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Datenmodellierungstools

Die Datenmodellierung war schon immer die beste Möglichkeit, sich komplexe Datenquellen zu verdeutlichen und Designstandards sowie Integritätsregeln zu automatisieren. Die Datenmodellierung hat sich heutzutage zum Kernpunkt der Zusammenarbeit zwischen den Erzeugern, Verwaltern und Benutzern von Daten entwickelt. Der Grund dafür ist, dass die Datenmodellierung die beste Möglichkeit zum Visualisieren von Metadaten bietet – und Metadaten bilden jetzt das Herzstück der Unternehmensdatenverwaltung, wie auch Daten-Governance und datenbasierte Intelligenz.
Datenmodellierungstools
Was ist ein Datenmodell?

Was ist ein Datenmodell?

Ein Datenmodell ist eine visuelle Darstellung von Datenelementen und ihren Beziehungen untereinander. Datenmodelle helfen geschäftlichen und technischen Ressourcen, beim Design von Informationssystemen und der ihnen zugrunde liegenden Datenbanken zusammenzuarbeiten. Sie zeigen, welche Daten benötigt werden und wie diese strukturiert sein müssen, um verschiedene Prozesse im Unternehmen zu unterstützen.

Es gibt drei grundlegende Arten von Datenmodellen, jeweils mit einem bestimmten Zweck:

Was ist die Datenmodellierung?

Die Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung eines Datenmodells zum Kommunizieren von Datenanforderungen, inklusive Dokumentation von Datenstrukturen und Entitätstypen. Das Modell dient als visueller Leitfaden für das Design und die Bereitstellung von Datenbanken mit hochwertigen Datenquellen im Rahmen der Anwendungsentwicklung.

Die Datenmodellierung wird bereits seit mehreren Jahrzehnten verwendet, um Organisationen beim Definieren und Kategorisieren ihrer Daten zu helfen. Mit festgelegten Standards und Regeln können die Daten verwendet und dann von Informationssystemen genutzt werden. Heute bietet die Datenmodellierung einen noch größeren Nutzen, da entscheidende Daten im strukturierten und unstrukturierten Format vorliegen und die Daten sich vor Ort oder in der Cloud befinden können. Die Datenmodellierung ist also eine kostengünstige und effiziente Weise, massive Datenvolumen zu managen und zu verwalten, indem Datenbestände den Unternehmensfunktionen zugeordnet werden, denen sie dienen. Zur Steigerung der Effizienz und Reduzierung von Fehlern können Sie Datenmodelle und Datenbankdesigns automatisch generieren. So verhelfen Sie zudem Ihren Datenmodellierern – und anderen Stakeholdern – zu höherer Produktivität.

Die Vorteile der Datenmodellierung

Wenn Sie etwas nicht sehen können, können Sie es auch nicht verwalten. Aus diesem Grund ist die Datenmodellierung eine wesentliche Komponente des Metadatenmanagements, der Daten-Governance und datenbasierten Intelligenz. Die Datenmodellierung bietet eine integrierte Ansicht konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle, um Stakeholdern aus dem Geschäfts- und IT-Bereich zu helfen, sich ein Bild von Datenstrukturen und ihrer Bedeutung zu machen. Die Datenmodellierung ist der erste Schritt, um sicherzustellen, dass erfolgskritische Informationen im gesamten Unternehmen genutzt, verstanden und als vertrauenswürdig betrachtet werden. Die primären Vorteile von Software zur Datenmodellierung sind die Möglichkeiten zum:

Aufdecken, Standardisieren und Dokumentieren vorhandener Datenquellen zur Visualisierung und Analyse, plus Möglichkeiten zum Designen und Bereitstellen hochwertiger Datenquellen über unterschiedliche Plattformen hinweg

Nutzen von Datenmodellen zum Migrieren und erneuten Bereitstellen von Datenbankstrukturen für neue Datenbankmanagementsysteme und -plattformen

Visuellen Vergleichen, Analysieren und Synchronisieren von Datenmodellen mit bereitgestellten Datenbeständen

Unterstützen steigender gesetzlicher Anforderungen wie DSGVO und CCPA

Befähigen von Mitarbeitern durch Selfservice-Zugriff für Fähigkeiten, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten rund um Unternehmensdaten

Verwalten von Datenmodellierungsteams sowie der zugehörigen Prozesse, Portfolios und des Lebenszyklus zur Unterstützung steigender gesetzlicher Anforderungen

Erstellen und Integrieren aktiver Konstrukte für Daten-Governance sowie von Metadatenkonfigurationen und Stakeholder-Feedback zur Vereinfachung der Zusammenarbeit über wichtige Rollen hinweg und für eine verbesserte Abstimmung

Verbessern von Unternehmensprozessen für betriebliche Effizienz

Datenmodellierungstools haben gezeigt, dass Ihnen kostspielige Fehler später im Entwicklungsprozess erspart bleiben, wenn Sie sich vorab die Zeit nehmen und die nötigen Investitionen tätigen. Datenmodelle sind also eine mit geringen Risiken und Kosten verbundene Option für viele Anwendungsfälle, darunter folgende:

  • Datenbankdesign und -bereitstellung mit Schemapflege
  • Design für das Stammdatenmanagement und die Datenintegration
  • Metadatenverwaltung
  • Design für Analysen/Business Intelligence und Analysen von Datenquellen
  • Data Warehouse- und Data Lake-Design/-Dokumentation
  • Big Data-Implementierung
  • DBMS-Rationalisierung und -Migration
  • Daten-Governance
  • Datenbasierte Intelligenz

Was spricht für die Datenmodellierungssoftware von erwin?

erwin war Vorreiter im Bereich der Datenmodellierung und hat über 30 Jahre lang mit den größten Unternehmen der Welt zusammengearbeitet, um die Vorteile der Datenmodellierung für sie nutzbar zu machen. erwin Data Modeler von Quest ist nach wie vor die zuverlässigste Software für die Datenmodellierung und das Datenbankdesign. Mit ihr werden komplexe und zeitraubende Prozesse rund um die Aufdeckung von Datenquellen, das Design sowie die Dokumentation, Standardisierung und Bereitstellung automatisiert.

 

Wir haben die unserer Meinung nach beste Datenmodellierungslösung entwickelt, mit verschiedenen Versionen für die Anforderungen unserer Kunden. Unser Augenmerk lag dabei darauf, dass unsere Funktionen, Workflows sowie unser Support professionellen Datenmodellierern zu den gewünschten Geschäftsergebnissen verhelfen. Mit erwin Data Modeler verfügen Sie über eine einzige Lösung für sämtliche Anforderungen rund um Datenmodellierung und Datenbankdesign in Ihrem Unternehmen. So können Sie Modelle mit beliebigen Daten aus beliebigen Quellen erstellen und Folgendes erreichen:

  • Visualisierung geschäftlicher und technischer Datenstrukturen in einem integrierten Modell mit umfassenden Metadaten
  • Standardisierung und Wiederverwendung von Kerndefinitionen und Datenstrukturen über verschiedene Projekte hinweg, wobei das Datenmodell und die zugehörigen Metadaten in einem zentralen Repository gespeichert sind
  • Speicherung geschäftlicher Definitionen und datenzentrierter Geschäftsregeln im Modell, zusammen mit technischen Datenbankschemas, Verfahren und anderen Informationen
  • Extrahierung und Umwandlung von Daten aus ERP-, CRM- und anderen Unternehmensanwendungen
  • Rationalisierung von Plattforminkonsistenzen und Bereitstellung einer Single Source of Truth für alle Geschäftsdaten des Unternehmens
  • Schaffung von Vertrauen in die von geschäftlichen Benutzern bei der Entscheidungsfindung herangezogenen Informationen

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Wenn Sie über Daten verfügen, ist die Datenmodellierung wichtig, um alle Datenbestände Ihres Unternehmens sehen und verstehen zu können. Mit erwin Data Modeler können Sie die Komplexität reduzieren und Unternehmensdatenkompetenz, Zusammenarbeit und Verantwortlichkeit fördern.

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