Data Modeling

Differenzierte Antworten auf vielfältige Fragen

Heute gibt es nicht mehr einen universellen Ansatz zur Datenmodellierung. Die Ziele sind dafür zu vielfältig. Performant sein soll es immer – aber worin performant? In der Entwicklung, beim Laden, bei der Abfrage? Und der Datenpool soll flexibel nutzbar und flexibel erweiterbar sein – aber was heißt das? saracus hat die Erfahrung und nutzt jeweils die Methode, die je Aufgabe zum Ziel führt.

Methoden der Datenmodellierung

Die richtige Wahl treffen

Multidimensionale Modellierung – das passende Modell für Ihr BI-Werkzeug aufbauen

Star- und SnowFlake— Optimierung relationaler Datenbanken für Analyse und Reporting

Data Vault – einfache Standardisierung und Automation stehen im Vordergrund für die Core-Schicht

Anker-Modellierung – fachliche Orientierung, Generik und Flexibilität in der Core Schicht vereinen

Key-Value-Tabellen – Bausteine für Data Analytics Anwendungen

Klassische 3NF-Modellierung – für diverse Zwecke, Erfassungsmodule, Metadatenspeicherung und anderes.

Unsere größten Vorteile

saracus hat in den letzten 30 Jahren viele Kunden in ihren Projekten begleitet und das gesamte Spektrum der Modellierung zur Anwendung gebracht. Wir treffen die Wahl der richtigen Modellierungsmethode unter ganzheitlicher Betrachtung. Es soll eben nicht nur für ein einziges Tool passen. Der gesamte Prozess von der Datenextraktion bis zur Auswertung und Analyse muss betrachtet werden. Und in die Zukunft muss da mit Augenmaß geschaut werden.

Die Architektur im Blick

saracus betrachtet die Modellierungsaufgaben aus der Perspektive der gesamten analytischen Plattform. Sicher geben Auswertungstools auch Wege der Optimierung vor – aber alles nach einer Software auszurichten wäre mit Risiken behaftet. Es geht darum, die Weichen im richtigen Kontext zu stellen, damit die Nutzung mit neuen Daten, neuen Zielen, neuen Nutzern und anderen Werkzeugen ebenso effizient möglich wird.

Analytische Kompetenz auf dem ganzen Weg

Durch die Erfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten begleitet saracus die Projekte von der Analyse der fachlichen Anforderungen über die Konzeptionen und Datenmodellierungen bis zur Analytik der Daten. Das Ziel bestimmt den Weg und saracus kennt die Werkzeuge, die auf dem Weg gebraucht werden.

Vorgehensmodelle zur Wissenstransformation

saracus hat für die einzelnen Modellierungsmethoden standardisierte Vorgehensmodelle erarbeitet. Damit wird es möglich, Piloterfahrungen sicher in die Breite zu tragen. Kombiniert mit organisatorischen Ansätzen wie Data Stewards oder Data Mesh soll die möglichst universelle Umwandlung von Daten zu Wissen in Nutzen gelingen.