Datenmodellierung

Was ist Datenmodellierung?

Datenmodellierung ist der strukturierte und zumeist iterativer Prozess, in dem fachliche Anforderungen in ein Modell übertragen werden, sodass Daten, ihre Beziehungen und Regeln grafisch oder logisch abgebildet werden. Ziel ist es, ein übersichtliches, verständliches Modell der Datenstruktur zu schaffen – als Grundlage für Datenbanken, Data Warehouses oder KI-Anwendungen.

Warum ist Datenmodellierung wichtig?

Datenmodellierung hilft dabei, komplexe Datenlandschaften zu vereinfachen, zu vereinheitlichen und qualitativ hochwertig aufzubauen.

Sie sorgt dafür, dass:

• Daten konsistent und widerspruchsfrei gespeichert werden ,
• Beziehungen zwischen Daten klar nachvollziehbar sind,
• spätere Analysen effizient und korrekt durchgeführt werden können und
• neue Systeme wie Data Warehouses oder KI-Modelle auf saubere Strukturen zugreifen.

Phasen der Datenmodellierung

Die Modellierung erfolgt meist in drei Stufen:

1. Konzeptuelles Datenmodell
   Überblick über zentrale Entitäten (fachliche Objekte wie Kunde, Bestellung, Produkt) und deren Beziehungen (z. B. Kunden macht Bestellung)
2. Logisches Datenmodell
   Darstellung der Datenstrukturen mit Attributen, Beziehungen und Regeln (z. B. Datenformate, Kardinalitäten). Diese ist zunächst datenbankunabhängig.
3. Physisches Datenmodell
   Technische Umsetzung in einem konkreten Datenbanksystem (z. B. SQL-Strukturen, Indexe)

Typische Methoden und Modelle

• Entity-Relationship-Modell (ERM)
  Visualisierung von Entitäten, Attributen und Relationen in einem Diagramm
• Sternschema/Schneeflockenschema
  Besonders in Data-Warehouse-Umgebungen beliebt
• UML-Klassendiagramme (objektorientierte Diagramme)
  Kommen häufig in IT-Architekturprojekten zum Einsatz; UML steht für Unified Modeling Language

Unterschied zur Datenarchitektur

Die Datenarchitektur beschreibt die Gesamtstruktur und Strategie des Datenmanagements im Unternehmen. Die Datenmodellierung ist ein Teil davon – sie konzentriert sich konkret auf die logische Struktur einzelner Datendomänen.

Vorteile und Herausforderungen von Datenmodellierung

Vorteile	Herausforderungen
Klare Datenstruktur	Erfordert Abstimmung mit Fachbereichen
Höhere Datenqualität	Modelländerungen können aufwändig sein
Grundlage für Analyse & BI	Technisches Know-how erforderlich
Verständliche Kommunikation	Komplexität bei großen Datenmengen

 

Relevanz für Unternehmen

In Zeiten von KI, Big Data und Self-Service Analytics ist die Datenmodellierung ein zentraler Erfolgsfaktor. Sie sorgt dafür, dass Datenflüsse transparent bleiben, Analysen auf korrekten Grundlagen beruhen, neue Datenquellen schnell eingebunden werden können und verschiedene Abteilungen eine gemeinsame „Datensprache“ sprechen

Besonders in Data-Warehouse-Projekten, Migrationsvorhaben oder KI-Modellen ist sie unverzichtbar.

Praxisbeispiel

Ein mittelständisches Unternehmen plant ein neues Vertriebs-Dashboard. Damit Kennzahlen zu Leads, Angeboten und Aufträgen korrekt zusammengeführt werden, erstellt das BI-Team ein Datenmodell mit klar definierten Entitäten (Kunde, Kontakt, Verkaufschance) und deren Beziehungen. Das Modell dient als Basis für die spätere Umsetzung im Data Warehouse – und sorgt dafür, dass Führungskräfte verlässliche Insights erhalten.

 

FAQ

Ist Datenmodellierung nur Aufgabe der IT?

Nein, Fachbereiche spielen eine wichtige Rolle, da sie das nötige Prozess- und Kontextwissen einbringen. Gute Datenmodellierung ist ein interdisziplinärer Prozess.

Braucht man für KI zwingend ein Datenmodell?

Nicht zwingend, aber für strukturierte Daten ist ein gutes Modell hilfreich, um die richtigen Features auszuwählen, Datenqualität zu sichern und Modelle effizient zu trainieren.

Welche Tools werden häufig genutzt?

Beispiele: ER/Studio, SAP PowerDesigner, dbt, Lucidchart, SQL-basierte Tools oder auch Notation in Confluence und Miro für einfache Modelle.

Zum Glossar «