch er für kleinere Teams und dringende Projekte mit begrenztem Budget zugänglicher wird.
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Bibliographie
