Datenmodellierungsprozess

Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung formaler Modelle von Daten und deren Beziehungen in einem bestimmten Anwendungsbereich, um die Entwicklung von Datenbanksystemen, die Datenintegration und die Analyse zu unterstützen. Ziel ist es, Datenstrukturen, Semantik und Persistenzanforderungen klar zu definieren.

Typischerweise unterscheidet man drei Ebenen: konzeptionelle Modelle, logische Modelle und physische Modelle. Das konzeptionelle Modell erfasst Kernentitäten, Attribute und Beziehungen unabhängig von konkreter Technologie (zum Beispiel in einem ER-Diagramm). Das logische Modell überführt diese Elemente in strukturierte Strukturen, wobei Normalformen, Schlüssel und Kardinalitäten berücksichtigt werden. Das physische Modell beschreibt Implementierungsdetails wie Datentypen, Indizes und Speicherparameter, abgestimmt auf das Ziel-DBMS.

Zentrale Bausteine sind Entitäten, Attribute, Beziehungen und Schlüssel. Beziehungen können Eins-zu-Eins, Eins-zu-Viele oder Viele-zu-Viele umfassen. Normalformen dienen der Reduktion von Redundanzen, während Denormalisierung in bestimmten Fällen Performancevorteile bringen kann. Integritätsbedingungen wie referenzielle Integrität und Domänen-Constraints werden definiert, um konsistente Daten sicherzustellen.

Der Prozess umfasst Anforderungsanalyse, Entwurf des konzeptionellen Modells, Entwicklung des logischen und dann des physischen Modells, Validierung mit Stakeholdern sowie Mapping auf konkrete Schemata und Implementierung. Modelle sollten iterativ gepflegt und an Veränderungen angepasst werden.

Datenmodellierung schafft klare Semantik, erleichtert die Integration über Systeme hinweg und dient der Datenqualität und Governance. Herausforderungen sind sich ändernde Anforderungen, Komplexität großer Domänen, Zielkonflikte zwischen Normalisierung und Leistungsfähigkeit sowie die Abstimmung zwischen Fachabteilungen und IT. Typische Werkzeuge unterstützen Diagramme, Codegenerierung und Schema-Management.