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Datenflüsse

Datenflüsse beschreiben den Weg von Daten durch Systeme und Prozesse. Sie umfassen die Quellen der Daten, die Transformationsschritte, die Speicherung sowie die Ziele, an die die Daten weitergeleitet werden. In der Praxis helfen Datenflüsse, zu verstehen, wie Anforderungen umgesetzt werden und wo Daten bewegt, verändert oder abgelegt werden.

In der Modellierung werden Datenflüsse häufig mit Datenflussdiagrammen (Data Flow Diagrams, DFD) dargestellt. Typische Bausteine sind

Historisch wurden DFDs im Umfeld der strukturierten Analyse entwickelt, mit Varianten wie Yourdon- oder Gane-Sarson-Notation.

Anwendungsfelder: Software- und Systementwicklung, Business-Process-Management und Data Engineering. In der Datenverarbeitung spielen Datenflüsse auch eine Rolle

Herausforderungen: uneinheitliche Datenbegriffe, Änderungen an Schemas, Latenz, Skalierung, Sicherheit und Datenschutz, Synchronisation mit mehreren Systemen.

Beispiel: Ein Webformular erzeugt Rohdaten, geht durch Validierung, wird in einem Kundenstammsystem gespeichert und fließt in

externe
Entitäten
(Quellen/Senken
außerhalb
des
Systems),
Prozesse
(Transformationen),
Datenablagen
(Speicher)
und
die
Datenflüsse
(Pfeile),
die
die
Richtung
und
Art
der
Datenbewegung
kennzeichnen.
Die
Diagramme
arbeiten
in
hierarchischen
Ebenen:
Level-0
liefert
einen
Kontext
des
gesamten
Systems,
Level-1
zerlegt
zentrale
Prozesse
in
Teilprozesse
und
so
weiter.
bei
Data
Lineage,
Datenqualität,
Governance
und
Compliance.
Datenflüsse
werden
oft
umgesetzt
als
Pipelines,
die
Daten
von
Quellen
zu
Zielen
über
Transformationsschritte
bewegen,
teils
in
Echtzeit,
teils
batchweise.
Berichte
und
Analysen.