Was versteht man unter Datenmodellierung?
Bei der Datenmodellierung handelt es sich um einen strukturierten Prozess, in dem ein Lösungsarchitekt ein logisches Schema für die Speicherung und Organisation von Unternehmensdaten entwirft. Dieses Schema bildet die Grundlage für Datenbanken, Data Warehouses (DWH) oder Data Lakes.
Das resultierende Datenmodell fungiert als Bauplan für die spätere Umsetzung. Es definiert, welche Daten im Hinblick auf die Geschäftsziele erforderlich sind und wie diese für Analysen aufbereitet, strukturiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden sollen.
Zudem liefert das Modell klare Vorgaben für die Integration neuer Datenquellen – eine essenzielle Voraussetzung, um auch in Zukunft flexibel und skalierbar zu bleiben.
Das Ziel: eine konsolidierte, unternehmensweite Datenbasis.
Diese ermöglicht nicht nur ein zuverlässiges, aktuelles Berichtswesen, sondern legt auch das Fundament für moderne Analyseformen – etwa in Echtzeit oder mithilfe künstlicher Intelligenz. Stammdaten in strukturierter Form eröffnen hierbei völlig neue Informationsdimensionen.
Doch: Die Weichen müssen frühzeitig richtig gestellt werden.
Wer während des laufenden Betriebs grundlegende Änderungen am Datenmodell vornehmen möchte, muss mit hohem Aufwand und signifikanten Kosten rechnen. Deshalb ist es entscheidend, die Datenmodellierung strategisch zu planen – als integralen Bestandteil einer ganzheitlichen Datenstrategie.
Eine Einführung in die Datenmodellierung
Die Datenmodellierung verfolgt ein klares Ziel: Unternehmensdaten in eine logisch nachvollziehbare Struktur zu bringen.
Der Prozess beginnt mit der Zuordnung der Daten zu konkreten Geschäftsobjekten – den sogenannten Entitäten. Jede dieser Entitäten erhält spezifische Attribute, also beschreibende Merkmale wie z. B. Namen, Nummern oder Preise.
Im nächsten Schritt werden diese Entitäten zueinander in Beziehung gesetzt. So entsteht ein Netzwerk aus Datenobjekten, das reale Geschäftsprozesse in strukturierter Form abbildet.
Ein einfaches Beispiel: Kunden und Produkte sind typische Entitäten. Kunden verfügen etwa über die Attribute „Kundennummer“ und „Name“, Produkte über „Produktname“ und „Preis“. Die Beziehung zwischen beiden Entitäten ist der Verkauf – ein zentraler Geschäftsprozess, der sich durch dieses Modell transparent nachvollziehen lässt.
Das daraus entstehende Datenmodell sorgt dafür, dass alle relevanten Datenobjekte vollständig, korrekt und einheitlich vorliegen.
Es schafft klare Standards in Bezug auf Namenskonventionen, Semantik, Datenformate und Zugriffsrechte. So entsteht eine konsistente Datenbasis, auf die Sie sich verlassen können – sowohl für tägliche Berichte als auch für strategische Analysen.
Wann und warum wird Datenmodellierung genutzt?
Datenmodellierung ist ein zentrales Element in klassischen Data-Warehouse-Konzepten und Business-Intelligence-Systemen. Aber auch moderne, cloudbasierte Architekturen wie Data Lakes kommen nicht ohne modellierte Daten aus.
Der Grund: Analysen werden erst dann wirklich aussagekräftig, wenn sie auf konsistenten und historisch gewachsenen Daten aufbauen.
Dabei bleibt die Herausforderung immer gleich: Das Datenschema muss einerseits genügend Einschränkungen enthalten, um geschäftliche Regeln bereits strukturell abzubilden. Andererseits sollte es flexibel genug sein, um zukünftige Anpassungen ohne tiefgreifende Umbauten zu ermöglichen.
Diese Balance erfordert ein durchdachtes Vorgehen – und die Wahl der passenden Modellierungsmethode.
In der Praxis kommen häufig Methoden nach Kimball, Inmon oder Linstedt zum Einsatz. Gerade der Data Vault bietet hier ein robustes Framework, um historisierte Daten in hoher Qualität und Skalierbarkeit abzubilden. Dennoch zeigt sich: In den meisten Fällen ist eine Kombination mehrerer Ansätze die sinnvollste Lösung.