In der Welt der Datenproduktentwicklung ist die Datenmodellierung ein entscheidender Schritt, der Unternehmen dabei hilft, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln. Bei der Datenmodellierung wird eine konzeptionelle Darstellung von Daten erstellt, die es Entwicklern ermöglicht, eine Datenbankstruktur zu entwerfen und aufzubauen, die Daten effizient speichern und abrufen kann. Die Bedeutung der Datenmodellierung liegt darin, dass sie Unternehmen hilft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen zu verstehen, was wiederum dazu beiträgt, bessere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu verbessern und Geschäftsziele zu erreichen. Ohne eine ordnungsgemäße Datenmodellierung können Datenprodukte unübersichtlich und schwer zu verwenden werden, was zu falschen Erkenntnissen und verpassten Chancen führt. In diesem Artikel werden wir einen technischen Einblick in die Datenmodellierung geben und ihre Bedeutung im Zusammenhang mit der Entwicklung von Datenprodukten untersuchen.
Entität, Attribut und Beziehung
Zusammen bilden Entitäten, Attribute und Beziehungen die Grundlage der Datenmodellierung, d. h. der Erstellung einer konzeptionellen, logischen oder physischen Darstellung von Daten für einen bestimmten Zweck oder Kontext.
Entität
In der Datenmodellierung ist eine Entität ein reales Objekt oder Konzept, das eindeutig identifiziert und beschrieben werden kann, wie z. B. eine Person, ein Ort, eine Sache, ein Ereignis oder ein Konzept. Eine Entität wird normalerweise durch eine Tabelle in einer relationalen Datenbank dargestellt, und jede Instanz der Entität wird durch eine Zeile in der Tabelle repräsentiert.
Attribut
Ein Attribut ist ein Merkmal oder eine Eigenschaft einer Entität, z. B. ein Name, ein Alter, eine Adresse oder eine Farbe. Attribute werden durch Spalten in der Tabelle dargestellt, die die Entität repräsentiert.
Beziehung
Eine Beziehung ist eine Verbindung oder Assoziation zwischen zwei oder mehreren Entitäten. Beziehungen beschreiben, wie Entitäten miteinander interagieren oder in Beziehung zueinander stehen, und werden durch Linien oder Verbindungsstücke zwischen den Entitäten in einem Datenmodell dargestellt. Beziehungen können eins-zu-eins, eins-zu-viele oder viele-zu-viele sein.
Bei einer Eins-zu-Eins-Beziehung ist jede Instanz einer Entität mit genau einer Instanz einer anderen Entität verbunden und umgekehrt. In einer Datenbank mit Mitarbeitern und ihren Büros kann beispielsweise jeder Mitarbeiter mit einem Büro und jedes Büro mit einem Mitarbeiter verknüpft sein.
Arten der Datenmodellierung
Konzeptuelles Datenmodell
Das konzeptionelle Datenmodell ist eine übergeordnete Darstellung der Dateneinheiten und ihrer Beziehungen. Diese Art von Datenmodell konzentriert sich auf Geschäftskonzepte und ist unabhängig von einer bestimmten Datenbanktechnologie. Konzeptuelle Datenmodelle werden in der Regel von Business-Analysten oder Datenarchitekten erstellt und dienen als Ausgangspunkt für detailliertere Modelle. Der Hauptzweck eines konzeptionellen Datenmodells besteht darin, ein klares Verständnis für den Umfang der Daten, die Beziehungen zwischen den Entitäten und die für die Daten geltenden Geschäftsregeln zu vermitteln.
Logical Data Model
Das logische Datenmodell ist eine detailliertere Darstellung der Daten als das konzeptionelle Modell. Es beschreibt die Beziehungen zwischen den Dateneinheiten und wird häufig verwendet, um die Datenanforderungen auf eine bestimmte Datenbanktechnologie abzubilden. Logische Datenmodelle werden von Datenmodellierern oder Datenbankdesignern erstellt und dienen dem Entwurf des Datenbankschemas. Der Hauptzweck eines logischen Datenmodells besteht darin, die Struktur der Daten zu definieren und sicherzustellen, dass die Datenbank normalisiert und effizient ist.
Es ist wichtig zu verstehen, dass logische Datenmodelle unabhängig von einer bestimmten Anwendung und Implementierung der Daten sind. Ebenso ist das logische Datenmodell nicht auf ein bestimmtes Datenbankwerkzeug oder einen bestimmten Anbieter beschränkt.
Das logische Datenmodell ändert sich nur, wenn sich die Anforderungen an die Geschäftsdaten ändern. Es ändert sich nicht entsprechend den Anwendungsänderungen, da es von jeder Anwendung unabhängig ist.
Physical Data Model
Das physische Datenmodell ist eine Low-Level-Darstellung der Daten, die definiert, wie die Daten in einer bestimmten Datenbanktechnologie gespeichert werden sollen. Es enthält Details wie Tabellenstrukturen, Datentypen und Beschränkungen. Physische Datenmodelle werden von Datenbankadministratoren oder ‑entwicklern erstellt und dienen der Implementierung des Datenbankschemas. Der Hauptzweck eines physischen Datenmodells besteht darin, sicherzustellen, dass die Datenbank effizient und leistungsfähig ist.
Das physische Datenmodell ist die Abbildung einer Teilmenge des logischen Datenmodells, die durch die gewählte Architektur und Technologie validiert und geeignet ist. Dabei sollte das physische Datenmodell mit den Geschäftsregeln, Definitionen und Beziehungen kompatibel sein.
Relationale vs. dimensionale Datenmodellierung
Relationale Datenmodellierung
In einem relationalen Datenmodell sind die Daten in Tabellen organisiert, wobei jede Tabelle eine bestimmte Einheit oder ein Objekt darstellt. Jede Tabelle besteht aus Zeilen (auch Datensätze oder Tupel genannt) und Spalten (auch Felder oder Attribute genannt). Die Spalten stellen bestimmte Informationen über die Entität dar, z. B. den Namen, die Adresse und die Telefonnummer eines Kunden.
Tabellen in einem relationalen Datenmodell sind durch gemeinsame Felder, die als Schlüssel bezeichnet werden, miteinander verbunden. Ein Schlüssel ist ein Feld, das jede Zeile in einer Tabelle eindeutig identifiziert. Durch die Verwendung von Schlüsseln können Daten in einer Tabelle mit Daten in einer anderen Tabelle verknüpft werden, wodurch komplexe Abfragen und Datenanalysen möglich werden.
Modellierung dimensionaler Daten
Das dimensionale Datenmodell ist eine Methode zur Strukturierung von Daten zur Unterstützung der analytischen Verarbeitung und Berichterstattung. Es wurde entwickelt, um einen schnellen und effizienten Zugriff auf Daten für die Analyse und nicht für die Transaktionsverarbeitung zu ermöglichen.
In einem dimensionalen Datenmodell sind die Daten in zwei Arten von Tabellen organisiert: Faktentabellen und Dimensionstabellen. Faktentabellen enthalten numerische Daten, so genannte Kennzahlen, die Geschäftsmetriken wie Umsatz oder Ertrag darstellen. Dimensionstabellen enthalten beschreibende Daten, so genannte Dimensionen, die den Kennzahlen in der Faktentabelle einen Kontext geben, z. B. Zeit, Ort oder Produkt.
Unterschiede zwischen den beiden Modellen
Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden;
- Zweck: Die relationale Modellierung dient der Darstellung von Transaktionsdaten und konzentriert sich auf die Beziehungen zwischen Entitäten. Die dimensionale Modellierung hingegen dient der Darstellung analytischer Daten und konzentriert sich auf die Messung von Geschäftskennzahlen über verschiedene Dimensionen hinweg.
- Struktur: Relationale Modelle basieren auf dem Normalisierungsprozess, bei dem die Daten in kleinere, besser handhabbare Einheiten zerlegt werden, um Redundanzen zu minimieren und die Datenintegrität zu verbessern. Dimensionale Modelle hingegen basieren auf dem Konzept eines Sternschemas oder Schneeflockenschemas, bei dem Daten denormalisiert werden, um die Abfrageleistung zu optimieren.
- Datentypen: Relationale Modelle sind für die Darstellung strukturierter Daten, wie Zahlen und Text, konzipiert. Dimensionale Modelle hingegen sind für die Darstellung halbstrukturierter und unstrukturierter Daten wie Zeitreihendaten, Text und Bilder konzipiert.
- Abfrage-Optimierung: Relationale Modelle sind für die Transaktionsverarbeitung optimiert, bei der der Schwerpunkt auf dem schnellen Zugriff auf einzelne Datensätze liegt. Dimensionale Modelle hingegen sind für die analytische Verarbeitung optimiert, bei der der Schwerpunkt auf der Aggregation von Daten über Dimensionen hinweg zur Analyse von Geschäftskennzahlen liegt.
Notationen für die Datenmodellierung
Datenmodellierungsnotationen sind grafische Darstellungen, die zur Erstellung von Datenmodellen verwendet werden. Datenmodelle werden verwendet, um die Struktur von Daten innerhalb eines Systems oder einer Organisation darzustellen, und Datenmodellierungsnotationen werden verwendet, um die Gestaltung und Kommunikation dieser Strukturen zu unterstützen.
Es gibt mehrere Notationen für die Datenmodellierung, darunter;
- Entity-Relationship (ER) Notation: Die ER-Notation wird verwendet, um Datenmodelle zu erstellen, die Entitäten (Objekte) und die Beziehungen zwischen ihnen darstellen. ER-Diagramme bestehen aus Entitäten, Attributen und Beziehungen und werden häufig beim Datenbankdesign verwendet. ER-Diagramme sind die bekanntesten und am häufigsten verwendeten Notationen im Datenbereich.
- Unified Modeling Language (UML): UML ist eine allgemeine Modellierungssprache, die zur Modellierung eines breiten Spektrums von Systemen, einschließlich Softwaresystemen und Geschäftsprozessen, verwendet werden kann. UML-Diagramme können Klassen, Objekte, Anwendungsfälle, Aktivitäten und vieles mehr darstellen.
- Objektorientierte Datenmodellierung (OODM): OODM ist eine Modellierungstechnik, mit der Daten objektorientiert dargestellt werden können. OODM-Diagramme bestehen aus Objekten, Klassen, Attributen und Methoden und werden häufig beim Softwaredesign verwendet.
- Datenflussdiagramme (DFD): DFDs werden verwendet, um den Datenfluss innerhalb eines Systems oder Prozesses zu modellieren. DFDs bestehen aus Prozessen, Datenspeichern und Datenflüssen und werden in der Regel bei der Systemanalyse und ‑entwicklung eingesetzt.
- Business Process Modeling Notation (BPMN): BPMN ist eine Notation, die zur Modellierung von Geschäftsprozessen verwendet wird. BPMN-Diagramme bestehen aus Aktivitäten, Gateways, Ereignissen und Flüssen und werden in der Regel im Geschäftsprozessmanagement verwendet.
Jede Notation hat ihre Stärken und Schwächen und ist für unterschiedliche Arten von Datenmodellierungsaufgaben geeignet. Es ist wichtig, die geeignete Notation auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen des Projekts auszuwählen.
Schlussfolgerung
Das Verständnis der Grundlagen der Datenmodellierung ist für jeden, der in der heutigen Geschäftsumgebung mit Daten arbeitet, von entscheidender Bedeutung. Datenmodellierung ist der Prozess der Strukturierung von Daten zur Unterstützung von Geschäftsanforderungen und ist für die Erstellung genauer, effizienter und zuverlässiger Datensysteme unerlässlich.
Durch das Erlernen der Grundlagen der Datenmodellierung, einschließlich relationaler und dimensionaler Modelle, können Einzelpersonen Datensysteme besser entwerfen, entwickeln und pflegen, die den Anforderungen ihres Unternehmens entsprechen. Angesichts des rasanten Datenwachstums in der heutigen Welt wird die Bedeutung fundierter Datenmodellierungskenntnisse weiter zunehmen.
Quelle: medium.com
