Strategische Planung für die Struktur von Stammdaten

Jeder gut organisierten Datenbank liegen eine Strategie und Planung des Aufbaus derselben zugrunde. Den Prozess der Planung bezeichnet man als Datenmodellierung, das darauffolgende Produkt, welches die Grundlage für Ihre Stammdatenbank bietet, als Datenmodell. Ohne ein solches kann eine Datenbank nicht fehlerfrei funktionieren, hier sollten Sie also besonders sorgfältig sein.

Ihrer Datenbank und deren Datensätzen liegen in der Realität existierende sogenannte Objekte zugrunde, zum Beispiel Ihre Kunden und Lieferanten oder Ihre Produkte. Die Datenmodellierung hat das Ziel, diese Objekte sowie deren Attribute und Beziehungen zueinander eindeutig zu spezifizieren.

Ihre Datenbank muss bestehen bleiben, auch wenn sich Arbeitsprozesse, Funktionen Ihres Unternehmens oder die von Ihnen verwendete Software verändert. Daher sollte Ihr Datenmodell von diesen unabhängig sein, damit es eine lange Lebensdauer hat.

Aktenschrank

Erstellung eines Datenmodells

In den allermeisten Fällen werden Datenmodelle in drei aufeinanderfolgenden Abstufungen erstellt: zunächst ein konzeptuelles, dann ein logisches und zuletzt ein physisches Datenmodell.

Das konzeptuelle Datenmodell

Das konzeptuelle Datenmodell ist, wie der Name andeutet, das Modell, welches Ihr Konzept umfasst. Es ist unabhängig von der Software, die Sie verwenden. Es wird auch als semantisches Datenmodell bezeichnet und stellt einen Ausschnitt aus der „wahrgenommen Welt“ in einem Konzept dar, also alle relevanten Objekte, deren Attribute und deren Beziehungen untereinander. Bei diesen Objekten handelt es sich beispielsweise um Personen, Firmen, Orte oder Bestellungen.

Mögliche Beziehungen unter diesen Objekten wären zum Beispiel die Zuordnung von Bestellungen zu Personen: immer eine Person oder Firma gehört zu einer Bestellung, aber mehrere Bestellungen können zu einer Person gehören. Diese Sachverhalte und Beziehungen werden als Modell in einem Diagramm dargestellt.

Das logische Datenmodell

Das logische Datenmodell baut auf dem konzeptuellen auf und wird auch als Datenbankmodell bezeichnet, weil es der digitalen Datenbank zugrunde liegen soll. Hierfür wird meistens ein tabellenartiges Relationenmodell verwendet. Das Schema aus dem konzeptuellen Modell kann mit einer Software automatisiert übernommen und danach optimiert werden.

Dabei müssen Redundanzen, also mehrfache Nennungen derselben Information, beseitigt werden, da diese später Anomalien in der Datenbank verursachen können. Ein solcher Fall läge zum Beispiel vor bei einer Datenbank, die pro Auftrag nicht nur die Auftragsnummer, sondern auch die Adresse des Kunden neu speichert. Bei mehreren Aufträgen kommt es dazu, dass die Adressdaten dann mehrfach vorliegen. Wenn sich die Adresse des Kunden ändert, müssten alle Datensätze angepasst werden. Um solches auszuschließen, muss die Datenstruktur aufgeteilt werden. Die Adresse des Kunden liegt danach nur einmal vor und wird über eine Referenz vermittelt. Diesen Vorgang nennt man Normalisierung.

Das physische Datenmodell

Der nächste Schritt ist die Übertragung des Datenbankmodells in die gewünschte Software, denn das logische Datenmodell ist nicht an ein bestimmtes Datenbankverwaltungs-Programm gebunden. Hierbei wird für jedes Attribut ein Datentyp festgelegt, also zum Beispiel Integer (Ganzzahlen), Floats (Fließkommazahlen), Zeichenkette oder Booleans (Wahr-/Falsch-Werte). Die Attribute sowie Tabellen werden mit Kurzbezeichnungen, meist komplett in Großbuchstaben, versehen, sodass die Datenbanksoftware die Daten verarbeiten kann.

Warum Planung so wichtig ist

Wie Sie sehen, gibt es bei der Planung einer Datenbank für Ihre Stammdatenverwaltung viele Schritte, die sorgfältig abgearbeitet werden müssen. Wenn in Ihrem Unternehmen in der realen Umgebung nicht von Anfang an, bei der Analyse der Faktoren, Akteure und Objekte, sehr genau vorgegangen wird, können sich Fehler bis in die fertige Datenbank durchziehen und somit Ihre Datenstruktur stark verschlechtern. Auch Schritte wie die Normalisierung sind nicht zu vernachlässigen, damit Sie eine Datenbank erhalten, die zukunftsfähig ist und die Grundlage für die digitale Transformation Ihres Unternehmens sein kann.

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