Data Mode­ling – Wege zu Struk­tur und Performance


Daten wer­den nur durch Auf­be­rei­tung und Ana­lyse zu Infor­ma­tio­nen, der Roh­stoff Daten bekommt damit erst sei­nen Wert. Data Mode­ling ist hier eine der Dis­zi­pli­nen, um das rich­tige Fun­da­ment für die Zukunft zu legen. 

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. 


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