Logische dimensionale Datenmodelle

Ein logisches Datenmodell ist ein nicht datenbankspezifisches Modell, das Elemente beschreibt, für die ein Unternehmen Daten sammeln will, und das die Beziehungen zwischen diesen Elementen angibt.

Ein logisches Modell enthält Darstellungen von Entitäten und Attributen, Beziehungen, eindeutigen Kennungen, untergeordneten und übergeordneten Typen sowie Integritätsbedingungen zwischen Beziehungen. Ein logisches Modell kann auch Modellobjekte enthalten oder auf mindestens ein Modell verweisen. Nach dem Definieren von logischen Objekten und Beziehungen in einem logischen Datenmodell können Sie die Workbench verwenden, um das logische Modell in eine datenbankspezifische physische Darstellung in Form eines physischen Datenmodells umzusetzen.

Logische Modellobjekte sind immer in einem Stammpaketobjekt enthalten. Es gibt immer ein Stammpaket, Sie können unter dem Stammpaket jedoch weitere Pakete hinzufügen, um ähnliche Objekte zusammen zu gruppieren.

Logische Datenmodelle decken die folgenden Interessengebiete ab:

Durch logische Datenmodelle wird eine einzelne Sicht aller Daten erstellt. Sie erstellen ein logisches Datenmodell, um auf Fragen zur Leistung, Konsistenz und Redundanzen in Ihren Daten einzugehen. Sie erstellen anhand des logischen Datenmodells ein physisches Datenmodell, durch das der Zugriff auf die Daten erfolgt.

Beim Erstellen eines logischen Datenmodells führen Sie die folgenden Schritte aus:
  1. Geben Sie Entitäten, Attribute und Beziehungen an:
    1. Überprüfen Sie die Dokumentation für das Projekt. Sie sollten den Umfang des Projekts und Informationen zu dem Quellensystem, aus dem Sie Ihre Daten erhalten, definieren. Definieren Sie Geschäftsanforderungen, Prozessmodelle, Profile, Architekturentwürfe und Datenmodelle.
    2. Erstellen Sie allgemeine Kategorien, die die im Data-Warehouse gespeicherten Informationen darstellen. Stellen Sie sicher, dass interessierte Geschäftsanalysten und Experten eingebunden werden. Diese Kategorien sollten Geschäftskonzepte und nicht nur Attribute oder Teilmengen von Daten darstellen.
    3. Geben Sie die Entitäten an. Durch Entitäten werden die Konzepte, beteiligten Parteien, Produkte, Vereinbarungen, Standorte oder Ereignisse verallgemeinert, die in der Datenbank gespeichert werden. Entitäten können Objekte in der Datenbank sein oder Kategorien, die Sie oben erstellt haben.
    4. Legen Sie die Beziehungen zwischen den Entitäten fest. Entitäten können mehrere Beziehungen mit anderen Entitäten aufweisen, zwischen zwei Entitäten besteht aber immer nur eine Beziehung. Beziehungen sollten Sie aus der Sicht des Unternehmens erstellen. Erstellen Sie Namen für jede Seite der Beziehung.
    5. Geben Sie die Kardinalität einer jeden Beziehung an.
    6. Geben Sie die Attribute und Eigenschaften einer jeden Entität an. Sie sollten in diesem Schritt die Primärschlüssel definieren. Bei einem Primärschlüssel handelt es sich um eine Teilmenge von Attributen, durch die eine Entität eindeutig angegeben wird.
    7. Erstellen Sie Textbeschreibungen für Entitäten und Attribute. Die Beschreibung sollte die Objekte aus der Sicht des Unternehmens darstellen.
  2. Führen Sie das Funktionsmodell mit dem logischen Datenmodell zusammen.
    1. Erstellen, lesen, aktualisieren und löschen Sie Attribute in den Entitäten.
    2. Verwalten Sie die Beziehungen und Kardinalitäten im logischen Datenmodell und die Werte der Attribute.
  3. Überprüfen Sie das logische Datenmodell anhand der Anforderungen des Unternehmens. Stellen Sie sicher, dass das logische Datenmodell die folgenden Informationen umfasst:
    • Alle erforderlichen Geschäftsprozesse werden über Entitäten dokumentiert.
    • Alle erforderlichen Daten sind im logischen Datenmodell enthalten.
    • Alle Entitäten wurden benannt und alle Entitäten weisen Primärschlüssel, Attribute und Beziehungen mit anderen Entitäten im logischen Datenmodell auf.
    • Die Kardinalitäten zwischen Objekten spiegeln ihre ordnungsgemäßen Beziehungen wider.
    • Jede Entität und jedes Attribut ist im Data-Warehouse zu finden und steht im Zusammenhang mit Funktionen oder Prozessen, die im Data-Warehouse auftreten.

Überprüfen Sie Ihr Datenmodell im gesamten Prozess. Beachten Sie, dass Sie die Anforderungen des Unternehmens einhalten müssen und das Modell modifizieren sollten, wenn Sie mehr über diese Anforderungen erfahren. Nach Fertigstellung des Datenmodells sollte es weiter überarbeitet und verbessert werden, um die für das Unternehmen verfügbaren Daten optimal nutzen zu können.


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