Bei einer kürzlichen Keynote beim Agile Data Engine Summit in Helsinki sprach der Meinungsführer und Buchautor Joe Reise über die Rolle der Datenmodellierung im heutigen Geschäftsumfeld. Mit dem Aufkommen des modernen Data Lake glauben einige, dass eine ordnungsgemäße Datenmodellierung nicht mehr nötig ist. Man kann riesige Datenmengen mit wenig Überlegung speichern. Datenmodellierung erfordert Zeit und Fähigkeiten. Und nun? Joe argumentierte, dass Datenmodellierung immer noch, wenn nicht sogar mehr, eine wichtige Praxis ist, die man berücksichtigen sollte, wenn man sein Data Warehouse von On-Prem in die Cloud verlagert.
Big Data sollte nicht Big Search bedeuten
Stellen Sie sich vor, Sie hätten die Möglichkeit, von einem kleinen Haus in eine Villa umzuziehen, die zehnmal größer ist als Ihr aktueller Wohnort. Platz ist plötzlich kein Problem mehr. Würden Sie Ihre Sachen ziellos in die verschiedenen geräumigen Zimmer werfen? Wahrscheinlich nicht. Sie würden bald den Überblick verlieren, viel Zeit mit der Suche nach Dingen verbringen, redundante Käufe tätigen und wahrscheinlich sehr unzufrieden mit Ihrer Situation sein. Einige Organisationen teilen diese Gefühle, wenn sie ihre Daten mit wenig Sorgfalt in einen Data Lake kippen.
Datenmodellierung ist relevanter als je zuvor
Wir sind fest davon überzeugt, dass eine ordnungsgemäße Datenmodellierung notwendig ist und dass dies von Anfang an eine hohe Priorität haben sollte. Datenmodellierung dient als grundlegender Schritt in der Entwicklung eines Data Warehouse und bietet einen strukturierten und organisierten Ansatz zur Darstellung und Verwaltung von Daten. Das Datenmodell hat großen Einfluss auf eine Reihe von Aspekten, einschließlich Datenqualität, Verständnis, Abfrageleistung, Datenintegrität, Entwicklungszeit, Wissenstransfer und Skalierbarkeit. Dinge dem Zufall zu überlassen, führt nur zu höheren Kosten und Frustration weiter unten in der Linie. Hier sind zehn Schlüsselgründe, warum Sie Zeit und Ressourcen in ein ordnungsgemäßes Datenmodell investieren sollten:
Datenqualität & Konsistenz
Datenmodellierung definiert die Struktur und Beziehungen innerhalb einer Datenbank und gewährleistet Konsistenz und Qualität der Daten. Dies wird in Cloud-Umgebungen entscheidend, wo vielfältige Datenquellen integriert werden und eine einheitliche Sicht für genaue Analysen und Berichte essentiell ist. Es hilft auch, Datenredundanz zu vermeiden.
Verständnis von Daten
Datenmodelle bieten eine visuelle Darstellung der Datenstruktur, was es sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern erleichtert, die Daten zu verstehen. Dieses Verständnis ist lebenswichtig für effektive Zusammenarbeit, Entscheidungsfindung und Kommunikation quer durch Teams. Es hilft auch neuen Teammitgliedern, schneller an Bord zu kommen, da sie die zuvor geleistete Arbeit leicht verstehen können.
Datenintegration
Cloud-Umgebungen beinhalten oft die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Datenmodelle dienen als Blaupause für die Integration unterschiedlicher Datensätze und helfen Organisationen, eine einheitliche und kohärente Sicht auf ihre Informationen zu erstellen, unabhängig von deren Quelle. Dieser Prozess ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Daten aus verschiedenen Herkünften—sei es interne Datenbanken, externe Cloud-Dienste oder SaaS-Plattformen—harmonisiert und effektiv genutzt werden können. Durch den Einsatz strukturierter Datenmodelle können Unternehmen den Integrationsprozess vereinfachen, die Datenqualität verbessern, Inkonsistenzen reduzieren und eine effiziente Datennutzung quer durch Abteilungen fördern.
Standardisierung
Die Standardisierung von Datenmodellen gewährleistet einen konsistenten Ansatz zur Datenrepräsentation und -interpretation. Dies ist in Cloud-Umgebungen entscheidend, wo mehrere Tools und Dienste verwendet werden können, um sicherzustellen, dass jeder die Daten auf die gleiche Weise interpretiert und verwendet. Durch die Implementierung einheitlicher Datenmodelle über Plattformen hinweg können Organisationen die Fallstricke von Datenabweichungen und Fehlinterpretationen vermeiden, die oft aus unterschiedlichen Datenhandhabungspraktiken entstehen. Diese Einheitlichkeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität, die Erleichterung genauer Datenanalysen und die Unterstützung kohärenter Datenverwaltungspolitiken. Darüber hinaus vereinfacht die Standardisierung die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen und erhöht die Effizienz datengesteuerter Projekte. Sie stellt sicher, dass Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsnutzer alle auf der gleichen Seite sind und ermöglicht einen nahtlosen Austausch von Informationen und Einsichten. In Umgebungen, in denen die Entscheidungsfindung stark auf Daten basiert, spielt die Standardisierung von Datenmodellen eine zentrale Rolle bei der Rationalisierung von Prozessen, der Reduzierung von Fehlern und der Beschleunigung von Ergebnissen.
Abfrageleistung
Gut entworfene Datenmodelle können die Abfrageleistung erheblich verbessern. In Cloud-Data-Warehouses, wo große Datenmengen gespeichert und abgefragt werden, kann ein optimiertes Datenmodell zu effizienterer und schnellerer Abfrageausführung führen. Dies treibt nicht nur die Kundenzufriedenheit voran, sondern führt auch zu einer deutlich besseren Annahme von Analysen im Allgemeinen. Niemand wartet gerne auf etwas.
Cloud-Data-Warehouse-Kosten
Entlang der Linie besserer Abfrageleistung stehen Kostenaspekte. Schlecht entworfene Abfragen kosten Geld in der Cloud. Sie möchten sicherstellen, dass Ihr Team auf die kosteneffizienteste Weise auf Daten zugreifen kann und dass Sie keine wertvollen finanziellen Ressourcen für schlecht ausgeführte Abfragen verschwenden. Ebenso müssen Datenladungen und Workflows ordnungsgemäß entworfen und verwaltet werden, um diese gefürchteten Rechnungen von Ihrem Cloud-Data-Warehouse-Anbieter zu vermeiden.
Metadatenmanagement: Verbesserung von Datenkenntnissen und -verwaltung durch effizientes Metadatenmanagement
Metadaten, Informationen über die Daten, sind ein entscheidender Aspekt des Datenmanagements. Datenmodelle bieten eine strukturierte Möglichkeit, Metadaten zu verwalten und zu dokumentieren, was es einfacher macht, den Kontext von Datenelementen zu verfolgen und zu verstehen. Metadaten, die detaillierten Informationen, die die Eigenschaften, Herkunft und Nutzung von Daten beschreiben, sind grundlegend für ein effektives Datenmanagement. Im digitalen Zeitalter, wo die Datenmengen exponentiell wachsen, hat die Rolle von Metadaten mehr Bedeutung denn je erlangt. Sie dienen als Dreh- und Angelpunkt, um die Wahrhaftigkeit der Daten zu gewährleisten, ihre Entdeckung zu erleichtern und ihre Organisation zu straffen. Strukturierte Datenmodelle sind in diesem Kontext unschätzbare Werkzeuge. Sie bieten ein klares Framework für das Management und die Dokumentation von Metadaten, was wiederum ermöglicht, die Abstammung von Datenelementen zu verfolgen, ihre Beziehungen zu verstehen und ihre Konsistenz über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen. Dieser strukturierte Ansatz zur Verwaltung von Metadaten verbessert die gesamte Datenverwaltung, indem er die Datenqualität verbessert, die Einhaltung von Datenregulierungen ermöglicht und Daten sicherheitsinitiativen unterstützt. Darüber hinaus befähigt effizientes Metadatenmanagement Organisationen, ihre Daten effektiver zu nutzen. Es unterstützt die Schaffung von reichen, kontextuellen Datenlandschaften, in denen Datenwissenschaftler und Analysten mit Leichtigkeit navigieren können, um Einsichten zu entdecken, die Innovation und strategische Entscheidungen antreiben. Indem es eine umfassende Sicht auf Datenvermögen bietet, erleichtert das Metadatenmanagement eine bessere Ressourcenzuweisung, Risikomanagement und Kundenverständnis.
Datenverwaltung
Datenmodellierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Etablierung und Durchsetzung von Datenverwaltungsrichtlinien. In einem Geschäftsumfeld, in dem die Verletzung von Datenschutzregeln wie der GDPR verheerende Folgen haben kann, spielt eine ordnungsgemäße Datenmodellierung eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung angemessener Verwaltungsstrukturen. Dies wird noch kritischer in der Cloud, wo Daten oft verteilt sind, was die Einhaltung noch komplexer macht.
Migration & Portabilität
In einer Umgebung beschleunigter Technologieinnovation wird Portabilität kritisch. Bei der Migration von Daten in die Cloud oder zwischen Cloud-Plattformen erleichtert ein gut definiertes Datenmodell den Prozess. Es bietet einen klaren Fahrplan für die Migrationsstrategie und gewährleistet die Daten Portabilität über verschiedene Cloud-Dienste hinweg.
Zusammenarbeit & Kommunikation
Zu guter Letzt ermöglicht ein gut entworfenes Datenmodell Teams zusammenzuarbeiten. Wie zuvor dargelegt, trägt die Leichtigkeit des Verständnisses erheblich zur effektiven Teamarbeit bei. Die Aufteilung und Zuweisung von Arbeitspaketen werden einfacher, wenn Dinge gut strukturiert sind.
Optimierung der Teamzusammenarbeit und Kommunikation mit effektiver Datenmodellierung
Ein gut strukturiertes Datenmodell ist entscheidend für die Verbesserung der Teamzusammenarbeit und Kommunikation in jeder datengesteuerten Organisation. Das klare, verständliche Design von Datenmodellen verbessert signifikant die Effizienz der Teamarbeit und macht es einfacher für Teams, an komplexen Projekten zusammenzuarbeiten. Diese Klarheit in der Datenrepräsentation stellt sicher, dass alle Teammitglieder, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen, die Struktur und Beziehungen innerhalb der Daten erfassen können, was eine inklusivere und produktivere Arbeitsumgebung fördert. Effektive Datenmodellierung vereinfacht den Prozess der Aufteilung und Zuweisung von Arbeitspaketen und ermöglicht einen organisierteren und straffer geführten Arbeitsablauf. Durch die Etablierung einer soliden Basis, auf der Daten gut strukturiert und leicht interpretierbar sind, können Teams Missverständnisse vermeiden und die Zeit, die für die Klärung datenbezogener Anfragen aufgewendet wird, reduzieren. Dies führt zu einem agileren Projektentwicklungsprozess, bei dem Ressourcen optimal genutzt werden und Projektmeilensteine effizienter erreicht werden. Die Einbeziehung strategischer Schlüsselwörter wie „Teamzusammenarbeit“, „effektive Kommunikation“, „datengesteuerte Organisation“ und „straffer Arbeitsablauf“ verbessert nicht nur das SEO-Potenzial dieses Abschnitts, sondern kommuniziert auch deutlich die Vorteile eines gut entworfenen Datenmodells bei der Förderung von Teamzusammenarbeit und Kommunikation. Indem die Bedeutung von Verständlichkeit und gut strukturierten Daten für die Förderung effektiver Teamarbeit hervorgehoben wird, können Organisationen eine kollaborativere und kommunikativere Kultur fördern. Dies steigert nicht nur die Produktivität einzelner Projekte, sondern trägt auch zum Gesamterfolg und zur Agilität der Organisation bei, die Komplexitäten der heutigen datenzentrierten Welt zu navigieren.
Datenmodellierung ist 2024 relevant: Die Zukunft der Datenmodellierung in 2024 und darüber hinaus
Wir alle lieben den technologischen Fortschritt, doch mehr Leistung und Platz bedeutet nicht, dass wir uns gedankenlos darauf stürzen sollten. Ein ordentliches Data Modeling ist relevanter denn je. Genauso, wie beim Umzug in eine große Villa, wird Ihre Erfahrung deutlich besser sein, wenn Dinge gut strukturiert und an den richtigen Stellen gespeichert sind. Sowohl INFORM Datalab als auch Agile Data Engine verfügen über umfangreiche gemeinsame Erfahrungen darin, Ihnen bei der Auswahl, dem Design und der Implementierung eines soliden Datenmodells zu helfen. In unserem nächsten Blogbeitrag werden wir uns gängige Ansätze des Data Modeling ansehen.
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