Datenarchitektur
Einführung in die Welt der Datenarchitektur
Daten bilden einen von mehreren Bereichen innerhalb einer Unternehmensarchitektur (Enterprise Architecture). Die Data Architecture besteht aus Modellen, die auf Richtlinien, Regeln und Standards aufbauen. Auf diese Wiese soll klar geregelt werden, welche Daten gesammelt und wie sie gespeichert und genutzt werden. Gerade durch die immer strenger werdenden Bestimmungen rund um den Datenschutz ist es für Unternehmen heute praktisch unumgänglich, sich mit ihrer Datenarchitektur (Data Architecture) zu beschäftigen und sie so zu organisieren, dass Daten regelkonform verwaltet werden und gleichzeitig unternehmerischen Nutzen erbringen. Die Modellierung erlaubt auch hier, einen guten Überblick über die Datenströme zu bewahren, Compliance jederzeit nachvollziehbar zu erfüllen und optimalen Nutzen aus den Datenbeständen zu ziehen.
Mit Datenarchitektur den Überblick über die Datenströme bewahren
Datenmodellierung ist ein wichtiger Teilbereich der Datenarchitektur. Hauptziel dabei ist die eindeutige Definition und Spezifikation der in einem Informationssystem zu verwaltenden Objekte, um so einen Überblick über die Datensicht des Informationssystems zu erhalten. Das Ergebnis der Datenmodellierung sind Datenmodelle, die zu einsatzfähigen Datenbanken bzw. Datenbeständen führen. Diese Modelle verfügen über eine wesentlich längere Lebensdauer als Funktionen und Prozesse (Software) und stellen damit ein solides Element der Datenarchitektur dar.
Die Datenmodellierung wird auch dafür genutzt, um bestimmte Sachverhalte darzustellen. So lassen sich damit etwa Daten eines Unternehmensbereichs bzw. von Geschäftsprozessen erfassen und mit ihren Zusammenhängen dokumentieren. Im Rahmen dieser Nutzung werden oft auch einheitliche Begriffe festgelegt, die die weitere Kommunikation erleichtern.
Eine Datenarchitektur oder Data Architecture setzt sich zum Ziel, für alle Datensysteme ein Modell der möglichen Interaktionen festzulegen. So muss etwa die Datenintegration klaren Architekturstandards unterliegen, da sie Interaktionen zwischen Datensystemen erfordert. Die Data Architecture beschreibt darüber hinaus Datenstrukturen, die von einem Unternehmen verwendet werden. Sie liefert nicht zuletzt auch Kriterien für die Steuerung der Datenflüsse im System.
Der Datenarchitekt ist in der Regel für die Definition des Zielzustands verantwortlich und muss auch sicherstellen, dass Erweiterungen im Sinne des ursprünglichen Entwurfs durchgeführt werden. Dafür zerlegt er den Prozess in die drei traditionellen Architekturstufen: Konzeptuell (Geschäftseinheiten), Logisch (Beziehungen zwischen den Daten) und Physisch (Datenmechanismen).
In einer umfassenderen Betrachtung beinhaltet die Data Architecture eine vollständige Analyse der Beziehungen zwischen den Funktionen einer Organisation, den verfügbaren Technologien und den Datentypen.
Die modellbasierte Datenarchitektur bietet mehrere Vorteile, die Unternehmen bei der effektiven Verwaltung und Nutzung ihrer Datenbestände von großem Nutzen sein können. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Umfassende Datendarstellung durch ganzheitliche Sicht und Darstellung der Beziehung von Datenkomponenten
Ausrichtung an den Unternehmenszielen durch Abstimmung der Datenarchitektur mit den Geschäftszielen
Verbesserte Datenqualität und –konsistenz durch standardisierte Datenmodelle und leichtere Datenverwaltung
Verbesserte Datenintegration und Interoperabilität durch Modellierung von Schnittstellen und kohärente Darstellung verschiedener Datenbestände
Erleichterte Datenanalyse und Einblicke durch klare Strukturierung und anschauliche Visualisierung komplexer Datenbeziehungen
Skalierbarkeit und Agilität verbessern die Anpassungsfähigkeit an neue Geschäftsanforderungen
Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung durch optimierte Dateninfrastruktur und verbessertes Management über den gesamten Lebenszyklus der Daten
Hier finden Sie praktische Anwendungsfälle unserer Kunden:
KBC Group nutzt Sparx Enterprise Architect für die Architecturmodellierung
Nictiz baut mit Enterprise Architect eine Referenzarchitektur für Krankenhäuser
FAQs zu Datenmodellierung
Was ist Datenmodellierung?
Die Datenmodellierung ist ein wesentlicher Teil der Softwareentwicklung und kann daher wie die gesamte Software- und Systementwicklung auch mit einem UML-Werkzeug (z.B. Enterprise Architect) erfolgen. Sie verläuft über unterschiedliche Projektphasen. Ergebnis sind Datenmodelle, die nach mehreren Modellierungsstufen letztlich zu einsatzfähigen Datenbanken führen.
Datenmodelle haben meist eine längere Lebensdauer als Software, die immer wieder an neue Gegebenheiten angepasst werden muss. Datenmodellierung wird auch zur Anwendungsentwicklung betrieben, um bestimmte Sachverhalte darzustellen. Zum Beispiel wird so ein Geschäftsprozess (oder das gesamte Unternehmen) aufgenommen und mit allen Abhängigkeiten und Zusammenhängen dokumentiert.
Wie sieht der Prozess der Datenmodellierung aus?
Bei der Datenmodellierung werden Datenobjekte schematisch dargestellt, um einen bestimmten Kontext in einem System abzubilden.
Hier einige Schritte des Prozesses:
- Verständnis der Anforderungen: Welche Daten und welche Beziehungen sollen erfasst werden?
- Entwurf: In einem Diagramm wird der Datenfluss in die und aus der Datenbank dargestellt.
- Normalisierung: Um Redundanzen zu vermeiden werden die Daten in Tabellen aufgeteilt und in Beziehung gesetzt
- Auswahl des Datenbankmanagementsystems (DBMS)
- Implementierung: Das Datenmodell wird in das DBMS übertragen
- Dokumentation: Das Datenmodell dient auch als Dokumentation
- Optimierung: Zur Leistungsverbesserung wird das Datenmodell laufend verbessert
Wie können Unternehmen von der Datenmodellierung profitieren?
Ein klar strukturiertes Datenmodell ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu nutzen und wettbewerbsfähig zu bleiben:
- Effiziente Datenverarbeitung: Durch die Strukturierung der Daten in Tabellen und die Festlegung von Beziehungen sind Abfragen schneller durchführbar
- Weniger Redundanzen: Der Schritt der Normalisierung spart Speicherplatz und sorgt für konsistente Daten
- Datenintegrität: Das Datenmodell beinhaltet klare Regeln für die Datenintegrität
- Skalierbarkeit: Skalierbare Datenmodelle sorgen für eine problemlose Erweiterung der Datenbank
- Eine Datenquelle: Das Datenmodell ist die zentrale Quelle für alle Systeme im Unternehmen
- Entscheidungsfindung: Fundierte Entscheidungen basieren auf konsistenten und zuverlässigen Informationen.
- Compliance und Sicherheit: Im Datenmodell lassen sich Sicherheitsrichtlinien und Datenschutzregeln gut implementieren
- Kosteneinsparungen: Datenmodellierung führt zu effizienter Datenverarbeitung, Minimierung von Redundanzen und besserer Skalierbarkeit
