Daten verändern die Art und Weise, wie die Welt funktioniert. Daten sind für alles verantwortlich, ob es sich um eine Studie über Heilmittel gegen Krankheiten, die Umsatzstrategie eines Unternehmens, effizienten Gebäudebau oder diese zielgerichteten Anzeigen auf Ihrer Seite in sozialen Netzwerken handelt. Bei diesen Daten handelt es sich um Informationen, die eher maschinenlesbar als menschenlesbar sind. Hier kommt die Datenmodellierung ins Spiel. Es ist der Prozess, bei dem Daten relationalen Regeln zugeordnet werden. Ein Datenmodell vereinfacht Daten und verwandelt sie in aussagekräftige Informationen, die Unternehmen für die Entscheidungsfindung und Strategie nutzen können. In diesem Artikel erhalten Sie eine vollständige und umfassende Erläuterung der Funktionsweise der Datenmodellierung, der zahlreichen Arten der Datenmodellierung und wie sie Ihr Unternehmen unterstützen kann.
Was ist ein Datenmodell?
Gute Daten ermöglichen es Unternehmen, Grundlinien, Benchmarks und Ziele festzulegen, um weiter voranzukommen. Um diese Messung zu ermöglichen, müssen Daten durch Datenbeschreibung, Datensemantik und Datenkonsistenzbeschränkungen organisiert werden. Ein Datenmodell ist ein abstraktes Modell, das die Weiterentwicklung konzeptioneller Modelle und die Herstellung von Verknüpfungen zwischen Datenobjekten ermöglicht.
Ein Unternehmen kann eine riesige Datenbank haben, aber wenn es keinen Standard gibt, um die grundlegende Qualität und Interpretierbarkeit der Daten zu überprüfen, ist es nutzlos. Ein solides Datenmodell gewährleistet umsetzbare nachgelagerte Ergebnisse, Kenntnisse über Best Practices für Daten und Zugriff auf die besten Tools.
Betrachten wir nun die vielen Arten und Verfahren der Datenmodellierung.
Was ist Datenmodellierung?
In der Softwareentwicklung ist die Datenmodellierung der Prozess der Vereinfachung des Diagramms oder Datenmodells eines Softwaresystems mithilfe formaler Techniken. Es beinhaltet die Übermittlung von Daten und Informationen mit Text und Symbolen. Das Datenmodell dient als Vorlage für die Entwicklung neuer Datenbanken oder das Reengineering von Legacy-Anwendungen.
Angesichts des Vorstehenden ist dies der erste und wichtigste Schritt bei der Erstellung der Struktur der verfügbaren Daten. Datenmodellierung ist der Prozess der Entwicklung von Datenmodellen, in denen Datenbeziehungen und Einschränkungen dokumentiert und dann zur Wiederverwendung kodiert werden. Um den Zusammenhang darzustellen, drückt es Daten theoretisch mit Diagrammen, Symbolen oder Text aus.
Daher hilft die Datenmodellierung dabei, die Konsistenz in Nomenklatur, Regeln, Semantik und Sicherheit zu erhöhen. Dadurch verbessert sich die Datenanalyse. Die Betonung liegt auf der Notwendigkeit der Verfügbarkeit und Organisation von Daten, unabhängig davon, wie sie verwendet werden.
Prozess der Datenmodellierung
Datenmodellierung ist der Prozess der Entwicklung einer konzeptionellen Darstellung von Datenobjekten und ihrer Wechselbeziehungen. Der Datenmodellierungsprozess besteht in der Regel aus zahlreichen Teilen, darunter das Sammeln von Anforderungen, das konzeptionelle Design, das logische Design, das physische Design und die Implementierung.
Datenmodellierer arbeiten in jeder Phase des Prozesses mit den Beteiligten zusammen, um die Datenanforderungen zu verstehen, die Entitäten und Attribute zu definieren, die Beziehungen zwischen den Datenobjekten herzustellen und ein Modell zu erstellen, das die Daten genau so darstellt, dass Anwendungsentwickler, Datenbankadministratoren, und andere Stakeholder verwenden können.
Warum ist Datenmodellierung wichtig?
Sie beschreiben, welche Daten Sie haben, wie Sie sie nutzen und welche Anforderungen Sie an Nutzung, Schutz und Governance stellen, indem Sie Ihre Daten modellieren. Ihr Unternehmen kann die Datenmodellierung für Folgendes verwenden:
- Schafft einen Rahmen für die Zusammenarbeit zwischen Ihrer IT und Ihren Fachabteilungen.
- Identifiziert Potenzial zur Verbesserung des Geschäftsbetriebs durch die Angabe von Datenanforderungen und Anwendungen.
- Spart Zeit und Geld bei IT- und Prozessinvestitionen durch frühzeitige Vorbereitung.
- Fehler (und fehleranfällige redundante Dateneingaben) werden reduziert, während die Datenintegrität verbessert wird.
- Planung für Kapazität und Entwicklung, es verbessert die Geschwindigkeit und Leistung des Datenabrufs und der Analyse.
- Setzt und überwacht Zielkennzahlen basierend auf den Zielen Ihres Unternehmens.
Es geht also nicht nur darum, was Sie durch die Datenmodellierung erhalten, sondern auch darum, wie Sie es gewinnen. Das Verfahren selbst hat zahlreiche Vorteile.
Die Vorteile der Datenmodellierung
Die Datenmodellierung ist ein wesentlicher Prozess bei der Erstellung von Softwareprogrammen oder Datenbanksystemen. Zu den Vorteilen der Datenmodellierung gehören:
- Die Datenmodellierung hilft den Beteiligten, die Struktur und die Beziehungen von Daten besser zu verstehen, was dazu beitragen kann, Entscheidungen über die Verwendung und Speicherung von Daten zu beeinflussen.
- Verbesserte Datenqualität: Die Datenmodellierung kann bei der Identifizierung von Fehlern und Inkonsistenzen in Daten helfen, wodurch die allgemeine Datenqualität verbessert und zukünftige Probleme vermieden werden können.
- Die Datenmodellierung erleichtert die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten, was zu einer effektiveren Entscheidungsfindung und besseren Ergebnissen führen kann.
- Erhöhte Effizienz: Die Datenmodellierung kann helfen, den Entwicklungsprozess zu rationalisieren, indem sie Entwicklern, Datenbankadministratoren und anderen Beteiligten eine klare und konsistente Darstellung der Daten bietet.
Einschränkungen der Datenmodellierung
Trotz der zahlreichen Vorteile der Datenmodellierung gibt es einige Einschränkungen und Hindernisse, die es zu beachten gilt. Einige der Grenzen der Datenmodellierung sind wie folgt:
- Unflexible Datenmodelle: Datenmodelle können starr sein, was die Anpassung an sich ändernde Anforderungen oder Datenformate erschwert.
- Komplexität: Da Datenmodelle komplex und schwer zu erfassen sein können, haben die Beteiligten möglicherweise Schwierigkeiten, Beiträge zu leisten oder effektiv zusammenzuarbeiten. Die Datenmodellierung kann ein zeitaufwändiger Prozess sein, insbesondere bei großen oder komplexen Datensätzen.
Datenmodellierungstypen
Organisationen verwenden drei verschiedene Arten von Datenmodellen. Diese werden während der Planungsphase eines Analytics-Projekts erstellt. Sie reichen von abstrakten bis hin zu diskreten Anforderungen, beinhalten Beiträge von einer bestimmten Untergruppe von Stakeholdern und erfüllen verschiedene Funktionen.
#1. Konzeptionelles Modell
Es ist eine grafische Darstellung von Datenbankideen und ihren Beziehungen, die die Benutzerperspektive von Daten auf hoher Ebene anzeigt. Es konzentriert sich eher auf die Erstellung von Entitäten, Attributen einer Entität und Beziehungen zwischen ihnen als auf die Feinheiten der Datenbank selbst.
#2. Logisches Modell
Dieses Modell spezifiziert die Struktur der Datenentitäten und ihre Beziehungen genauer. Ein logisches Datenmodell wird normalerweise für ein bestimmtes Projekt verwendet, da das Ziel darin besteht, eine technische Karte von Regeln und Datenstrukturen zu erstellen.
#3. Das physikalische Modell
Dies ist ein Framework oder Schema, das definiert, wie Daten physisch in einer Datenbank gespeichert werden. Es wird für die datenbankspezifische Modellierung verwendet, bei der die Spalten genaue Typen und Eigenschaften enthalten. Das interne Schema wird durch ein physisches Modell entworfen. Ziel ist es, die Datenbank tatsächlich zu implementieren.
Die Unterscheidung zwischen logischem und physischem Datenmodell zeichnet sich dadurch aus, dass das logische Modell die Daten ausführlich erklärt, aber nicht an der Datenbankimplementierung beteiligt ist, während das physische Modell dies tut. Mit anderen Worten, das logische Datenmodell dient als Grundlage für die Erstellung des physischen Modells, das eine Abstraktion der Datenbank bereitstellt und bei der Generierung des Schemas hilft.
Mitarbeiterverwaltungssysteme, einfach Auftragsverwaltung, Hotelreservierungen usw. sind Beispiele für konzeptionelle Datenmodellierung. Diese Beispiele zeigen, wie dieses Datenmodell verwendet wird, um die Geschäftsanforderungen der Datenbank zu kommunizieren und zu definieren sowie Konzepte zu präsentieren. Es soll nicht technisch sein, sondern eher unkompliziert.
Betrachten wir nun die Techniken.
Datenmodellierungstechniken
Es gibt drei grundlegende Datenmodellierungstechniken. Das Entity-Relationship-Diagramm oder ERD ist eine Technik zum Modellieren und Entwerfen von relationalen oder konventionellen Datenbanken. Zweitens sind die Klassendiagramme der Unified Modeling Language oder UML eine standardisierte Familie von Notationen zum Modellieren und Entwerfen von Informationssystemen. Schließlich ist die letzte Modellierungstechnik die Data Dictionary-Modellierung, die eine tabellarische Definition oder Darstellung von Datenbeständen beinhaltet.
Best Practices für die Datenmodellierung im Jahr 2023
Beachten Sie beim Starten eines Datenmodellierungsprojekts oder einer Aufgabe die folgenden empfohlenen Vorgehensweisen:
#1. Erstellen Sie ein Datenmodell für die Visualisierung.
Es ist unwahrscheinlich, dass das Starren auf endlose Spalten und Reihen alphanumerischer Einträge zur Erleuchtung führt. Viele Verbraucher fühlen sich wohl, wenn sie grafische Datenvisualisierungen sehen, die Anomalien hervorheben, oder wenn sie unkomplizierte Drag-and-Drop-Bildschirmschnittstellen verwenden, um Datentabellen schnell zu bewerten und zusammenzuführen.
Sie können Ihre Daten mit Datenvisualisierungstechniken wie diesen bereinigen, um sie vollständig, fehlerfrei und redundant zu machen. Darüber hinaus helfen sie dabei, unterschiedliche Datensatztypen zu erkennen, die demselben physischen Gegenstand entsprechen, damit sie in standardisierte Felder und Formate übersetzt werden können, um die Fusion mehrerer Datenquellen zu ermöglichen.
#2. Erkennen Sie die Bedürfnisse des Unternehmens und streben Sie sinnvolle Ergebnisse an.
Der Zweck der Datenmodellierung besteht darin, einer Organisation dabei zu helfen, erfolgreicher zu arbeiten. Das wichtigste Problem bei der Datenmodellierung ist aus Sicht eines qualifizierten Experten die genaue Erfassung der Geschäftsanforderungen. Dies ist erforderlich, um zu ermitteln, welche Daten gesammelt, gespeichert, aktualisiert und den Benutzern zur Verfügung gestellt werden sollen.
Sie können sich einen vollständigen Überblick über die Anforderungen verschaffen, indem Sie Benutzer und Interessengruppen zu den Ergebnissen befragen, die sie aus den Daten erwarten. Beginnen Sie mit der Organisation Ihrer Daten unter Berücksichtigung dieser Ziele. Es ist ratsam, mit der strategischen Gestaltung Ihrer Datensätze zu beginnen und dabei die Bedürfnisse der Benutzer und Interessengruppen im Auge zu behalten.
#3. Schaffen Sie eine Single Source of Truth.
Bringen Sie alle Rohdaten aus Ihren Quellen in Ihre Datenbank oder Ihr Data Warehouse. Wenn Sie sich nur auf die „Ad-hoc“-Datenextraktion aus der Quelle verlassen, kann der Fluss Ihres Datenmodells behindert werden. Wenn Sie den gesamten Pool an Rohdaten verwenden, die in Ihrem zentralen Hub gespeichert sind, haben Sie Zugriff auf alle vergangenen Daten.
Das Anwenden von Logik auf Daten, die direkt aus einer Quelle stammen, und das Durchführen von Berechnungen darauf kann Ihr gesamtes Modell stark beeinflussen, wenn nicht ruinieren. Es ist auch unglaublich schwer zu reparieren oder aufrechtzuerhalten, wenn während des gesamten Prozesses etwas schief geht.
#4. Beginnen Sie mit rudimentärer Datenmodellierung und arbeiten Sie sich nach oben.
Daten können aufgrund von Faktoren wie Menge, Art, Struktur, Wachstumsrate und Abfragesprache sehr schnell extrem kompliziert werden. Wenn Datenmodelle zunächst einfach und bescheiden gehalten werden, ist es einfacher, Probleme anzugehen und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.
Nachdem Sie sicher sind, dass Ihre ursprünglichen Modelle korrekt und aussagekräftig sind, können Sie neue Datensätze hinzufügen und dabei alle Diskrepanzen beseitigen. Suchen Sie nach einem Programm, das zunächst einfach zu bedienen ist, später aber sehr umfangreiche Datenmodelle unterstützen kann. Es sollte Ihnen auch ermöglichen, Daten von mehreren physischen Orten schnell zu aggregieren.
#5. Bevor Sie fortfahren, überprüfen Sie jede Phase Ihres Datenmodellierungsprozesses.
Jede Aktivität sollte noch einmal überprüft werden, bevor mit der nächsten Phase fortgefahren wird, beginnend mit den Datenmodellierungsprioritäten basierend auf den Geschäftsanforderungen. Die Auswahl eines Primärschlüssels für einen Datensatz stellt beispielsweise sicher, dass der Wert des Primärschlüssels in diesem Datensatz eindeutig erkannt werden kann.
Die gleiche Methode kann verwendet werden, um zwei Datensätze zu integrieren, um zu bestimmen, ob sie eine Eins-zu-Eins- oder Eins-zu-Viele-Beziehung haben, und um Viele-zu-Viele-Interaktionen zu vermeiden, die zu übermäßig komplexen oder unhandlichen Datenmodellen führen.
#6. Sortieren Sie Geschäftsanfragen nach Dimensionen, Daten, Filtern und Reihenfolge.
Durch das Verständnis, wie diese vier Variablen verwendet werden können, um Geschäftsanfragen zu erklären, können gut organisierte Datensätze die Formulierung von Geschäftsfragen unterstützen. Verfügt ein Handelsunternehmen beispielsweise über Standorte auf der ganzen Welt, können die leistungsstärksten des Vorjahres ermittelt werden.
Die Fakten wären Sätze historischer Verkaufsdaten, die Dimensionen wären das Produkt und der Ladenstandort, der Filter wäre „letzte 12 Monate“ und die Reihenfolge wäre „die besten fünf Geschäfte in absteigender Reihenfolge der Verkäufe“. Indem Sie Ihre Datensätze sorgfältig organisieren und unterschiedliche Tabellen für Dimensionen und Fakten nutzen, können Sie die Forschung unterstützen, indem Sie die Top-Verkäufer für jedes Quartal identifizieren und auf zusätzliche Business-Intelligence-Anfragen genau antworten.
#7. Führen Sie im Voraus Berechnungen durch, um Meinungsverschiedenheiten mit Endbenutzern zu vermeiden.
Es ist entscheidend, eine Single-Truth-Version zu haben, mit der Benutzer Geschäfte machen können. Selbst wenn die Leute sich nicht einig sind, wie es verwendet werden sollte, sollte es keine Meinungsverschiedenheiten über die zugrunde liegenden Informationen oder die Mathematik geben, die verwendet wird, um zu der Antwort zu gelangen. Beispielsweise kann eine Berechnung erforderlich sein, um tägliche Verkaufsdaten in Monatswerte umzuwandeln, die dann verglichen werden können, um die besten und schlechtesten Monate zu ermitteln.
Anstatt dass jeder seine eigenen Taschenrechner oder Tabellenkalkulationstools verwenden muss, kann ein Unternehmen Schwierigkeiten vermeiden, indem es diese Berechnung im Voraus in seine Datenmodellierung einbezieht.
#8. Suchen Sie eher nach einer Beziehung als nach einer Korrelation.
Anweisungen zur Verwendung der modellierten Daten sind in der Datenmodellierung enthalten. Es ist ein bedeutender Schritt, den Verbrauchern den eigenen Zugriff auf Geschäftsanalysen zu ermöglichen, aber es ist ebenso wichtig, dass sie keine voreiligen Schlüsse ziehen.
Es ist zum Beispiel machbar, wenn wir uns ansehen, wie die Verkäufe zweier unabhängiger Produkte scheinbar zusammen steigen und fallen. Treiben die Einnahmen eines Artikels den Verkauf eines anderen Artikels voran oder schwanken sie als Reaktion auf externe Faktoren wie die Wirtschaft und das Wetter? In diesem Fall kann ein verwirrender Link und eine Verbindung in die falsche Richtung fokussiert werden, wodurch Ressourcen verbraucht werden.
#9. Verwenden Sie moderne Tools und Strategien, um herausfordernde Aufgaben zu meistern.
Vor der Durchführung einer umfassenderen Datenmodellierung kann die Programmierung verwendet werden, um Datensätze für die Analyse vorzubereiten. Aber was wäre, wenn es ein Tool oder eine App gäbe, die solch komplexe Aufgaben bewältigen könnte? Mitarbeiter müssen nicht mehr mehrere Programmiersprachen lernen, wodurch Sie mehr Zeit haben, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, von denen Ihr Unternehmen profitiert.
Spezialisierte Software wie Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) können alle Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesse erleichtern oder automatisieren. Über eine Drag-and-Drop-Oberfläche können zudem viele Datenquellen kombiniert und die Datenmodellierung sogar automatisiert werden.
#10. Verbesserte Datenmodellierung für bessere Geschäftsergebnisse
Eine Datenmodellierung, die Benutzer dabei unterstützt, schnell Antworten auf ihre geschäftlichen Anliegen zu erhalten, kann die Leistung des Unternehmens unter anderem in Bereichen wie Effektivität, Ertrag, Kompetenz und Kundenzufriedenheit verbessern.
Technologie kann verwendet werden, um die Phasen der Untersuchung von Datensätzen für Antworten auf alle Anfragen sowie in Bezug auf Unternehmensziele, Geschäftsziele und Tools zu beschleunigen. Dazu gehört auch die Zuweisung von Datenprioritäten für bestimmte Unternehmensaufgaben. Sobald Sie diese Szenarien erfüllt haben, kann Ihr Unternehmen die wichtigen Werte und Produktivitätsvorteile, die die Datenmodellierung bieten wird, zuverlässiger vorhersagen.
#11. Validieren und testen Sie Ihre Datenanalyseanwendung.
Testen Sie Ihr Analysesystem auf die gleiche Weise wie jede andere integrierte und implementierte Funktionalität. Es sollte bewertet werden, ob die Gesamtmenge und die Genauigkeit der gesammelten Daten korrekt sind. Überlegen Sie, ob Ihre Daten gut angeordnet sind und es Ihnen ermöglichen, eine kritische Maßnahme zu erreichen. Sie können auch einige Abfragen schreiben, um besser zu verstehen, wie es funktioniert und angewendet wird. Darüber hinaus empfehlen wir, eine Reihe von Projekten zu entwickeln, um Ihre Ausführung und Implementierung zu überprüfen.
Wie wirkt sich die Datenmodellierung auf Analytics aus?
Datenmodellierung und Datenanalyse sind untrennbar miteinander verbunden, da ein hochwertiges Datenmodell erforderlich ist, um die aussagekräftigsten Analysen für Business Intelligence zu erhalten, die die Entscheidungsfindung leiten. Der Prozess der Entwicklung von Datenmodellen ist ein Zwang, der jede Geschäftseinheit dazu zwingt, zu überlegen, wie sie zu den allgemeinen Unternehmenszielen beitragen. Darüber hinaus gewährleistet ein gutes Datenmodell eine effiziente Analyseleistung, unabhängig davon, wie groß und komplex Ihr Datenbestand ist – oder wird.
Wenn alle Ihre Daten richtig definiert sind, wird es erheblich einfacher, nur die Daten auszuwerten, die Sie benötigen. Da Sie zuvor die Verknüpfungen zwischen Datenattributen hergestellt haben, ist es einfach, die Auswirkungen von sich ändernden Prozessen, Preisen oder Personalbesetzungen zu bewerten und zu sehen.
Auswählen eines Datenmodellierungstools
Die gute Nachricht ist, dass ein großartiges Business-Intelligence-Tool alle Datenmodellierungstools enthält, die Sie benötigen, mit Ausnahme der genauen Softwareprodukte und -dienste, die Sie auswählen, um Ihr physisches Modell zu entwickeln. So können Sie diejenige auswählen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens und der vorhandenen Infrastruktur am besten entspricht. Stellen Sie sich diese Fragen, wenn Sie ein Datenanalysetool aufgrund seiner Datenmodellierungs- und Analysefunktionen in Betracht ziehen.
#1. Ist Ihr Datenmodellierungstool einfach zu bedienen?
Die Techniker, die das Modell implementieren, können mit jedem Tool umgehen, das Sie ihnen zuwerfen, aber Ihre Geschäftsstrategen und alltäglichen Analytics-Anwender – und Ihr gesamtes Unternehmen – werden das Tool nicht optimal nutzen, wenn es schwierig zu bedienen ist. Suchen Sie nach einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche, die Ihr Team beim Data Storytelling und Daten-Dashboards unterstützt.
#2. Wie effektiv ist Ihr Datenmodellierungstool?
Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Leistung – Geschwindigkeit und Effizienz, die sich in der Fähigkeit niederschlagen, das Geschäft reibungslos am Laufen zu halten, während Ihre Benutzer Analysen durchführen. Das am besten geplante Datenmodell ist nicht das beste, wenn es den Strapazen realer Situationen nicht standhalten kann, die die Unternehmensentwicklung und zunehmende Datenmengen, -abrufe und -analysen umfassen sollten.
#3. Braucht Ihr Datenmodellierungstool Pflege?
Wenn jede Änderung Ihres Geschäftsmodells zeitaufwändige Anpassungen Ihres Datenmodells erfordert, wird Ihr Unternehmen weder von dem Modell noch von den dazugehörigen Analysen profitieren. Suchen Sie nach einer Lösung, die Wartung und Upgrades einfach macht, damit Ihr Unternehmen nach Bedarf wechseln kann und dennoch Zugriff auf die neuesten Daten hat.
#4. Werden Ihre Daten geschützt?
Gesetzliche Auflagen erfordern, dass Sie die Daten Ihrer Kunden schützen, aber die Lebensfähigkeit Ihres Unternehmens verlangt, dass Sie alle Ihre Daten als wertvolles Gut schützen. Sie sollten sicherstellen, dass die von Ihnen ausgewählten Tools über starke Sicherheitsfunktionen verfügen, wie z.
Was ist der wichtigste Faktor, der bei der Modellierung von Daten zu berücksichtigen ist?
Das Hauptziel der Datenmodellierung besteht darin, die Grundlage für eine Datenbank zu schaffen, die riesige Datenmengen schnell laden, abrufen und analysieren kann. Eine effektive Datenmodellierungsidee erfordert die Abbildung von Unternehmensdaten, Datenverknüpfungen und der Art und Weise, wie die Daten verwendet werden.
Wie oft sollte ein Datenmodell neu trainiert werden?
Die Häufigkeit, mit der ein Datenmodell neu trainiert werden sollte, hängt vom Modell und dem Problem ab, das es zu lösen hilft. Je nachdem, wie häufig sich Trainingsdatensätze ändern, ob die Modellleistung nachgelassen hat und andere Faktoren, muss ein Modell möglicherweise täglich, wöchentlich oder häufiger, z. B. monatlich oder jährlich, neu trainiert werden.
Was ist Datenmodellvalidierung?
Der Prozess der Datenmodellvalidierung stellt sicher, dass das Modell angemessen konstruiert ist und seine beabsichtigte Funktion erfüllen kann. Ein gutes Datenmodellierungstool erleichtert den Validierungsprozess, indem es automatisierte Benachrichtigungen sendet, die Benutzer auffordern, Probleme zu beheben, Abfragen zu verbessern und andere Anpassungen vorzunehmen.
Was sind die grundlegenden Datenmodellierungskonzepte?
Es gibt drei Arten von Datenbankmodellierungskonzepten: konzeptionelle Datenmodellierung, logistische Datenmodellierung und physische Datenmodellierung. Datenmodellierungskonzepte, die von abstrakt bis diskret reichen, erstellen einen Entwurf dafür, wie Daten in einer Organisation organisiert und verwaltet werden.
Zusammenfassung
Ein gut geplantes und umfassendes Datenmodell ist für die Erstellung einer wirklich effektiven, nützlichen, sicheren und genauen Datenbank unerlässlich.
Eine gute Datenmodellierung und ein gutes Datenbankdesign sind entscheidend für die Entwicklung funktionaler, zuverlässiger und sicherer Anwendungssysteme und Datenbanken, die gut mit Data Warehouses und Analysetools funktionieren – und den Datenaustausch mit Geschäftspartnern und über zahlreiche Anwendungssätze hinweg erleichtern. Durchdachte Datenmodelle helfen, die Datenintegrität zu gewährleisten und den Wert und die Zuverlässigkeit Ihrer Unternehmensdaten zu steigern.
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Bibliographie
