Datenmodellierung

Mit Datenmodellierung bezeichnet man in der Informatik Verfahren zur formalen Abbildung der in einem definierten Kontext relevanten Objekte mittels ihrer Attribute und Beziehungen. Hauptziel ist die eindeutige Definition und Spezifikation der in einem Informationssystem zu verwaltenden Objekte, ihrer für die Informationszwecke erforderlichen Attribute und der Zusammenhänge zwischen den Informationsobjekten, um so einen Überblick über die Datensicht des Informationssystems erhalten zu können. (vgl. Ferstl/Sinz 2006, S. 131).

Ergebnis sind hierbei Datenmodelle, die, mehrere Modellierungsstufen durchlaufend, letztlich zu einsatzfähigen Datenbanken bzw. Datenbeständen führen.

Datenmodelle haben eine in der Regel 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“). Datenmodellierung kann auch außerhalb von Projekten zur Anwendungsentwicklung betrieben werden, um bestimmte Sachverhalte darzustellen. Zum Beispiel können damit Daten oder andere Gegebenheiten eines bestimmten Unternehmensbereichs, einer Abteilung, eines Geschäftsprozesses (bis hin zum gesamten Unternehmen), aufgenommen und mit ihren Zusammenhängen dokumentiert werden. Auch lassen sich mit solchen Maßnahmen einheitliche Begriffe festlegen.

Verfahren

Die Datenmodellierung, als wesentliche Teildisziplin der Softwareentwicklung, verläuft über unterschiedliche Projektphasen. Die Aktivitäten sind prozessual angelegt, d.h. es gibt jeweils Ziele/Zwecke, Tätigkeiten und Ergebnisse, die, aufeinander aufbauend, über Zwischen- zu letztlich finalen Ergebnissen führen. Angelehnt an die ANSI-SPARC-Architektur entstehen dabei – auf bestimmte Meilensteine im Projekt bezogen – im Wesentlichen die folgenden Modell-Varianten:

Vom fachlichen Entwurf zur Datenbank

Mit diesen drei Modellebenen und dem Vorgehen dazu wird lediglich ein grundsätzlicher Ansatz skizziert. Im Detail werden dieses Vorgehen, die (Zwischen-)Ergebnisse und auch die Bezeichnungen der Modelle von den häufig unternehmensspezifisch verwendeten Vorgehensmodellen und von der benutzten Modellierungsmethodik und -Software bestimmt. Beispiele:

In der Datenmodellierung werden im Allgemeinen nur Daten einbezogen, die zum fachlich-inhaltlichen Zweck der Systeme gehören, nicht jedoch jene, die im engeren Sinn zur Software zählen, z.B. Konfigurationsdaten, Parameterdaten. Letztere werden, als Voraussetzung für den technischen Betrieb, direkt in jeweils geeigneten Datenhaltungsformen installiert.

Tätigkeiten je Datenmodellstufe (Beispiele):

Zur Erläuterung der Vorgehensweise bei der Datenmodellierung sind nachfolgend beispielhaft einige Tätigkeiten genannt, die im Rahmen der jeweiligen Stufe Schwerpunkte sein können. Die Beispiele sind auf das Modellieren mit der Entity-Relationship-Methode und die Verwendung relationaler Datenbanken abgestellt.

Zum konzeptuellen Datenbankschema:

Zum logischen Datenbankschema:

Zum physischen Datenbankschema:

Methoden

Es gibt u.a. die folgenden Datenmodellierungsmethoden, die teils miteinander kombiniert werden:

Das Ergebnis der Datenmodellierung sind Datenmodelle, die etwa in Form des Entity-Relationship-Modells (ERM) vorliegen – und letztlich einsatzfähige Datenbanken. Ein ERM besteht aus einem Entity-Relationship-Diagramm (ERD), zum Beispiel gemäß UML oder IDEF1X, und einer textuellen Beschreibung des Modells und seiner Komponenten.

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 Teilmodelle wie Adressen, Organisationsstrukturen, Rollen- und Rechtestrukturen etc. Auch vorgefertigte ganze Datenmodelle, etwa für den Finanzbereich, können als Entwurfsquelle dienen. Die am weitesten verbreiteten Muster sind bei Fowler, Hay und Silverston aufgeführt.

Metamodellierung: 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.

Unterschiedliche Begriffe für ähnliche Sachverhalte: Im praktischen Einsatz der Datenmodellierung werden nicht immer einheitliche Begriffe verwendet. Zum Teil ist dies methodenbezogen begründet, zum Teil in den jeweiligen Organisationen 'historisch gewachsen' (und nicht immer methodisch korrekt), zum Teil werden Begriffe aus unterschiedlichen Modellierungsstufen vermischt. Beispiele dafür sind:

Wie daraus ersichtlich ist, werden z.T. statt Typbegriffen (Entitätstyp …) die Instanzenbegriffe (Entität, Beziehung) verwendet oder schon die Begriffe aus der Datenbankimplementierung (Tabelle ...) benutzt. Abweichende Begriffe werden auch verwendet, wenn Beteiligte aus unterschiedlichen Unternehmen oder aus unterschiedlichen Abteilungen (Fachabteilung, Programmierung) kommunizieren. Im Interesse einer effizienten Kommunikation und zur Vermeidung von Missverständnissen sollte auf die Verwendung korrekter und einheitlicher Begriffe hingewirkt werden.

Unterstützung durch Software-Werkzeuge

Wie alle Prozesse zur Softwareentwicklung wird auch die Datenmodellierung unter Nutzung bestimmter Werkzeuge durchgeführt. In der Projektpraxis sind diesbezüglich sehr unterschiedliche Ansätze zu beobachten, die in den folgenden Beispielen skizziert werden:

Als besonders hoch integriert können die folgenden Beispiele gelten:

Der Integrationsgrad der Werkzeuge kann also sehr unterschiedlich sein. Er bestimmt maßgeblich die Qualität der Modellierungsprozesse, besonders ihre Effizienz.

Beispiele

Grafik 1: Semantisches Modell (ERD) einer Auftragsverwaltung
Grafik 2: Datenbankschema für dieselbe Anwendung

Beispiele für Datenmodelle sind etwa:

Es wird deutlich, dass die Relevanz des Realitätsausschnittes durch den jeweiligen Kontext und den spezifischen Zweck bestimmt wird.

Siehe auch

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Basierend auf einem Artikel in: Wikipedia.de
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Datum der letzten Änderung: Jena, den: 15.05. 2020