Datenmodelle: Definition, Anwendungsmöglichkeiten & Vorteile

Was sind Datenmodelle?

Datenmodelle sind visuelle Darstellungen von Datenelementen und ihren Zusammenhängen. Das Verfahren der Datenmodellierung wird vor allem von IT-Experten genutzt, die den Umgang mit Daten verbessern wollen, damit die Geschäftsziele des Unternehmens besser unterstützt werden. Daher sind Datenmodelle für die Pflege einer IT-Landschaft essenziell.

Datenmodellierung ermöglicht es, Daten im Kontext der relevanten Unternehmensprozesse zu definieren und zu strukturieren. Auf diese Weise können Informationssysteme noch effektiver werden.

Datenmodelle geben Unternehmen und Mitarbeitern eine praktische Entscheidungshilfe, wie sie die Daten speichern, abrufen, aktualisieren, verwenden und gemeinsam nutzen sollen. Dazu trägt die einfache visuelle Darstellung bei. Man kann Data Models etwa damit vergleichen, dass man beim Einzug in ein neues Haus vorab festlegt, wo welches Möbelstück stehen soll. So legt man mit Datenmodellierung fest, wo sich in der IT-Umgebung Datenobjekte befinden sollen.

Wie funktioniert Datenmodellierung?

Wenn IT-Experten Datenmodelle entwerfen, orientieren sie sich am Ist-Zustand der IT-Architektur. Das bedeutet, dass sie genau abbilden, welche Datenobjekte vorhanden sind und wie sie in Relation zueinander stehen. Oftmals gelten die Objekte als Hauptkategorien und werden als Box dargestellt. Wichtig ist, dass die IT-Experten die Datenmodellierung nicht unnötig komplex gestalten. Vielmehr sollten die Modelle logisch und verständlich sein, damit auch Stakeholder wichtige Informationen transparent einsehen können.

Zu allen Datenobjekten werden Attribute erstellt und ihre Verknüpfung wird dargestellt. Das hilft der IT, sofort zu verstehen, welche wichtigen Daten abgespeichert werden müssen und welche sie einfach abrufen kann.

Arten von Datenmodellen

Der Prozess beginnt in der Regel recht abstrakt. Schließlich wird er immer konkreter und spezifischer. Grundsätzlich lassen sich Datenmodelle in drei Arten bzw. Kategorien unterteilen. Sie unterscheiden sich in ihrem Abstraktionsgrad.

Der Prozess startet mit einem konzeptionellen Modell, danach folgt das logische Modell und schließlich sind wir bei einem physischen Modell angelangt. Sehen wir uns diese Modelle einmal näher im Detail an.

Konzeptionelles Datenmodell

Konzeptionelle Datenmodelle entstehen meist während der Erfassung der initialen Projektanforderungen. Hier sind Entitätsklassen enthalten, die Objekte mit ihren Eigenschaften und Beschränkungen repräsentieren, die für das Unternehmen relevant sind. Gleichzeitig stellt das konzeptionelle Datenmodell Relationen zwischen den Entitäten dar und geht auf relevante (Sicherheits-)Anforderungen bezüglich der Datenintegrität ein.

Konzeptionelle Datenmodelle werden in der Regel recht einfach dargestellt. Das ermöglicht eine klare und überzeugende Kommunikation, die auf Transparenz beruht.

Logische Datenmodelle

Logische Datenmodelle sind schon viel detaillierter als konzeptionelle Modelle. Sie stellen Konzepte und Beziehungen in einem bestimmten Bereich in Form eines abstrakten Modells dar. Dazu enthalten sie wichtige Datenattribute wie Datentypen und Beziehungen zwischen Entitäten. Allerdings werden keine technischen Details spezifiziert.

Physische Datenmodelle

Zuletzt folgen noch die physischen Datenmodelle. Sie bieten ein detailliertes Konzept für die Speicherung von Informationen in einer Datenbank. Mit ihrem konkreten Plan stellen sie einen Gegensatz zu abstrakten Ansätzen dar.

Berücksichtigt werden assoziative Tabellen, die die Beziehungen zwischen den einzelnen Elementen klar darstellen. Außerdem werden Primär- und Fremdschlüssel verwendet, um die Verknüpfungen aufrechtzuerhalten.

Physische Datenmodelle können Merkmale eines Datenbankmanagementsystems – kurz: DBMS – enthalten. Damit wird die Leistungsfähigkeit von Data Models weiter gesteigert.

3 Gründe für Datenmodellierung

Es gibt gute Gründe, die dafür sprechen, Datenmodelle im eigenen Unternehmen zu nutzen. Grundsätzlich bilden sie Daten ab, die sogar dafür notwendig sind, die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens fortzuführen.

Die Struktur von Datenmodellen hilft Ihnen bei der Abstimmung von Datenbanken auf den drei besprochenen Ebenen: konzeptionell, logisch und physisch. Die drei Hauptgründe, aus denen Sie sich mit Datenmodellen vertraut machen sollten, sind:

1. Benutzer ziehen einen ganz klaren Nutzen aus Datenmodellen, da alle Informationen klar strukturiert und einfach überschaubar sind. Technische und fachliche Überschneidungen lassen sich schnell identifizieren, sodass die Business Intelligence gesteigert und die Datenorganisation optimiert werden können.

2. Sie können Datenmodelle validieren – ganz gleich, ob diese bereits etabliert sind oder erst in Zukunft kommen werden. So erkennen Sie, ob Datenbanken korrekt strukturiert sind.

3. Ihr Unternehmen muss wissen, wo und wie Daten auf einem Server oder in der Cloud miteinander in Verbindung stehen. Datenmodelle geben Ihnen Informationen darüber.

Vor allem Entwickler profitieren von Datenmodellierung und der einfachen Darstellung von Daten. So sehen sie auf den ersten Blick, welche Daten redundant sind oder fehlen.

Jedoch sollte man bei der Datenmodellierung gründlich vorgehen. Sind nicht alle Daten enthalten oder werden sie nicht korrekt wiedergegeben, kann das zu verzerrten Analyseergebnissen führen, was Fehleinschätzungen fördert. So können strategische Entscheidungen nicht effizient getroffen werden.

Vorteile von Datenmodellen

Möchten Sie die Datenmodellierung betreiben? Wir haben die wichtigsten Vorteile für Sie zusammengetragen:

• Reduktion von Fehlern bei der Software- und Datenbankentwicklung
• Effizienteres Datenbankdesign und Optimierung der Leistung von Datenbanken und Applikationen
• Bessere Strukturierung und Organisation von Daten durch eine vereinfachte Verwaltung, Speicherung und Nutzung
• Erhöhung der Konsistenz der Dokumentation und des Systemdesigns im gesamten Unternehmen
• Erleichterung der Zuordnung von Daten
• Verbesserung der Kommunikation (zwischen Business Ingelligence-Teams und Entwicklern)
• Vereinfachung und Beschleunigung des Datenbankentwurfs auf verschiedenen Ebenen
• Förderung von Risikomanagement und Compliance
• Erhöhung der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Unternehmen
• Bessere Entscheidungsgrundlagen dank erhöhter Transparenz

Insgesamt kann also gesagt werden, dass Datenmodellierung die Effizienz, Transparenz sowie die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen steigert. Auf diese Weise werden Unternehmen durch den Prozess nachhaltig gestärkt.

Herausforderungen von Datenmodellierung

Gibt es neben den Vorteilen von Datenmodellen auch Nachteile? Tatsächlich gibt es mögliche Herausforderungen. Doch diese zu kennen, ist der erste Schritt, um sie gekonnt zu überwinden.

• Fehlendes Verständnis: Wer ein Datenmodell erstellt, sollte genau wissen, was er tut. Nur so kann es den gewünschten Nutzen mitbringen. Daher ist es essenziell, ein fundiertes Verständnis hinsichtlich der physisch gespeicherten Dateneigenschaften zu besitzen.
• Keine Anpassung: Entwickler müssen bei kleinen und großen Änderungen am Datenmodell das gesamte Applikationssystem anpassen. Passiert das nicht, leidet das System darunter.
• Steigende Komplexität: Datenmodelle können eine komplexe Applikationsentwicklung nach sich ziehen. Das führt nicht selten dazu, dass sich Prozesse schwieriger verwalten lassen.

Somit gilt: Wenn Sie von den Vorteilen eines Datenmodells profitieren wollen, sollten Sie dringend auf einen erfahrenen Profi setzen. Wir von LUY haben uns auf die Business Navigation und das Enterprise Architecture Management spezialisiert und helfen Unternehmen mit unseren Lösungen gezielt weiter. So bringt Ihnen Data Modeling die Vorteile ein, die Ihrem Unternehmen tatsächlich nutzen.

Anwendungsfälle von Datenmodellen

Für wen eignen sich Datenmodelle? Wenn man nach den Vorteilen geht, wird schnell klar: Jedes Unternehmen kann von der Datenmodellierung profitieren. Ob es sich um ein kleines oder mittelständisches oder ein großes Unternehmen handelt – Datenmodellierung kann Sie in vielen Bereichen voranbringen. Vor allem folgende Personengruppen und Bereiche ziehen einen klaren Nutzen aus dem Prozess:

• Fach- und IT-Vertreter: Datenmodelle gelten als sinnvolle Kommunikationsgrundlage zwischen verschiedenen Fachbereichen und der IT. Sie unterstützt dabei, Anforderungen präzise zu formulieren und schafft ein gemeinsames Begriffsverständnis.
• Analysten, Architekten, Entwickler und Spezialisten für Datenbanken oder Data Warehouses: Jeder, der mit Datenbanken, Datenstrukturen oder analytischen Systemen arbeitet, nutzt Datenmodellierung, um Strukturen zu optimieren, zu planen und abzustimmen.
• Marketing und Vertrieb: Dank der Datenmodellierung können Sie Ihre Zielgruppen besser verstehen und Kampagnen auf ihre Bedürfnisse und Wünsche ausrichten. Das erhöht die Nutzerzufriedenheit, kann aber auch Ihre Umsätze steigern.
• Projektleiter und Entscheider: Dank der Visualisierung lassen sich Projekte effizienter steuern und der Überblick über Datenflüsse und -beziehungen ist stets gegeben.

Es gibt noch weitere Felder, in denen Datenmodelle zum Einsatz kommen. Neben dem klassischen Gebrauch in Unternehmen können auch Studierende und Auszubildende von den Modellen profitieren. Sie sehen also: Die Möglichkeiten mit Datenmodellen sind umfangreich und für jeden eine hervorragende Chance.

Datenmodellierung Schritt für Schritt

Wie erstellen Sie ein Datenmodell? Wir haben die Datenmodellierung Schritt für Schritt für Sie dargestellt. So wissen Sie genau, wie die Arbeitsabläufe aussehen.

1. Elemente erkennen

Der Prozess der Datenmodelierung beginnt damit, die Objekte, Vorgänge und Ideen zu erkennen, die im zu gestaltenden Datensatz vorhanden sind. Es ist wichtig, jedes Element stimmig und logisch von allen anderen abzugrenzen.

2. Zentrale Merkmale von Entitäten ermitteln

Jeder Entitätstyp lässt sich von anderen abgrenzen, da er eine oder mehrere spezifische Eigenschaften aufweist. Diese nennt man auch „Attribute“. Wie sieht das in der Praxis aus? Eine Entität könnte „Kunde“ sein. Diese verfügt über die Attribute „Vorname“, „Nachname“, „E-Mail-Adresse“ und „Telefonnummer“. Die Entität „Adresse“ hingegen besitzt möglicherweise „Straße“, „Hausnummer“, „Stadt“, „Postleitzahl“ und „Bundesland“.

3. Verbindungen zwischen Elementen finden

Die erste Konzeptionsphase von Datenmodellierung zeichnet sich dadurch aus, dass die Art und Weise der Verknüpfungen zwischen den Elementen bestimmt werden. Wenn wir bei unserem Beispiel bleiben: Jeder Kunde befindet sich an einem bestimmten Ort. Wenn das Modell um das Element „Bestellungen“ erweitert würde, wäre jede Bestellung mit einer bestimmten Adresse verbunden. Dort wird sie dann auch abgerechnet.

4. Eigenschaften den Elementen zuordnen

Nun weisen Sie sämtliche Eigenschaften den entsprechenden Elementen zu. Das ist deshalb so wichtig, da das Modell dadurch die Nutzung der Daten durch die Firma korrekt abbilden kann. Entwickler setzen – vorwiegend im objektorientierten Bereich – häufig Analyse- und Gestaltungsmuster ein. Beteiligte aus anderen Geschäftsfeldern greifen vielleicht auf andere Muster zurück. Hier ist es wichtig, eine individuelle Entscheidung für den maximalen Nutzen zu wählen.

5. Schlüssel verteilen und Normalisierungsgrad wählen

Im nächsten Schritt geht es darum, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Reduzierung von Redundanzen und den Leistungsanforderungen herzustellen. Wenn Sie beispielsweise jedem Kunden einen Schlüssel zuordnen, können Sie diesen sowohl mit der Adresse als auch mit der Bestellhistorie verknüpfen, ohne dass diese Informationen in der Tabelle doppelt erscheinen. Eine Normalisierung ermöglicht, dass weniger Speicherplatz in der Datenbank nötig ist.

6. Datenmodell überprüfen und vollenden

Die Erstellung von Datenmodellen gilt als kontinuierlicher Vorgang. Es werden immer wieder Datenmodelle erstellt, was bedeutet, dass Sie sie stetig optimieren sollten. So passen Sie die Datenmodellierun an veränderte geschäftliche Anforderungen an, was den Nutzen noch einmal erhöht.

Best Practices: So wenden Sie Datenmodelierung an

1. Keine Überschneidungen: Wenn die Datenobjekte gut und richtig definiert sind, gibt es keine Überschneidungen. Außerdem schließen sie einander nicht aus. Prüfen Sie daher, ob sich Datenobjekte eindeutig zuordnen lassen.

2. Business Capabilities: Wenn Sie Ihre Business Capabilities abgebildet haben, können Sie Datenobjekte in Ihrer IT-Landschaft einfach erkennen. Daher ist es sinnvoll, im Zuge vonDatenmodelierung auch eine Business Capability Map zu erstellen.

3. Abteilungen übergreifen: Datenobjekte sollten sich nicht verändern. Zudem sollten sie möglichst unabhängig von der aktuellen Unternehmensstruktur sein.

4. Nachhaltige Stabilität: Wenn Sie Ihre Datenobjekte präzise definiert haben, ändern sie sich über einen längeren Zeitraum kaum – selbst dann, wenn es Veränderungen in Ihrer Organisation gibt. Nur sehr große Änderungen, die beispielsweise das Geschäftsmodell betreffen, können auch Datenobjekte betreffen.

5. Bestehende Datenmodelle nutzen: Viele Applikationen haben bereits ein Data Model. Machen Sie sich damit vertraut, bevor Sie mit der Visualisierung Ihrer Datenobjekte starten.

6. Stakeholder mit einbeziehen: Nutzen Sie die Erkenntnisse Ihrer Stakeholder – und zwar in allen Bereichen. Meist haben gerade die verantwortlichen Personen den besten Überblick über die Datenobjekte in einem Unternehmen. Mit Surveys können Sie relevante Informationen sammeln, um die Datenmodellierung noch zielgerichteter zu gestalten.

7. In die Breite, nicht in die Tiefe: Eine hohe Anzahl an Ebenen kann die Struktur verbessern. Allerdings erhöht das auch die Komplexität. Wir raten Ihnen also dazu: Gehen Sie in die Breite, nicht in die Tiefe. Nutzen Sie am besten nicht mehr als drei Ebenen – Ihr Unternehmen wird es Ihnen danken.

8. Richtige Tools nutzen: Um das meiste aus der Datenmodellierung herauszuholen, empfiehlt es sich, auf geeignete und hochwertige Tools zu setzen. Es ist ratsam, sich einen Experten ins Boot zu holen, der Sie dabei unterstützt, Data Models zu erstellen. So können Sie sich sicher sein, dass der Nutzen für Ihr Unternehmen vorhanden ist.

Fazit

Datenmodellierung ist ein Prozess, der Unternehmen eine Menge Vorteile einbringen kann. Vor allem Programmierer, Business Analysten und Datenarchitekten arbeiten häufig mit Datenmodellen. Insgesamt steigern sie die Effizienz, Transparenz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen nachhaltig. Wir von LUY unterstützen Sie kompetent und zielgerichtet ein EAM-relevantes Datenmodell direkt in LUY zu entwickeln oder LUY mit einem spezialisiertn Datenmodellierungswerkezg zu integrieren, damit auch Sie die Vorteile von Datenmodellierung im EAM-Bereich für sich erkennen können.