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Vorteile der Datenmodellierung

Daten zählen zu den wichtigsten Unternehmensressourcen. Natürlich gilt dies nur, wenn sie auch erfasst, nachverfolgt, nachvollzogen und angemessen genutzt werden können. Die Datenmodellierung ist ein wichtiger Prozess, der es Organisationen ermöglicht, Funktionen zu visualisieren und das Design, die Entwicklung und Bereitstellung von wertvollen Datenressourcen umzusetzen. Allzu häufig wird ihr Nutzen jedoch von Unternehmen heruntergespielt, die sie nur als Dokumentation oder kostspieliges Hemmnis auffassen, das die Verrichtung echter Arbeit behindert. Diese ignorieren völlig die vielen greifbaren Vorteile der Datenmodellierung, die sich auf den tagtäglichen Betrieb und langfristige Strategien auswirken.
Datenmodellierung: Daten zählen zu den wichtigsten Unternehmensressourcen.

Hauptvorteile der Unternehmensdatenmodellierung

Wir fassen die Vorteile der Datenmodellierung gern in einem simplen Satz zusammen: Sie können nicht verwalten, was Sie nicht sehen. Oder anders ausgedrückt: Sie müssen wissen, welche Daten Sie haben, welche Regeln für sie gelten und wie sie sich auf alles andere beziehen. Nur so lässt sich das Potenzial dieser Daten ausnutzen. Das bedeutet, dass die Datenmodellierung eine enorm wichtige Vorstufe für das Metadatenmanagement, die Daten-Governance und die Data Intelligence ist.

 

Dank einer integrierten Ansicht der konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodelle sind Sie einen Schritt näher an Ihrem Ziel sicherzustellen, dass Ihr gesamtes Unternehmen auf die richtigen Informationen zugreifen, diese nachvollziehen und darauf vertrauen kann. Dieses Verständnis und das Vertrauen in Ihre Daten bringt eine Fülle an greifbaren, messbaren Vorteilen mit sich, wie:

Geschäftsverständnis durch die Erkennung, Standardisierung und Dokumentation von Datenquellen

Unternehmensdatenmodelle bieten detaillierte Informationen dazu, wie Geschäfte geführt werden, sowie zu den Daten, die für den Geschäftsbetrieb erforderlich sind. Mithilfe dieser Modelle erhalten Sie tiefgehende Einblicke, die Sie für die Umsetzung von umfangreicheren Optimierungen oder Änderungen benötigen, indem sie die zugrundeliegenden Daten standardisieren und dokumentieren. Auf Unternehmensebene ist es beinahe unmöglich, bestimmte Geschäftsfunktionen oder -prozesse ohne ein grundlegendes Modell zu optimieren, das die relevanten Datenressourcen und ihre Beziehungen zueinander darstellt.

Strengere, effektivere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften jetzt und in Zukunft

Vorschriften wie die DSGVO und der CCPA sind keine vorübergehenden Erscheinungen. Tatsächlich werden sie im Laufe der Zeit noch weiter ausgearbeitet werden. Und das bedeutet, dass Ihre Organisation sich ab sofort daran halten und auf zukünftige Änderungen flexibel reagieren können muss. Datenmodelle tragen zu dieser Flexibilität bei, indem sie Vorgaben für Datenmodellierungsteams, -prozesse, -portfolios und -lebenszyklen machen.

Schneller zum Wissenstransfer und Self-Service für Mitarbeitende

Die Datenmodellierung fungiert als eine Art Dokumentation für IT-Teams und geschäftliche Stakeholder. Wenn unterschiedliche Rollen dieselbe Sprache sprechen und sich verständigen können, wird es deutlich einfacher, die Zusammenarbeit zu fördern und die Ausrichtung auf wichtige Geschäftsfunktionen zu verbessern. Gleichermaßen unterstützt diese Einfachheit und Ausrichtung den Self-Service für Mitarbeitende, weil diese damit das Potenzial von Datenressourcen souverän ausschöpfen können.

Bessere Business Intelligence durch Datenfähigkeiten, -kompetenzen und -verantwortlichkeiten

Wenn alle im Unternehmen das von Datenmodellen dargestellte große Ganze erkennen können, wird es wesentlich einfacher, wichtige Chancen, Herausforderungen und potenziell problematische Bereiche für das Unternehmen zu identifizieren. Datenmodelle machen dies möglich, indem sie einen schlüssigen Ansatz für Datenfähigkeiten und -kompetenzen einführen. Wenn alle Mitarbeiter in der Lage sind, Daten auf die gleiche Weise zu verwenden und nachzuvollziehen, werden sie sich auch verstärkt darum bemühen, die Qualität und den Nutzen dieser Daten zu maximieren.

Schlüssige Integrationen in bestehende Informationssysteme

Wenn Unternehmen wachsen, geht diese Entwicklung zumeist mit einer schlagartigen Vergrößerung des Netzwerks aus verschiedenen Datenquellen und Systemen einher, die nicht miteinander kommunizieren. Die Datenmodellierung kann die Beziehungen zwischen diesen Quellen sichtbar machen und Redundanzen eliminieren, Abweichungen beheben und voneinander isolierten Systemen dabei helfen, miteinander zu sprechen. Dadurch können Sie hochwertige Datenquellen entwerfen, standardisieren und bereitstellen, die diese Systeme umspannen. Gleichzeitig haben Sie die Möglichkeit, Datenmodelle mithilfe bereitgestellter Datenressourcen visuell zu vergleichen, zu analysieren und zu synchronisieren.

Erweitertes Datenbankdesign für eine bessere Anwendungsentwicklung

Mithilfe der Datenmodellierung können Unternehmen nicht nur bestimmte Details und Anforderungen für das gesamte Netzwerk aus miteinander verbundenen Datenbanken veranschaulichen, sondern auch das Design von einzelnen Datenbanken. Der eindeutige visuelle Überblick macht vor der Entwicklung von Blueprints die Identifizierung von Lücken oder Chancen wesentlich einfacher. Bei einer Optimierung Ihrer Datenbanken werden davon abhängige kritische Geschäftsanwendungen ebenfalls verbessert.

Nutzung von Vorteilen der Datenmodellierung mit erwin

Die Erfassung, Organisation und Präsentation sämtlicher Unternehmensdaten in einer intuitiven Visualisierung ist kein leichtes Unterfangen. Daher brauchen Sie einen zuverlässigen Partner, der sich in über 30 Jahren im Bereich Datenmodellierung einen Namen gemacht hat.

Der erwin Data Modeler von Quest ist eine bewährte Technologie zur Verbesserung der Qualität und Agilität Ihrer allgemeinen Datenfähigkeiten, mit der Sie Initiativen zur Daten-Governance und Data Intelligence voll und ganz unterstützen können. Der erwin Data Modeler bietet eine moderne und anpassbare Modellierungsumgebung; Unterstützung für alle wichtigen und aufkommenden DBMS-Plattformen wie Azure Synapse, Couchbase, Cassandra, MongoDB, Snowflake und MariaDB; automatisches Harvesting von Datenmodellen und Namenskonventionen für die Aufnahme in die erwin Data Intelligence Suite von Quest sowie andere zeitsparende Automatisierungsoptionen.

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Denken Sie daran: Sie können nicht verwalten, was Sie nicht sehen. Deshalb ist der erwin Data Modeler die beste Lösung für Unternehmen, die Komplexität verringern und gleichzeitig die Datenkompetenz, die Verantwortlichkeit und die Zusammenarbeit verbessern möchten.