Was ist Datenmodellierung?

Bei der Datenmodellierung werden all die verschiedenen Daten, die Ihr Unternehmen erhebt und produziert, sowie die Beziehungen zwischen diesen Datenschnipseln analysiert und definiert. Mit den Konzepten der Datenmodellierung werden visuelle Darstellungen der Daten erstellt, wie sie in Ihrem Unternehmen verwendet werden. Außerdem hilft Ihnen der Vorgang dabei, Ihre Anforderungen in Bezug auf Daten zu verstehen und zu verdeutlichen.

Wichtige Gründe für die Datenmodellierung

Mit der Modellierung Ihrer Daten dokumentieren Sie, über welche Daten Sie verfügen, wie Sie sie verwenden und welche Anforderungen Sie rund um ihre Nutzung, ihren Schutz und die Governance haben. Mithilfe der Datenmodellierung kann Ihr Unternehmen:

  • Eine Struktur für die Zusammenarbeit zwischen Ihrem IT-Team und Ihren Geschäftsteams schaffen

  • Durch die Bestimmung des Datenbedarfs und der Datennutzung Möglichkeiten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen ausloten

  • Durch entsprechende Vorausplanung Zeit und Geld bei Investitionen in IT und Prozesse sparen

  • Fehler (und fehleranfällige redundante Dateneingaben) vermeiden und die Datenintegrität verbessern

  • Durch Kapazitäts- und Wachstumsplanung den Abruf und die Analyse von Daten beschleunigen und verbessern

  • Setzt und verfolgt Zielkennzahlen, die auf Ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind

Es geht also nicht nur darum, was Sie dank der Datenmodellierung erhalten, sondern auch, wie Sie es erhalten. Der Prozess selbst birgt erhebliche Vorteile.

Beispiele für die Datenmodellierung

Nachdem Sie nun wissen, was Datenmodellierung ist und warum sie so wichtig ist, lassen Sie uns einen Blick auf drei verschiedene Arten von Konzepten für Datenmodellen werfen.

Konzeptionelle Datenmodellierung

Beim konzeptionellen Datenmodell wird die Gesamtstruktur Ihres Unternehmens und Ihrer Daten bestimmt. Es wird für die Organisation von Geschäftskonzepten verwendet, die von Ihren Geschäftsstakeholdern und Datenarchitekten festgelegt werden. Sie können beispielsweise über Daten zu Kunden, Mitarbeitern und Produkten verfügen, und jeder dieser Datenbuckets (auch Entitäten genannten) steht mit anderen Entitäten in Beziehung. Im konzeptionellen Modell werden sowohl die Entitäten als auch die Beziehungen zwischen den Entitäten definiert.

Logische Datenmodellierung

Das logische Datenmodell baut auf dem konzeptionellen Modell auf. Jede Entität wird zusätzlich mit bestimmten Datenattributen versehen, und diese Attribute stehen in bestimmten Beziehungen zueinander. Zum Beispiel: Kunde A kauft Produkt B von Vertriebsmitarbeiter C. Dies ist das technische Modell der Regeln und Datenstrukturen, die von Datenarchitekten und Geschäftsanalysten festgelegt wurden. Es hilft Ihnen bei der Entscheidung darüber, welches physische Modell Ihre Daten- und Geschäftsanforderungen erfordern.

Physische Datenmodellierung

Das physische Datenmodell ist Ihre spezifische Implementierung des logischen Datenmodells. Es wird von Datenbankadministratoren und -entwicklern erstellt. Das physische Datenmodell wird für ein bestimmtes Datenbanktool und eine bestimmte Datenspeichertechnologie entwickelt und verfügt über Datenkonnektoren, um die Daten in Ihren unterschiedlichen Geschäftssystemen den Benutzern je nach Bedarf bereitzustellen. Es ist das Endergebnis, auf das die anderen Modelle hinarbeiten – die eigentliche Bereitstellung Ihres Datenbestands.

Auswirkung der Datenmodellierung auf die Analyse

Datenmodellierung und Datenanalyse gehen Hand in Hand. Denn um eine aussagekräftige Analyse für Business Intelligence zu erhalten, was für die Entscheidungsfindung wichtig ist, brauchen Sie ein qualitativ hochwertiges Datenmodell. Die Erstellung von Datenmodellen ist zwingend erforderlich. Durch diesen Prozess sieht jede Unternehmenseinheit, welchen Beitrag sie zu den übergeordneten Geschäftszielen leistet. Außerdem bedeutet ein solides Datenmodell eine optimierte Analyseleistung, egal wie groß und komplex Ihr Datenbestand ist oder in Zukunft sein wird.

Wenn alle Ihre Daten klar definiert sind, wird es viel einfacher, genau die Daten zu analysieren, die Sie benötigen. Da Sie die Beziehungen zwischen den Datenattributen bereits aufgestellt haben, lassen sich Änderungen in Prozessen, bei Preisen oder beim Personal leichter analysieren und ihre Auswirkungen sind einfacher zu erkennen.

So wählen Sie ein Datenmodellierungstool aus

Die gute Nachricht ist, ein hochwertiges Business Intelligence-Tool enthält bereits alle Datenmodellierungstools, die Sie brauchen, abgesehen von den spezifischen Softwareprodukten und Dienstleistungen, die Sie zum Erstellen Ihres physischen Modells auswählen. Sie können also das Tool auswählen, das Ihren geschäftlichen Anforderungen und Ihrer bestehenden Infrastruktur am besten entspricht. Das Datenmodellierungs- und Analysepotenzial von Datenanalysetool können Sie mithilfe folgender Fragen ermitteln.

Ist Ihr Datenmodellierungstool intuitiv?

Die Technikexperten, die das Modell implementieren, können wahrscheinlich mit jedem Tool umgehen, das Sie ihnen zur Verfügung stellen. Aber Ihre Geschäftsstrategen und täglichen Benutzer der Analysen sowie Ihr Unternehmen als solches werden das Tool nicht optimal nutzen können, wenn es nicht einfach zu handhaben ist. Achten Sie auf eine intuitive und einfache Handhabung, die Ihr Team bei Data Storytelling und Datendashboards unterstützt.

Wie funktioniert Ihr Datenmodellierungstool?

Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Leistung, d. h. das Geschäft sollte reibungslos mit der gewohnten Geschwindigkeit und Effizienz weiterlaufen können, während Ihre Benutzer Analysen ausführen. Das am besten durchdachte Datenmodell nützt nicht viel, wenn es unter den Belastungen der realen Welt, die im besten Sinne mit Wachstum und steigenden Datenmengen, Abrufen und Analysen einhergehen, nicht richtig funktioniert.

Muss Ihr Datenmodellierungstool gewartet werden?

Wenn jede Änderung Ihres Geschäftsmodells umständliche Änderungen an Ihrem Datenmodell erfordert, wird Ihr Unternehmen nicht das Beste aus dem Modell und den damit verbundenen Analysen herausholen. Verwenden Sie daher ein Tool, bei dem Wartung und Updates einfach durchzuführen sind, damit Ihr Unternehmen bei Bedarf seinen Kurs anpassen kann und dabei gleichzeitig Zugriff auf die aktuellen Daten hat.

Sind Ihre Daten sicher?

Behördliche Auflagen verlangen, dass Sie die Daten Ihrer Kunden schützen. Damit Ihr Unternehmen überleben kann, müssen Sie jedoch alle Ihre Daten so schützen, wie es für diese wertvollen Ressourcen angebracht ist. Sie sollten daher sicherstellen, dass die von Ihnen ausgewählten Tools über starke integrierte Sicherheitsmaßnahmen verfügen, einschließlich der Beschränkung des Zugriffs auf jene, die diesen benötigen.

Erste Schritte mit der Datenmodellierung

Für welches Datenmodellierungstool Sie sich auch entscheiden, achten Sie darauf, dass es eine hohe Leistung bietet, intuitiv zu bedienen und einfach zu warten ist, damit Ihr Unternehmen die Vorteile dieser wichtigen Geschäftsaufgabe voll ausschöpfen kann. Nachdem Sie nun wissen, wie wichtig die Datenmodellierung ist und was Sie damit tun können, sind Sie bereit für den nächsten Schritt. Erfahren Sie, wie Microsoft Power BI — eine führende Business Intelligence- und Datenmodellierungslösung – Ihnen dabei helfen kann, Ihre Daten optimal zu nutzen.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist die wichtigste Überlegung bei der Datenmodellierung?

Das wichtigste Ziel der Datenmodellierung besteht darin, die Grundlage für eine Datenbank zu schaffen, die große Datenmengen schnell laden, abrufen und analysieren kann. Ein effektives Datenmodellierungskonzept erfordert das Mapping von Geschäftsdaten, Beziehungen zwischen Daten und der Art und Weise, wie die Daten verwendet werden.

Wie oft sollte ein Datenmodell erneut trainiert werden?

Die Häufigkeit, mit der ein Datenmodell neu trainiert werden sollte, variiert mit dem Modell und dem Problem, das zu lösen ist. Ein Modell muss möglicherweise täglich, wöchentlich oder häufiger neu trainiert werden, z. B. monatlich oder jährlich, je nachdem, wie oft sich Trainingsdatensätze ändern, ob die Modellleistung nachgelassen hat und andere Überlegungen.

Was bedeutet es, ein Datenmodell zu validieren?

Der Prozess der Datenmodellvalidierung bestätigt, dass das Modell richtig strukturiert ist und seinen beabsichtigten Zweck erfüllen kann. Ein effektives Datenmodellierungstool erleichtert den Validierungsprozess mit automatisierten Nachrichten, die Benutzer auffordern, Fehler zu beheben, Abfragen zu optimieren und andere Änderungen vorzunehmen.

Was sind die Schlüsselkonzepte der Datenmodellierung?

Datenbankmodellierungskonzepte fallen in drei Kategorien: konzeptionelle Datenmodellierung, logistische Datenmodellierung und physische Datenmodellierung. Die Datenmodellierungskonzepte reichen von abstrakt bis diskret und erstellen eine Blaupause dafür, wie Daten in einer Organisation organisiert und verwaltet werden.