Datenmodellierung
Überarbeiten
Datenmodellierung bezeichnet Verfahren in der Informatik, die von der Analyse von Informationen und Prozessen über die Entwicklung eines semantischen Datenmodells und deren Abbildung in einem konkreten Schema (auch: logisches Datenmodell) bis zu einer Datenbank oder einem Datenformat reichen. Das Datenmodell abstrahiert und reduziert damit die Komplexität von Anwendungsprozessen und -strukturen.
Ziel einer Datenmodellierung ist meist eine formalisierte Beschreibung, die zur technischen Umsetzung des Modells, meist in Software-Werkzeugen wie einer Datenbank, genutzt werden kann.
Verfahren
Die Modellierung der Daten erfolgt in mehreren Schritten:
Ausgehend von der Betrachtung eines Ausschnitts der realen Welt werden die relevanten Objekte mit allen relevanten Eigenschaften und die relevanten Beziehungen zwischen ihnen erhoben, analysiert und als Datenmodell grafisch oder textuell formuliert.
Die resultierenden Datenmodelle dienen häufig dazu, Anwendungen fachlich zu beschreiben. Wenn die Elemente eines Datenmodells oft die Objekte der Funktionen eines zu realisierenden Anwendungssystems sind, wird das Datenmodell essentieller Bestandteil eines Pflichten- oder Lastenheftes.
Erweitert man ein fachliches Datenmodell darüber hinaus um die technischen Aspekte einer geplanten Datenbank (zum Beispiel Suchkriterien), so lässt sich durch einen Generator aus dem Datenmodell das Datenbankschema automatisch erstellen.
Datenmodelle haben eine i. d. R. wesentlich längere Lebensdauer als Funktionen und Prozesse und somit Software. Es gilt: "Data is stable – functions are not" ("Daten sind stabil, Funktionen sind es nicht").
Methoden
Es gibt u. a. die folgenden Datenmodellierungsmethoden, die teils miteinander kombiniert werden:
- Bottom Up: Sammlung von Einzelattributen, Erkennen von potentiellen Schlüsseln, Gruppieren zu Objekttypen, Bilden von Beziehungen (Sonderform: Kanonische Synthese)
- Top Down: Erkennen von Objekttypen, Bilden von Beziehungen, Erkennen von Elementarattributen
- Verallgemeinerung und Spezialisierung von Objekttypen im Sinne der Vererbung
- Re-Engineering existierender Schemata
- Aufstellen von Tabellen als Relationenmodell und Normalisierung
- Analyse existierender Listen, Ausgaben, Auswertungen etc.
Das Ergebnis der Datenmodellierung ist ein Datenmodell, das etwa in Form des Entity-Relationship-Modells vorliegt. Dieses besteht aus einem Entity-Relationship-Diagramm, zum Beispiel gemäß UML oder IDEF1X, und einer textuellen Beschreibung des Modells.
Entwurfsmuster
Wie in anderen Entwurfsprozessen der Informatik spielen auch in der Datenmodellierung Entwurfsmuster eine große Rolle, die zu einer Reihe von Fachgebieten vorliegen.
Dazu gehören etwa Historisierung, Mehrsprachigkeit, Mandantenfähigkeit, aber auch konkrete Modelle wie Adressen, Organisationsstrukturen, etc. Auch vorgefertigte ganze Datenmodelle, etwa für den Finanzbereich, können als Entwurfsquelle dienen. Die am weitesten verbreiteten Muster sind bei FowlerMartin Fowler, Analysis Patterns, ISBN 0201895420, HayDavid Hay, Data Model Patterns, ISBN 0932633293 und SilverstonLen Silverston, The Data Model Resource Book, ISBN 0471380237 aufgeführt.
Ein wichtiges Gebiet für den Einsatz von Entwurfsmustern ist die Metamodellierung. Moriarty nennt diese Modellierung dynamic modelling. Bei einem Metamodell bildet im Gegensatz zum konkreten Datenmodell auch der Dateninhalt einen relevanten Teil des Datenmodells.
Beispiele
Beispiele für derartige Ausschnitte der realen Welt sind etwa:
- Die Aufbauorganisation eines internationalen Großkonzerns zum Zurechtfinden, wer für welchen Bereich und welche Funktion in welcher Region zuständig ist. Das Ergebnis der Modellierung wird üblicherweise in einem Organigramm dargestellt.
- Der in einem Forschungsbereich verwendete Thesaurus, also die spezifische Terminologie mit ihren Synonyma und Unter- und Oberbegriffe sowie verwandten Begriffen als Nachschlagewerk für die in diesem Bereich arbeitenden Forscher oder interessierte Laien. Für die Darstellung des resultierenden Datenmodells kann zum Beispiel eine Topic Map verwendet werden. Die dem zuvor beschriebenen Thesaurus zugrunde liegende Datenstruktur – also dessen Metadaten – können zum Beispiel dazu genutzt werden, den Thesaurus in einer Datenbank zu hinterlegen.
- Produkte, Kunden, Aufträge und Rechnungen für ein zu erstellendes oder zu beschaffendes Auftragsabwicklungssystem eines mittelständischen Handelsunternehmens aus der Sicht des Vertriebsleiters. Das Ergebnis der Datenmodellierung dieses Realitätsausschnittes kann dazu dienen, die Spezifikation der funktionellen Anforderungen an das System vorzunehmen.
Es wird deutlich, dass die Relevanz des Realitätsausschnittes durch den jeweiligen Kontext und den spezifischen Zweck bestimmt wird.
Siehe auch
- Modellierung
- Objektorientierte Modellierung
- Datenmanagement
- Datadictionary
- Metadaten
- Liste von Datenmodellierungswerkzeugen
- Computer-Aided Software Engineering
- Object Role Modeling
Literatur
- Graeme Simson: Data Modeling Essentials.
el:Μοντελοποίηση δεδομένων
Data modeling
Modélisation des données
hi:डेटा मॉडलिंग
ja:データモデリング
ko:데이터 모델링
ta:தரவு மாதிரியாக்கம்
te:డేటా మోడలింగ్
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