Was ist Datenmodellierung?

Bei der Datenmodellierung werden all die verschiedenen Datenarten, die Ihr Unternehmen erhebt und produziert, sowie die Beziehungen zwischen diesen Datenschnipseln analysiert und definiert. Durch Verwendung von Text, Symbolen und Diagrammen, erstellen Datenmodellierungskonzepte visuelle Darstellungen von Daten so, wie sie in Ihrem Unternehmen erfasst, gespeichert und verwendet werden. Wenn Ihr Unternehmen bestimmt, wie und wann Daten verwendet werden, hilft der Datenmodellierungsvorgang dabei, Ihre Datenanforderungen zu verstehen und zu verdeutlichen.

Ein Mann, der auf einem Bildschirm zeigt, der „RENDIMENTO“ anzeigt.

Schaffen Sie eine Struktur für die Zusammenarbeit zwischen Ihrem IT- und Ihren Geschäftsteams.
Lotsen Sie durch die Bestimmung des Datenbedarfs und der Datennutzung Möglichkeiten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen aus.
Sparen Sie durch entsprechende Vorausplanung Zeit und Geld bei Investitionen in IT und Prozesse.
Vermeiden Sie Fehler (und fehleranfällige redundante Dateneingaben), und verbessern Sie die Datenintegrität.
Verbessern Sie die Geschwindigkeit und die Leistung von Datenabruf und -analyse durch Kapazitäts- und Wachstumsplanung.
Legen Sie Zielkennzahlen fest, die auf Ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind, und verfolgen Sie diese Kennzahlen.

es geht nicht nur um die Ergebnisse der Datenmodellierung, sondern auch darum, wie Sie diese Ergebnisse erhalten.

Beispiele für Konzepte der 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 Datenmodelle werfen.

Konzeptionelle Datenmodellierung

Ein konzeptionelle Datenmodell definiert die Gesamtstruktur Ihres Unternehmens und Ihrer Daten. Ihr konzeptionelles Datenmodell wird für die Organisation von Geschäftskonzepten verwendet und wird von Ihren Geschäftsstakeholdern und Dateningenieuren oder -architekten festgelegt. Sie können beispielsweise über Daten zur Kundschaft, zu Mitarbeitenden und Produkten verfügen, und jeder Datenbucket (auch Entitäten genannten) steht mit anderen Entitäten in Beziehung. Im konzeptionellen Datenmodell werden sowohl die Entitäten als auch die Beziehungen zwischen den Entitäten definiert.

Logische Datenmodellierung

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

Physische Datenmodellierung

Das physische Datenmodell ist Ihre spezifische Implementierung des logischen Datenmodells. Es wird von Datenbankadministrierenden und -entwickelnden 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 Benutzenden je nach Bedarf bereitzustellen. Es ist das Endergebnis, auf das die anderen Modelle hinarbeiten – die eigentliche Bereitstellung Ihres Datenbestands.

Auswirkung des Konzepts der Datenmodellierung auf die Analyse

Datenmodellierung, Data Science und Datenanalyse gehen alle Hand in Hand. Denn um eine aussagekräftige Datenanalyse für effektive Business Intelligence zu erhalten, was für die zukünftige Entscheidungsfindung wichtig ist, brauchen Sie ein qualitativ hochwertiges Datenmodell. Bei der Erstellung eines Datenmodells muss jede Unternehmenseinheit betrachten, welchen Beitrag sie zu den übergeordneten Organisationszielen 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 in Ihrem Datenmodell bereits aufgestellt haben, lassen sich Änderungen in Prozessen, bei Preisen oder beim Personal leichter analysieren, und ihre Auswirkungen sind einfacher zu erkennen.

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 helfen kann, Ihre Nutzung von Daten zu optimieren.

Weitere Informationen zu Power BI

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 Geschäftsanforderungen und ihrer vorhandenen Infrastruktur am besten entspricht. Das Datenmodellierungs- und Analysepotenzial von einem Datenanalysetool können Sie mithilfe folgender Fragen zu den bewährten Methoden der Datenmodellierung ermitteln.

Ist dieses Datenmodellierungstool intuitiv?

Das Technikteam, das das Datenmodell implementiert, kann wahrscheinlich mit jedem Tool umgehen, das Sie ihnen zur Verfügung stellen. Aber Ihre Geschäftsstrategen und täglichen Benutzer der Analysen – also Ihr Unternehmen als solches – werden das Datenmodellierungstool nicht optimal nutzen können, wenn es nicht einfach zu handhaben ist. Nutzen Sie ein Datenmodellierungstool mit einer intuitiven und einfachen Handhabung, das Ihrem Team beim Data Storytelling und mit Datendashboards helfen kann.

Wie funktioniert dieses Datenmodellierungstool?

Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Leistung, d. h. das Geschäft sollte reibungslos mit der gewohnten Geschwindigkeit und Effizienz weiterlaufen können, während Benutzende 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 dieses Datenmodellierungstool gewartet werden?

Wenn jede Änderung Ihres Geschäftsmodells umständliche Änderungen an Ihrem Datenmodell erfordert, wird Ihr Unternehmen nicht die besten Ergebnisse aus diesem Modell und den damit verbundenen Analysen herausholen. Verwenden Sie daher ein Datenmodellierungstool, 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 mit diesem Datenmodellierungstool sicher?

Behördliche Auflagen verlangen, dass Sie die Daten Ihrer Kundschaft 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 Datenmodellierungstools über starke integrierte Sicherheitsmaßnahmen verfügen, einschließlich der Beschränkung des Zugriffs auf jene, die diesen benötigen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die wichtigste Überlegung bei der Datenmodellierung?

Die wichtigste Überlegung bei der Datenmodellierung besteht darin, die Grundlage für eine Datenbank zu schaffen, die große Datenmengen schnell laden, abrufen und analysieren kann. Ein effektives Datenmodellierungskonzept erfordert die Zuordnung von Geschäftsdaten, das Verbinden von Beziehungen zwischen diesen Daten und ein Verständnis 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 zwischen dem Modell und dem Problem, das zu lösen ist. Das könnte bedeuten, dass das Modell möglicherweise täglich, wöchentlich oder häufiger neu trainiert werden muss, z. B. monatlich oder jährlich, je nachdem, wie oft sich Trainingsdatensätze ändern, ob die Modellleistung nachgelassen hat oder aufgrund anderer datenwissenschaftlichen Überlegungen.

Was bedeutet es, ein Datenmodell zu validieren?

Die Validierung eines Datenmodells bedeutet, zu bestätigen, dass das Datenmodell 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 sortieren und Speicheroptionen für die Datenreduzierung zu optimieren.

Was sind die drei Schlüsselkonzepte der Datenmodellierung?

Es gibt drei Konzepte der Datenmodellierung: 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.

An den Vertrieb wenden

Kontakt anfordern

Auf Wunsch nehmen unsere Power BI-Experten vom Vertriebsteam gerne Kontakt mit Ihnen auf.

Anfrage senden