Beste Datenmodellierung

Datenmodellierungswerkzeuge helfen Teams dabei, die Struktur von Daten zu entwerfen, zu visualisieren und zu verwalten, bevor sie in Datenbanken, Cloud-Warehouses oder Lakehouse- und NoSQL-Plattformen implementiert werden. Diese Produkte erfassen Entitäten und Attribute, definieren Schlüssel, Beziehungen und Einschränkungen und übersetzen Entwürfe in implementierungsbereite Artefakte. Nach der Modellierung der Zielstrukturen generieren oder reverse-engineeren Datenmodellierungswerkzeuge Schemata, validieren sie gegen Plattformregeln und veröffentlichen Diagramme und Dokumentationen für Stakeholder.

Datenarchitekten, Datenbankingenieure, Analyseingenieure, Lösungsarchitekten und Anwendungsentwickler verlassen sich häufig auf diese Lösungen, um neue Schemata zu planen, bestehende Systeme zu dokumentieren, Auswirkungen von Änderungen zu bewerten und Designs über Domänen hinweg zu standardisieren.

Durch die Etablierung klarer konzeptioneller, logischer und physischer Modelle verbessert Datenmodellierungssoftware die Konsistenz, Leistung und Wartbarkeit von Datensystemen. Diese Lösungen helfen Teams auch dabei, Modelle zu vergleichen und zu versionieren, die Auswirkungen von Änderungen downstream zu bewerten und Namensstandards oder Modellierungskonventionen über Umgebungen hinweg durchzusetzen. Ausgabe-Artefakte können strukturierte Abfragesprache (SQL), Datenbeschreibungssprache (DDL), Datenbank-Markup-Sprache (DBML), JavaScript-Objektnotation (JSON) Schema, Avro oder plattformspezifische Skripte umfassen, die eine sichere Bereitstellung beschleunigen.

Datenmodellierungssoftwareprodukte können auch Funktionen mit Daten-Governance-Tools, ETL-Tools und Master-Datenmanagement (MDM) teilen. Während sie funktional gesehen tangential mit diesen Kategorien verwandt sind, unterscheidet sich die Datenmodellierung durch ihren primären Fokus auf datenbankbewusste Schema-Designs, Validierung und Vorwärts-/Rückwärts-Engineering, anstatt auf Datenbewegung, Verwaltung/Politik, Analytik/BI oder Diagrammerstellung.

Um in die Kategorie Datenmodellierung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Datenbankbewusste Modellierung von Entitäten oder Attributen mit Identifikatoren und Beziehungen oder Einschränkungen ermöglichen Mindestens eine Produktionsdatenplattform mit geeigneten Datentypen oder Strukturen anvisieren Vorwärts-Engineering bereitstellen, um implementierungsbereite Artefakte zu erzeugen (z. B. SQL DDL, JSON Schema, DBML oder gleichwertige API/CLI-Ausgaben für Erstellung und Migration) Rückwärts-Engineering oder Import bereitstellen, wie z. B. das Verbinden mit Live-Systemen oder das Einlesen bestehender DDL- oder Modelldateien, um Modelle aus aktuellen Schemata zu erstellen Modellvalidierung im Einklang mit der Zielplattform unterstützen (z. B. Datentypprüfungen, Schlüssel- oder Einschränkungsintegrität, gebrochene Referenzen oder ungültige verschachtelte Strukturen) Dokumentation und Teilen unterstützen, wie z. B. Diagrammveröffentlichung, exportierbare Dokumente (HTML/PDF/Markdown) oder teilbare, schreibgeschützte Ansichten oder Portale Kollaboration oder Versionierung unterstützen, wie z. B. Kommentare und Anmerkungen, Rollen und Berechtigungen, Vergleichen und Zusammenführen oder Dateibasierte Versionskontrollkompatibilität