Das Was, Warum und Wie von Datenmodellierungswerkzeugen

By |2022-04-26T10:36:36+00:00August 29th, 2019|

Unabhängig davon, ob Ihr nächstes Ziel als CTO darin besteht, Ihre Unternehmensdaten in die Cloud zu migrieren oder einen umfassenden Data Warehousing-Vorgang zu starten, die Erstellung eines Integrationsmodells wird die Dinge auf jeden Fall für Sie beschleunigen. Letztendlich bestimmen Sie, wie die gespeicherten Daten die Informationen darstellen und wie gut die Entscheidungsträger diese Informationen verwenden. Hier kommen Datenmodellierungs-Management-Tools ins Spiel. In diesem Artikel werden wir sehen:

Was ist Datenmodellierung und was beinhaltet sie?

Beginnen wir damit, die am weitesten verbreitete Datenmodelldefinition zu verstehen.

Ein Datenmodell ist im Grunde eine visuelle Darstellung, die die Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten und Strukturen beschreibt, die in einem Informationssystem gespeichert sind. Die Struktur bestimmt, wie die Daten werden gespeichert und wie das System darauf zugreift. Für eine geeignete Strukturierung der Daten wird eine leistungsfähige Datenmodellierungssoftware benötigt. Bei der Durchführung einer Due Diligence zur Nutzung Ihrer Daten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen ist die Integrität dieser Daten eine entscheidende Voraussetzung.

Bevor sie ihre Daten für wertvolle Erkenntnisse berechnen, müssen Business-Analysten volles Vertrauen in die Eingabegenauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Daten haben. Fehler bei der Dateneingabe würden natürlich eine beschädigte Ausgabe sowie Redundanzen in der Datenbank bedeuten. Es gibt auch verschiedene Open-Source- oder kostenlose Datenmodellierungstools. Einige prominente Beispiele für Open-Source-Datenmodelle sind DB Designer, Archi und Oracle SQL Developer.

Jede Instanz von a Datenbank ist mehr oder weniger identisch. Beziehungen und Regeln werden von einem Modellierer entworfen und in die Datenbank programmiert. Ein idealer Programmierer für diese Aufgabe muss dies verstehen und einen Plan formulieren, um die Aufgabe genau und effizient auszuführen.

 

Die drei Schichten eines Datenmodells

Was planen Sie mit jeder Spezifikation von Organisationsdaten zu tun, die Ihr Unternehmen im Laufe der Jahre gesammelt hat? Möchten Sie auf ein neues System migrieren oder ein vorhandenes aktualisieren oder ein aufschlussreiches Data Warehouse erstellen? In beiden Fällen werden Ihre Daten mithilfe eines Data Warehouse-Modellierungswerkzeugs in eine der folgenden drei unterschiedlichen Ebenen mit jeweils spezifischer Platzierung und Funktion strukturiert. Lassen Sie uns jede Ebene einzeln untersuchen:

Konzeptionelles Datenmodell

Dies ist die primäre Ebene des Modells, die die Struktur der Daten gemäß den Geschäftsanforderungen definiert. Der Schwerpunkt liegt auf geschäftsorientierten Attributen, Einträgen und Beziehungen.

Eigenschaften

  • Bietet eine organisationsweite Abdeckung der Geschäftskonzepte
  • Sie richten sich an ein bestimmtes Unternehmenspublikum.
  • Die konzeptionelle Schicht wird unabhängig von Hardwarespezifikationen, Speicherkapazität oder Softwareeinschränkungen erstellt. Der Fokus liegt auf der Darstellung der Daten in der realen Welt.

Logisches Datenmodell

Diese Schicht ist komplexer und strukturierter als die konzeptionelle Schicht. Es enthält Informationen darüber, wie das Modell implementiert werden soll, indem die Struktur und die Beziehungen der Datenelemente definiert werden. Der Hauptvorteil des logischen Modells besteht darin, dass es eine solide Grundlage für das logische und physikalische Datenmodell bietet.

Eigenschaften

  • Das logische Modell listet die Anforderungen des Projekts auf, kann jedoch je nach Umfang auch in andere Datenmodelle integriert werden.
  • Es ist unabhängig von DBMS konzipiert und entwickelt.
  • Die Datentypen der Datenelemente haben eine genaue Länge.

Physisches Datenmodell

Die physikalische Schicht veranschaulicht, wie ein Datenmodell in einem Datenbankverwaltungssystem implementiert wird. Es rationalisiert die Implementierungsmethodik in Form von Tabellen, Indizes, Partitionierung usw. Das physische Datenmodelldiagramm hilft, die gesamte Struktur der Datenbank zu visualisieren.

Eigenschaften

  • Das physische Modell listet die Anforderungen eines einzelnen Projekts auf, kann jedoch je nach Projektumfang auch in andere physische Modelle integriert werden.
  • Dieses Modell enthält die Beziehungstabelle zwischen den Daten, in der die Nichtigkeit und Kardinalität dieser Beziehungen behandelt wird.
  • Es wurde speziell für eine bestimmte DBMS-Version, die für das Projekt verwendete Technologie, die erforderliche Datenspeicherung und den Speicherort entworfen und entwickelt.
  • Zur exakten Darstellung der Daten müssen alle Spalten einen genauen Datentyp, Vorgabewerte und Länge aufweisen.
  • Spalten sollten genaue Datentypen, Längen und Standardwerte haben.
  • Primär- und Fremdschlüssel, Zugriffsprofile, Indizes und Berechtigungen sind vordefiniert.

Datenmodellierungstechniken zur Steigerung Ihres Geschäfts Blog | Welcher Absatz

Datenmodellierungstechniken (Quelle: Whatagraph)

Ansätze zur Datenmodellierung

Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, die spezifischen Modellierungsanforderungen für Ihr Unternehmen mit einem effizienten Datenbankmodellierungstool zu erfüllen. Allerdings ist die Das zugrunde liegende Konzept der Aufteilung der Daten in konzeptionelle, logische und physikalische Datenmodellschichten bleibt ähnlich für alle Arten von Datenmodellen. Schauen wir uns die am häufigsten verwendeten Arten von Datenbankmodellen genauer an:

  • Relationale Modellierung
  • Hierarchische Datenmodellierung
  • Modellierung von Netzwerkdaten
  • Objektorientierte Modellierung
  • Entity-Relationship-Modellierung
  • Die objektrelationale Modellierung

Relationale Modellierung

Der vielleicht am häufigsten verwendete Ansatz bei der Datenmodellierung ist das relationale Datenmodell, das in den 70er Jahren eingeführt wurde; es wurde mit SQL (Structured Query Language) integriert. Dieses Modell verwendet eine Sammlung von Beziehungen, um die Datenbank darzustellen, indem die Daten in den Tabellen basierend auf den definierten Beziehungen sortiert werden.

Jede dieser Tabellen hat Zeilen und Spalten, je nachdem welche Attribute gesetzt werden können, zB Geburtsdatum, PLZ oder Preise. Als Primärschlüssel kann ein bestimmtes Attribut oder auch eine Kombination davon ausgewählt werden. Der Primärschlüssel kann verwendet oder in einer anderen Tabelle zum Erstellen von Links oder zum einfachen Zugriff verwendet werden; an diesem Punkt wird es ein Fremdschlüssel.

Hierarchische Modellierung

Dieser Ansatz ist perfekt für Informationen, die sich mit hierarchischen Daten befassen; es schafft Effizienz und identifiziert Redundanzen in der Struktur Ihres Unternehmens, in der Logistik und mehr; die Anwendungen sind endlos. Hier hat jeder Eintrag eines Datensatzes nur eine einzige Wurzel oder ein übergeordnetes Element.

Diese Datensätze werden in einer bestimmten Reihenfolge eingegeben; dieselbe Reihenfolge wird dann zum Speichern der Daten in der physischen Datenbank verwendet. In den späten 60er und frühen 70er Jahren hauptsächlich von IBMs IMS (Information Management Systems) verwendet, scheinen sie heute aufgrund ihrer wenigen betrieblichen Ineffizienzen ziemlich beliebt zu sein.

Modellierung von Netzwerkdaten

In vielerlei Hinsicht baut das Netzwerkdatenmodell auf dem hierarchischen Modell auf, indem es viele-zu-viele-Beziehungen zwischen verknüpften Datensätzen bereitstellt, was mehrere Eltern für einen bestimmten Datensatz impliziert. Mit dem zugrunde liegenden Konzept der mathematischen Mengentheorie wird dieses Modell mit vollständigen Datensätzen erstellt, die miteinander verbunden sind.

Objektorientierte Modellierung

Es gibt zwei Arten objektorientierter Datenbanken:

Zuerst wird der Multimedia-Datenbank ist eine, die Medien einbezieht; Es können Bilder usw. sein, die sonst nicht in die relationale Datenbank eingefügt werden können.

Zweitens a Hypertext-Datenbank ist eine, mit der jedes Objekt mit einem anderen Objekt verknüpft werden kann. Es ist ein Lebensretter für die Organisation unterschiedlicher Daten. Dies dient jedoch nicht zur Durchführung einer numerischen Analyse.

The objektorientierte Datenbank model ist vielleicht am besten für das postrelationale Modell bekannt, da es in Tabellen einfügt, aber nicht auf Tabellen beschränkt ist. Solche Modelle heißen hybride Datenbankmodelle.

Entity-Relationship-Modellierung

Ähnlich wie das Netzwerkdatenmodell erfasst das Entity-Relationship-Modell eindeutig Beziehungen zwischen Entitäten und Objekten in der Datenbank. Es ist jedoch nicht physisch an die Struktur der Datenbank gebunden. Stattdessen wird es verwendet, um das Datenbankdesign konzeptionell zu verstehen und Entitätstypen zu unterscheiden.

Objektrelationale Modellierung

Dieses spezielle Modell weist neben der Einfachheit des relationalen Modells eigene erweiterte Funktionalitäten auf, was diese Variante zum objektrelationalen Modell macht. Diese Art von Datenmodell wird als Hybridmodell betrachtet, das es Modellierern ermöglicht, neue Objekte in eine vertraut strukturierte Umgebung zu integrieren.

Vorteile der Modellierung von Daten

Die richtige Datenmodellierungssoftware führt zu gut gestalteten Datenmodellen, die sich tendenziell mit anderen Technologien wie Fintech zusammensetzen bieten viele Erkenntnisse, die Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig machen. Bei der Datenmodellierung geht es darum, datengesteuerte Einblicke in Ihre Mitarbeiter, Kunden, Wettbewerber und Aktionäre zu ermöglichen. Wenn Sie ein effizientes Datenmodellierungsmanagement-Tool verwenden, kann Ihr Unternehmen Vorteile in den folgenden Bereichen erfahren:

LEISTUNG

  • Ein gut gestaltetes Datenmodell arbeitet sehr schnell und erleichtert die Datenbankoptimierung.

Cost

  • Aufgrund der Datenmodellierung werden Versehen und Fehler frühzeitig erkannt und schützen Sie in Zukunft vor teuren Rückschlägen.

Effizienz

  • Ein schlecht aufgebautes Datenmodell entspricht einer Kreuzung ohne Ampeln. Im Gegensatz dazu ermöglicht ein gut konzipiertes Modell einen reibungslosen und schnellen Datenfluss, während Analyseanforderungen und Berechnungen bedarfsgerecht und in Echtzeit erfüllt werden.

Qualität

  • Machen Sie Ihre Daten statistisch konsistenter und reduzieren Sie Rechenfehler erheblich.

Zum Abschluss dieser Diskussion über Datenmodellierungstools können wir zuversichtlich sagen, dass diese in Bezug auf die Konsistenz zu den besten Data Warehouse-Modellierungstools gehören und eine große Anzahl von Datenbanken unterstützen. Obwohl sie auch mit großen und komplexen Datenmodellen arbeiten, sind sie alles in allem großartige Modellierungstools mit größeren Funktionalitäten für Unternehmen jeder Größe.

Je höher die Komplexität der Daten, desto höher die Kosten für deren Einrichtung und Pflege. Ein Datenmodell mit optimal aufgebauter Datenstruktur hingegen hilft Ihnen, überflüssige Datentabellen loszuwerden, die anfallenden Kosten deutlich zu reduzieren und Ressourcen für andere Aufgaben zu sparen. Es hilft auch bei der Dokumentation der Datenkarte für die ETL-Prozess.

Automatisiertes Data Warehousing-Tool – ADWB

Astera DW-Builder ist eine Data-Warehousing-Plattform der nächsten Generation, die entwickelt wurde, um die komplexen Data-Warehousing-Anforderungen von kleinen und großen Unternehmen mit hohem Volumen zu unterstützen und aufrechtzuerhalten. Mit ADWB können Sie Datenmodelle von Grund auf neu erstellen oder zurückentwickeln.

Software-Eigenschaften

  • ADWB bietet eine einheitliche und optimierte Schnittstelle und unterstützt die am häufigsten verwendeten Datenmodellierungsfunktionen.
  • Bietet ETL-Funktionen (Extrahieren, Laden, Transformieren).
  • Unterstützt intelligentes Datenmapping.
  • Workflow-Orchestrierungsfunktionen mit der Möglichkeit, Zweige und Abhängigkeiten zu erstellen.
  • Planen Sie bestimmte Jobs für einen späteren Zeitpunkt ein, damit sie automatisch ausgeführt werden, oder erstellen Sie einfach ein Auslöseprotokoll.