Ein Artikel führt Sie durch Datenmodelle: konzeptionelles Modell, logisches Modell und physisches Modell

Das Datenmodell ist der Eckpfeiler des organisatorischen Datenmanagements und eine Schlüsselkomponente beim Aufbau einer Informationsinfrastruktur. Datenmodelle bieten Organisationen eine klare Datenstruktur und einen logischen Rahmen und machen das Datenmanagement effizienter und nachhaltiger. Im digitalen Zeitalter sind Daten zu einem der wertvollsten Vermögenswerte eines Unternehmens geworden, und der Entwurf und die Implementierung von Datenmodellen bestimmen die Wirksamkeit und Glaubwürdigkeit von Daten im Unternehmensbetrieb und bei der Entscheidungsfindung. Ein gutes Datenmodell kann nicht nur komplexe Datenlandschaften vereinfachen und die Datenqualität und -konsistenz verbessern, sondern auch die Datenbankleistung optimieren und die Datenanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen. Daher besteht die Bedeutung von Datenmodellen darin, Unternehmen datengesteuerte Entscheidungsunterstützung zu bieten und Geschäftsinnovationen und die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit zu fördern. Es bietet datengesteuerte Entscheidungsunterstützung für Unternehmen und fördert Geschäftsinnovationen und die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit.

Datenmodellierung ist ein komplexer und heikler Prozess, der mehrere Ebenen von Überlegungen und Entscheidungen umfasst. Erstens erfordert die Datenmodellierung ein tiefgreifendes Verständnis und eine Analyse der Geschäftsanforderungen, um sicherzustellen, dass das etablierte Modell Geschäftsprozesse und Datenbeziehungen genau widerspiegelt. Zweitens muss die Datenmodellierung die Eigenschaften verschiedener Datentypen und -quellen sowie die komplexen Wechselwirkungen zwischen ihnen berücksichtigen, was die Festlegung geeigneter Datenstrukturen und Assoziationsregeln erfordert. Da die Datenmenge zunimmt und sich die Geschäftsanforderungen ändern, muss die Datenmodellierung außerdem über ein gewisses Maß an Flexibilität und Skalierbarkeit verfügen, um künftigen Herausforderungen und Änderungen gewachsen zu sein. Schließlich berücksichtigt die Datenmodellierung die Bedürfnisse und Meinungen mehrerer Interessengruppen und erfordert eine effektive Kommunikation und Koordination, um einen Konsens zu erzielen und Unterstützung zu gewinnen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Komplexität der Datenmodellierung im tiefgreifenden Verständnis der Geschäftsanforderungen, der Gestaltung und Optimierung von Datenstrukturen sowie der Kommunikation und Koordination der Stakeholder widerspiegelt. Dazu müssen verschiedene komplexe Faktoren umfassend berücksichtigt und verarbeitet werden Etablieren Sie effektive Datenmodelle.

Datenmodell ist eine Möglichkeit, den abstrakten Prozess von Dingen in der realen Welt zu beschreiben. Konzeptionelle Datenmodelle, logische Datenmodelle und physische Datenmodelle sind die drei Modelltypen dieser Abstraktion. Das konzeptionelle Modell wird zur Erfassung von Geschäftsanforderungen und konzeptionellen Strukturen verwendet, das logische Modell definiert die logische Struktur und Beziehungen von Daten und das physische Modell ist der spezifische Entwurf der physischen Implementierung basierend auf dem logischen Modell. Der Datenmodellierungsprozess umfasst normalerweise Anforderungsanalyse, konzeptionelle Modellierung, logische Modellierung, physische Modellierung und Verifizierung. Jede Phase hat spezifische Aufgaben und technische Werkzeuge, die eine detaillierte Planung und Ausführung erfordern. Die Beherrschung dieser Konzepte und Prozesse kann Unternehmen dabei helfen, ihre Datenbestände besser zu verstehen und zu verwalten sowie die Effizienz und Qualität des Datenmanagements zu verbessern.

Was ist ein Datenmodell?

Ein Datenmodell ist ein Tool, das reale Merkmale aus Datenperspektive simuliert und abstrahiert, die Hauptmerkmale von Informationen basierend auf Geschäftsanforderungen extrahiert und die Beziehungen zwischen Geschäftsinformationen (Objekten) abbildet. . Datenmodelle können nicht nur Geschäftsszenarien realistischer simulieren, sondern sind auch solide Aufzeichnungen wichtiger Geschäftsmodelle und Regeln. Es umfasst drei Phasen: konzeptionelles Modell, logisches Modell und physisches Modell. Von abstrakten Objekten auf konzeptioneller Ebene bis hin zu verfestigten Datensätzen auf physischer Ebene durchläuft es den gesamten Entwicklungsprozess des Datenmodells, um eine perfekte Ausrichtung auf Geschäftsanforderungen und technische Einschränkungen sicherzustellen .

Das Datenmodell ist der Kern und die Grundlage des Datenbanksystems. Jedes Datenbanksystem muss auf einem bestimmten Datenmodell basieren. Aufgrund der Komplexität der realen Welt ist es jedoch nicht möglich, Datenmodelle direkt aus der realen Welt zu erstellen. Zunächst ist es notwendig, die reale Welt in die Informationswelt zu abstrahieren und ein Datenmodell in der Informationswelt zu etablieren. Anschließend muss das Datenmodell in der Informationswelt weiter in eine computerimplementierbare Form umgewandelt werden, um den Betrieb des Datenbanksystems zu unterstützen. Beim Erstellen eines Datenmodells müssen Sie zunächst die reale Welt in eine Informationswelt abstrahieren und ein Datenmodell in der Informationswelt etablieren. Anschließend wird das Datenmodell in der Informationswelt weiter in eine computerimplementierbare Form umgewandelt, um den Betrieb des Datenbanksystems zu unterstützen. Die Einrichtung eines Datenmodells ist ein wichtiger Schritt beim Entwurf eines Datenbanksystems. Ein gutes Datenmodell sollte die Merkmale der realen Welt genau widerspiegeln und effiziente Datenspeicher- und -abruffunktionen bieten. Zu den gängigen Datenmodellen gehören hierarchische Modelle, Netzwerkmodelle, relationale Modelle usw. Alles in allem ist das Datenmodell der Kern und die Grundlage des Datenbanksystems. Jedes Datenbanksystem muss auf einem bestimmten Datenmodell basieren. Allerdings aufgrund der realen Welt

Das Datenmodell ist die Darstellung aller Geschäftskonzepte und logischen Regeln, die am Unternehmensbetrieb und -verwaltungsprozess beteiligt sind. Sein Ausdruck basiert auf Entitäten, Attributen und ihren Beziehungen und ist zu einer Kommunikationsbrücke zwischen Geschäftspersonal, IT-Personal und Entwicklern geworden Blaupause für Dateninformationen im Systemaufbau. Das Datenmodelldesign umfasst hauptsächlich konzeptionelles Modelldesign, logisches Modelldesign und physisches Modelldesign. Der Konzeptmodellentwurf beschreibt die Beziehungen und Merkmale von Geschäftskonzepten anhand grundlegender Elemente wie Entitäten, Attribute und Beziehungen. Der logische Modellentwurf basiert auf dem konzeptionellen Modell und wandelt es in eine Datenstruktur und Assoziationsregeln um, die von der Datenbank erkannt werden können. Beim Entwurf physischer Modelle geht es darum, das logische Modell in eine physische Struktur umzuwandeln, die von einer bestimmten Datenbanksoftware verstanden und betrieben werden kann, einschließlich Tabellenpartitionen, Indizes usw. Beim Entwurf des Datenmodells müssen die Komplexität und Korrelation des Geschäfts berücksichtigt werden. Während des Entwurfsprozesses müssen die Anforderungen an Datenkonsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit erfüllt werden. Gleichzeitig muss auch die Machbarkeit des Systems berücksichtigt werden. Das konzeptionelle Modell basiert auf der realen relationalen Semantik, abstrahiert Datenanforderungen in Geschäftsobjekte und Geschäftsprozesse und vereinfacht und drückt sie als „Entitätsbeziehung“ aus. (E-R)-Diagramme. Das logische Modell wird auf der Grundlage des konzeptionellen Modells weiter verfeinert und standardisiert und dient zur Definition der logischen Beziehung zwischen Daten. Das physische Modell ist die spezifische Implementierung des logischen Modells und beschreibt die Struktur der realen Datenbanktabelle, einschließlich Tabellen, Ansichten, Felder, Datentypen usw. Das Erreichen des physischen Modells zeigt an, dass Geschäftsprozesse und Entitätsbeziehungen in Tabellenbeziehungen in der Datenbank verfestigt wurden, die verwendet, überprüft, verarbeitet und verwaltet werden können, um ein vollständiges Datenmodell zu bilden.

Zwischen dem physischen Modell und dem logischen Modell besteht eine grundlegende Eins-zu-Eins-Zuordnungsbeziehung. Im logischen Modell entsprechen Entitäten Tabellen im physischen Modell und Attribute entsprechen Feldern. Das physische Modell ist die physische Implementierung des logischen Modells in einer bestimmten Datenbank.

Eigenschaften des konzeptionellen Modells:

ist ein High-Level-Datenmodell, das sich auf die Definition wichtiger Geschäftskonzepte und ihrer Wechselbeziehungen konzentriert.

Enthält Kerndatenentitäten oder deren Sammlungen sowie Geschäftsbeziehungen zwischen Entitäten.

Merkmale des logischen Modells:

zerlegt und verfeinert das konzeptionelle Datenmodell weiter.

Beschreibt Entitäten, Attribute und die Beziehungen zwischen ihnen.

Befolgen Sie beim Entwerfen normalerweise die „dritte Normalform“, um die Datenredundanz zu reduzieren.
• Merkmale des physischen Modells:
• Beschreibt die Details der Modelleinheiten und gleicht die Beziehung zwischen Datenredundanz und Leistung aus.

Sie müssen das verwendete Datenbankprodukt, den Feldtyp, die Länge, den Index und andere Faktoren berücksichtigen.

Die Datenbankplattform und die Anwendungsarchitektur müssen festgelegt werden.
• In gewisser Weise kann das Datenmodell als eines der wichtigsten Ergebnisse der Datenarchitektur angesehen werden, da es den Konvertierungsprozess von Geschäftsanforderungen von natürlicher Sprache in Datensprache übernimmt. Durch das Datenmodell werden abstrakte Geschäftskonzepte und logische Regeln klar in spezifische Datenentitäten, Attribute und Beziehungen abgebildet und bieten so eine Grundlage und Anleitung für den Entwurf und die Implementierung von Datenbanksystemen. Die Etablierung von Datenmodellen ermöglicht es, komplexe Geschäftsprozesse und Informationsbedürfnisse klar darzustellen und effizient zu verwalten und so den Unternehmensbetrieb und die Entscheidungsfindung zuverlässig zu unterstützen. Daher kann die Rolle des Datenmodells in der Datenarchitektur nicht ignoriert werden. Es ist ein wichtiger Bestandteil beim Aufbau eines zuverlässigen und effizienten Datenverwaltungssystems.

Konzeptionelles Modell (CDM)

Die Kernaufgabe von konzeptionellen Datenmodellen (CDM) besteht darin, verschiedene konzeptionelle Einheiten im Geschäftsbereich zu synthetisieren und zusammenzufassen. Der Schwerpunkt dieses Prozesses liegt auf der Analyse konzeptioneller Einheiten und ihrer Wechselbeziehungen und nicht auf der detaillierten Beschreibung der verschiedenen Attribute einzelner konzeptioneller Einheiten. Unter Verwendung konzeptioneller Einheiten als Anhaltspunkte werden die Ergebnisse der Anforderungsanalyse überprüft, der Umfang der Modellierung bestimmt, die Modellierungsthemen aufgeteilt, die wichtigsten Geschäftsbeziehungen geklärt und der Rahmen des logischen Datenmodells erstellt.

Ein konzeptionelles Datenmodell ist eine strukturierte Ansicht des Unternehmens, die zur Unterstützung der Daten verwendet wird, die zur Unterstützung von Geschäftsprozessen, zur Aufzeichnung von Geschäftsereignissen und zur Verfolgung relevanter Leistungsindikatoren erforderlich sind. Dieses Modell konzentriert sich auf die Identifizierung der im Unternehmen verwendeten Daten und nicht auf deren Verarbeitung oder physische Eigenschaften. Die Perspektive des Modells ist unabhängig von der zugrunde liegenden Geschäftsanwendung.

Ein konzeptionelles Datenmodell stellt die Gesamtstruktur der Daten dar, die zur Unterstützung von Geschäftsanforderungen erforderlich sind, unabhängig von Software oder Datenspeicherstruktur. Zu den Funktionen gehören:

• Eine ganzheitliche Sicht auf Datenstrukturen im Geschäftskontext.
• Beruht nicht auf einer Datenbank oder einer physischen Speicherstruktur.
• Objekte, die möglicherweise niemals in einer physischen Datenbank implementiert werden. Einige Konzepte und Prozesse tauchen möglicherweise nicht im Modell auf, sind aber für das Unternehmen wichtig, um sein Geschäft zu verstehen und zu erklären.
• Unterstützen Sie die Daten, die zur Ausführung von Geschäftsprozessen oder Unternehmensabläufen erforderlich sind.

Konzeptionelle Datenmodelle sind Werkzeuge für Unternehmen und IT, um Folgendes zu definieren:

• Den Umfang der Datenanforderungen.
• Geschäftsbegriffe und -kennzahlen, die in verschiedenen Geschäftsbereichen und im gesamten Unternehmen übernommen werden.
• Geschäftsdatenobjekte (BDO) und ihre Beziehungen.

Das Folgende ist ein Beispiel für ein konzeptionelles Modell:

Logisches Modell (LDM)

Logisches Datenmodell (LDM) ist eine weitere Verfeinerung des konzeptionellen Datenmodells mit dem Ziel, die Attribute und Beziehungen von Daten zu klären Entitäten und Einschränkungen. Gemäß dem Datenstandard werden die chinesischen und englischen Namen von Entitäten, die Datentypen und die Genauigkeit von Attributen geklärt und Primärschlüssel, eindeutige Indizes und Beziehungen zwischen Entitäten definiert. Bei der Gestaltung folgt es dem dritten Paradigma zur Reduzierung der Datenredundanz und ist ein Werkzeug für die Kommunikation zwischen Geschäfts- und Technikpersonal.

Bei der logischen Datenmodellierung beschreibt das Team Datenelemente und die Beziehungen zwischen ihnen detailliert, um sicherzustellen, dass Datenelemente klar definiert und Beziehungen genau hergestellt werden. Während des Designprozesses helfen wir dem Team durch die Einführung von Kontext und Details, die Datenanforderungen besser zu verstehen und bieten Leitlinien für die Verbesserung von Geschäftsprozessen und Anwendungsdesign. Dieser strukturierte Ansatz bildet eine Grundlage für das Datenbankdesign und trägt dazu bei, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Wiederverwendung von Daten sowie den Aufbau zukünftiger Modelle zu fördern.

Logische Datenmodellierung bietet Unternehmen eine umfassende Datenansicht, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und zu erfüllen. Es bietet nicht nur eine Grundlage für das aktuelle Anwendungsdesign, sondern legt auch den Grundstein für zukünftige Datenmodelle und Systemarchitekturen und unterstützt so das langfristige Wachstum des Unternehmens. Durch die genaue Definition von Datenstrukturen und Beziehungen erleichtern logische Modelle die Kommunikation und Zusammenarbeit innerhalb einer Organisation und legen den Grundstein für effektives Datenbankdesign und Anwendungsentwicklung.

Das Folgende ist ein Beispiel für ein logisches Modell, das eine Verfeinerung der obigen Abbildung (konzeptionelles Modell) darstellt:

Physikalisches Modell (PDM)

Physikalische Datenmodelle (PDM) sind der Datenmodellierungsprozess In der letzten Phase werden Konzepte wie Entitäten, Attribute und Beziehungen im logischen Modell (LDM) in spezifische Designs umgewandelt, die für ein bestimmtes Datenbankverwaltungssystem (DBMS) geeignet sind. Es stellt die physische Umsetzung der ursprünglichen Geschäftsanforderungen und des logischen Designs dar.

Das physische Datenmodell beschreibt die Struktur der Datenbank und definiert, wie Daten auf physischer Ebene gespeichert, organisiert und abgerufen werden. Es bietet eine detaillierte Ansicht des Datenbankschemas und gibt Tabellen, Spalten, Datentypen, Beziehungen, Indizes, Einschränkungen usw. an. Daher dient das Physical Data Model (PDM) als Rahmen, der Entwickler bei der Erstellung und Optimierung tatsächlicher Datenbanken anleitet und dabei Speicher, Leistungsverbesserungen und die spezifischen Eigenschaften des Datenbankverwaltungssystems (DBMS) berücksichtigt.

Designhinweise:

1. Verbessern Sie die Effizienz der Datenspeicherung: Durch die Angabe der Struktur von Tabellen, Datentypen und -längen können Sie die Effizienz der Datenspeicherung steigern, sicherstellen, dass die Datenbank den Speicherplatz angemessen nutzt, und unnötigen Overhead reduzieren.
2. Leistung verbessern: Durch die strategische Implementierung von Indizes, die Partitionierung großer Tabellen und die Clusterung verwandter Daten verbessert das physische Datenmodell die Datenbankleistung, beschleunigt den Datenabruf und verbessert die Reaktionsfähigkeit des Systems.
3. Erzwungene Datenintegrität: Das physische Datenmodell erzwingt Integritätseinschränkungen wie Primärschlüssel, Eindeutigkeitseinschränkungen und Fremdschlüssel. Diese Einschränkungen tragen dazu bei, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der in der Datenbank gespeicherten Daten sicherzustellen und das Auftreten von Anomalien zu verhindern.
4. Unterstützt Skalierbarkeit: Das physische Datenmodell ermöglicht eine effiziente Partitionierung großer Tabellen, sodass die Datenbank wachsende Datenmengen bewältigen und gleichzeitig die Leistung aufrechterhalten kann. Es vereinfacht die Datenverwaltung und skaliert, wenn Ihr Datenbedarf steigt.
5. Optimierte Abfragen: Durch die Verwendung strategischer Indizierung und sorgfältig konzipierter Auswahlen beschleunigt das physische Datenmodell den Datenabruf und verbessert die Effizienz von Datenbankabfragen.
6. Verbessern Sie die Kommunikation beim Datenbankdesign: Das physische Datenmodell dient als visuelle Hilfe, um Entwicklern, Administratoren und Geschäftsanwendern das Verständnis des Datenbankdesigns zu erleichtern. Es fördert eine effektive Kommunikation und ein gemeinsames Verständnis darüber, wie Daten strukturiert und organisiert sind.
7. Redundanz reduzieren: Die im physischen Datenmodell verwendete Normalisierungstechnik teilt die Tabelle in kleinere, verwandte Komponenten auf und reduziert so die Redundanz. Dies führt zu einer vereinfachten und konsistenten Datendarstellung in der Datenbank.
8. Ressourceneffizienz maximieren: Da das physische Datenmodell auf die spezifischen Merkmale und Funktionen des gewählten Technologie-Stacks abgestimmt ist, gewährleistet es eine optimale Nutzung der Systemressourcen in der DBMS-Umgebung.

Das Bild unten ist das ER-Diagramm des physikalischen Modells. Es ist im Grunde dasselbe wie das ER-Diagramm des logischen Modells.

Datenmodell und Metadaten (Metadaten)

Metadaten (Metadaten) sind Informationen über die Organisation von Daten, Datendomänen und deren Beziehungen. Kurz gesagt handelt es sich bei Metadaten um Daten, die Daten beschreiben und den Inhalt, die Struktur, die Verwendung und die Verwaltung von Daten abdecken. Es liefert Hintergrundinformationen und Kontext für die Daten und hilft, deren Bedeutung und Zweck zu verstehen. Je nach Anwendungsgebiet oder Funktion lassen sich Metadaten grundsätzlich in drei Kategorien einteilen: Geschäftsmetadaten, technische Metadaten und betriebliche Metadaten.

Ein Datenmodell ist eine abstrakte Beschreibung der Datenorganisation und -darstellung, die die Beziehungen, Attribute und Einschränkungen zwischen Daten beschreibt. Das Datenmodell definiert die Struktur und Logik der Daten sowie die Art und Weise, wie die Daten im System verwaltet und verarbeitet werden.

Konzeptionell ist das Datenmodell ein integraler Bestandteil von Metadaten. In praktischen Anwendungen kann der Beschreibungsinhalt des konzeptionellen Modells als Teil von Geschäftsmetadaten verstanden werden, da er sich hauptsächlich auf die Definition von Geschäftskonzepten und logischen Regeln konzentriert und dem Geschäftspersonal hilft, die Bedeutung von Daten und Geschäftsprozessen zu verstehen. Der Beschreibungsinhalt des logischen Modells und des physikalischen Modells kann als Teil der technischen Metadaten angesehen werden. Das logische Modell definiert die Beziehungen und Einschränkungen zwischen Daten, während das physische Modell beschreibt, wie Daten in der Datenbank gespeichert und physisch strukturiert werden. Diese Informationen sind für Datenbankentwickler und Systemadministratoren von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus beschreiben Betriebsmetadaten die Betriebsattribute von Daten, wie z. B. Datenänderung, Löschung und Zugriffsberechtigungen. Diese Informationen sind für die Datenverwaltung und Aufrechterhaltung der Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Daher spielen Datenmodelle eine Schlüsselrolle im gesamten Datenlebenszyklus. Als Teil der Metadaten bilden sie zusammen die Grundlage für die Datenverwaltung und -nutzung.

Datenmodelle und Metadatensysteme spielen in verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus unterschiedliche Rollen. Das Datenmodell konzentriert sich mehr auf die Entwurfs- und Entwicklungsphase des Informationssystems und wird zur Erfassung und Definition von Geschäftsanforderungen, zum Entwurf der Systemarchitektur sowie zur Steuerung des Datenbankdesigns und der Anwendungsentwicklung verwendet. Es bietet eine abstrakte, strukturierte Ansicht, die die Beziehungen, Einschränkungen und Prozesse zwischen Daten beschreibt, Geschäftspersonal und technischem Personal hilft, die Bedeutung und den Zweck von Daten zu verstehen, und als Leitfaden für Systemdesign und -entwicklung dient.

Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Metadatensysteme mehr auf Datenverbrauchsphasen wie Datenverwaltung und Datenanwendungen. In dieser Phase werden Metadatensysteme zur Verwaltung und Pflege von Datenbeständen sowie zur Unterstützung der Datenerfassung, -speicherung, -freigabe und -analyse verwendet. Es erfasst und verwaltet Informationen wie Attribute, Struktur, Speicherort und Nutzung von Daten, stellt Hintergrundinformationen und Kontext von Daten bereit, hilft Managern, die Quelle, Qualität, Sicherheit und andere Aspekte von Daten zu verstehen, und unterstützt den Datenabruf, die Analyse und die Berichterstattung Förderung der Wertmaximierung und des Compliance-Managements von Datenbeständen.

Das Datenmodell wird hauptsächlich in der Entwurfsphase des Informationssystems verwendet, während sich das Metadatensystem mehr auf die Phase der Datenverwaltung und Datenverwaltung konzentriert. Beide ergänzen sich und unterstützen gemeinsam die effektive Verwaltung und Nutzung von Daten.

Datenmodell und Metadatenmodell (Metamodell)

Das Datenmodell beschreibt Kerngeschäftseinheiten und die damit verbundenen Beziehungen, Definitionen und Geschäftsregeln. Doch Metadatenmodelle (Metamodelle) sind oft verwirrend. Ein Metamodell ist ein Datenmodell von Metadaten, das zentrale Metadatenobjekte und ihre Beziehungen sowie zugehörigen Geschäftsregeln beschreibt.

Das Metadatenmodell (Metamodell) ist ein Datenmodell, das Metadaten beschreibt. Seine Hauptaufgabe besteht darin, zentrale Metadatenobjekte und ihre Beziehungen und zugehörigen Geschäftsregeln zu beschreiben. In Business Intelligence (BI), Online Analytical Processing (OLAP) und Data Governance (DG)-Plattformen ist das Metadatenmodell eine beschreibende Datenstruktur-Abstraktionsschicht, die zur Umwandlung technischer Datenstrukturen in benutzerfreundliche Strukturen verwendet wird. Es bietet eine detaillierte Beschreibung der Datenstruktur und ihrer Darstellung und stellt sicher, dass die Daten benutzerfreundlich aufbereitet werden, einschließlich der Daten selbst, der Namen der Datenelemente und der sichtbaren Struktur.

In Business Intelligence (BI), Online Analytical Processing (OLAP) und Data Governance (DG)-Plattformen sind Metamodelle eine der Grundkomponenten, ähnlich der grundlegenden Rolle von Datenmodellen bei der Speicherung und Abfrage von Daten in Anwendungen. Es unterstützt Speicher- und Abfragefunktionen von Metadaten und das Design basiert auf DG-Anwendungsfällen sowie operativen Metadaten.

Ein Beispiel für ein Metadatenmodell (Metamodell) lautet wie folgt:

Das Datenmodell ist der Eckpfeiler des organisatorischen Datenmanagements und eine Schlüsselkomponente beim Aufbau einer Informationsinfrastruktur. Es bietet eine klare Datenstruktur und einen logischen Rahmen und macht die Datenverwaltung effizienter und nachhaltiger. Datenmodelle werden in drei Typen unterteilt: konzeptionelles Modell, logisches Modell und physisches Modell, mit verschiedenen Stufen von abstrakt bis konkret, um eine perfekte Abstimmung auf Geschäftsanforderungen und technische Einschränkungen zu gewährleisten. Dementsprechend ist das Metadatenmodell ein Datenmodell, das Metadaten beschreibt, und dessen Hauptaufgabe darin besteht, zentrale Metadatenobjekte und ihre Beziehungen sowie zugehörigen Geschäftsregeln zu beschreiben. Das Metadatenmodell ist eine Grundkomponente der Data-Governance-Plattform. Es ähnelt der Rolle des Datenmodells in der Anwendung und unterstützt die Speicher- und Abfragefunktionen von Metadaten.

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