Datenmodelle

Datenmodelle beschreiben, wie Daten strukturiert, organisiert und miteinander verknüpft sind. Sie bilden abstrakte Repräsentationen von Informationsbedürfnissen und dienen als Grundlage für Datenbanken und Informationssysteme. Ein Datenmodell definiert Konzepte wie Entitäten, Attribute, Beziehungen sowie Regeln zur Konsistenz und Integrität der Daten und unterstützt die Kommunikation zwischen Fachstellen und IT.

Zu den gängigen Modelltypen gehören relationale, hierarchische, netzwerkartige und objektorientierte Modelle. Relationale Modelle verwenden Tabellen mit Schlüsseln und Beziehungen; hierarchische und netzwerkartige Modelle nutzen Baustrukturen bzw. vernetzte Knoten. Objektorientierte Modelle behandeln Daten als Objekte mit Zuständen und Methoden. Ergänzend gewinnen semantische Modelle und Ontologien an Bedeutung, um Bedeutungen und Beziehungen stärker auszudrücken.

Der Entwurf erfolgt meist in drei Stufen: konzeptionell (abstrakt, z. B. ER-Modell), logisch (angepasst an das Zielsystem) und physisch (Implementation, Speicherstrukturen). Normalisierung reduziert Redundanz und erhöht Integrität; Denormalisierung kann für Leistung sinnvoll sein. Typische Abstraktionen, Notationen und Tools umfassen ER-Diagramme, UML-Klassenmodelle und SQL-Statements für Implementierung.

Datenmodelle unterstützen Entwurf, Wartung und Weiterentwicklung von Informationssystemen. Sie fördern Konsistenz, Interoperabilität und Skalierbarkeit, erleichtern die Kommunikation zwischen Fachabteilungen und IT und bilden eine Grundlage für Metadatenmanagement und Datenqualität. Mit neuen Ansätzen wie verteilten Systemen und Cloud-Plattformen verändern sich Modelle, bleiben aber zentrale Bausteine datengetriebener Anwendungen.