Die logische Datenmodellierung ist eine Technik zur visuellen Darstellung von Datenbeziehungen und Anforderungen. Es handelt sich um einen Prozess, der zur Analyse und Dokumentation von Datenelementen, ihren Beziehungen und ihrer Verwendung verwendet wird. Logische Datenmodelle helfen auch bei der Gestaltung von Datenbanken und Datenbankmanagementsystemen.
Bei der Entwicklung eines logischen Datenmodells ist es wichtig, den Umfang klar zu definieren, um sicherzustellen, dass das Modell umfassend und genau ist. Dazu gehört die Identifizierung der Benutzer des Systems, der Datenelemente und der Beziehungen zwischen ihnen. Sobald der Umfang des Modells definiert ist, kann es verwendet werden, um mögliche Lücken oder Redundanzen innerhalb der Daten zu identifizieren und zu analysieren.
In einem logischen Datenmodell stellen Entitäten die Objekte oder Konzepte dar, die modelliert werden. Diese Entitäten können Attribute haben, die Merkmale oder Eigenschaften der Entität darstellen. Eine Kundenentität kann zum Beispiel Attribute wie Name, Adresse und Telefonnummer haben.
Die Datenintegrität ist ein wichtiger Bestandteil jedes Datenmodells. Es geht darum sicherzustellen, dass die Daten im gesamten System konsistent und zuverlässig sind. Dies kann durch die Einrichtung von Datenintegritätsbeschränkungen, wie Primär- und Fremdschlüsseln, erfolgen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und gültig sind.
Datenbeziehungen sind in jedem Datenmodell wichtig. Diese Beziehungen sollten dokumentiert und analysiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten im Modell korrekt dargestellt werden. Dazu gehört die Identifizierung der Beziehungen zwischen Entitäten, wie z. B. Eins-zu-Eins-, Eins-zu-Viel- und Viele-zu-Viel-Beziehungen.
Datenstandards sind in jedem Modell wichtig. Mit Hilfe dieser Standards wird sichergestellt, dass die Daten im gesamten Modell konsistent und zuverlässig sind. Dazu gehört die Festlegung von Datentypen, wie z. B. Zeichen, Zahlen und Datum, und die Festlegung von Standards für Datenformate.
Testen und Validieren sind wichtige Schritte im Prozess der logischen Datenmodellierung. Dazu gehört das Testen des Modells, um sicherzustellen, dass es genau und zuverlässig ist. Dies kann durch die Durchführung von Datentests und durch die Validierung der Daten anhand von realen Daten geschehen.
Sobald das Modell validiert und getestet wurde, sollte es im Datenbankmanagementsystem implementiert werden. Dies beinhaltet die Erstellung der Datenbanktabellen und die Festlegung der Datenintegritätsbeschränkungen.
Die Pflege des Modells ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass das Modell genau und zuverlässig ist. Dazu gehört das regelmäßige Testen und Validieren des Modells sowie die Durchführung aller notwendigen Änderungen, um es auf dem neuesten Stand zu halten.
Die logische Datenmodellierung ist ein wichtiger Prozess zur Analyse und Dokumentation von Datenelementen, ihren Beziehungen und ihrer Verwendung. Durch das Verstehen des Umfangs des Modells, das Identifizieren von Entitäten und Attributen, das Festlegen der Datenintegrität, das Dokumentieren von Datenbeziehungen, das Festlegen von Datenstandards, das Testen und Validieren des Modells, das Implementieren des Modells und das Pflegen des Modells können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten im Modell korrekt dargestellt werden.
Es gibt fünf Haupttechniken der Datenmodellierung:
1. konzeptionelle Datenmodellierung: Diese Technik wird verwendet, um ein High-Level-Modell des Systems zu erstellen. Dieses Modell wird verwendet, um die wichtigsten Konzepte und Beziehungen zwischen ihnen zu verstehen.
2. Logische Datenmodellierung: Diese Technik wird verwendet, um ein detailliertes Modell des Systems zu erstellen. Dieses Modell wird verwendet, um die spezifischen Details des Systems zu verstehen.
3. physische Datenmodellierung: Diese Technik wird verwendet, um ein Modell des Systems zu erstellen, das in einer Datenbank implementiert werden kann. Dieses Modell wird verwendet, um die spezifischen Details der Implementierung des Systems zu verstehen.
4. die Modellierung von Prozessdaten: Mit dieser Technik wird ein Modell des Systems erstellt, das die Prozesse enthält, die zur Bearbeitung der Daten verwendet werden sollen. Dieses Modell wird verwendet, um die spezifischen Details der Nutzung des Systems zu verstehen.
5. Modellierung des Datenflusses: Mit dieser Technik wird ein Modell des Systems erstellt, das die Datenflüsse zwischen den verschiedenen Komponenten des Systems enthält. Dieses Modell wird verwendet, um zu verstehen, wie die Daten im Einzelnen durch das System fließen werden.
Es gibt drei Arten von logischen Datenmodellen:
1. konzeptionelles Datenmodell: Ein konzeptionelles Datenmodell ist ein übergeordnetes Modell, das die wichtigsten Konzepte und Beziehungen in den Daten darstellt. Es wird in der Regel verwendet, um den Beteiligten zu helfen, die Daten zu verstehen und die wichtigsten Einheiten und Beziehungen zu identifizieren.
2. Logisches Datenmodell: Ein logisches Datenmodell ist ein detaillierteres Modell, das die spezifischen Datenelemente und -beziehungen darstellt. Es wird in der Regel von IT-Mitarbeitern für den Entwurf der Datenbank verwendet.
3. physisches Datenmodell: Ein physisches Datenmodell ist ein detailliertes Modell, das den spezifischen Datenbankentwurf darstellt. Es wird in der Regel von Datenbankadministratoren verwendet, um die Datenbank zu implementieren.
Ein Logikmodell ist ein Hilfsmittel, mit dem man sich ein Bild davon machen kann, wie ein Programm oder eine Maßnahme die gewünschten Ergebnisse erzielt. Es kann auch dazu dienen, zu ermitteln, welche Ressourcen für den Erfolg des Programms oder der Maßnahme erforderlich sind. Das Logikmodell bietet einen Rahmen, um die Beziehung zwischen den verschiedenen Elementen eines Programms oder einer Intervention zu durchdenken und zu zeigen, wie sie zusammenwirken, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.