Datenmodellierung ist entscheidend für ein effektives Informationsmanagement in Organisationen. Sie standardisiert und erfasst wesentliche Unternehmensinformationen, um eine Grundlage für die Entwicklung von Informationssystemen zu schaffen. Die Datenmodellierung gewährleistet eine konsistente Datenansicht und identifiziert proaktiv informationsbezogene Probleme für neue und bestehende Projekte.
Die dringendsten Herausforderungen bei der Datenmodellierung sind die Klärung von Geschäftsanforderungen, die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit, der Umgang mit komplexen Daten und die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. Allerdings wird Datenmodellierung auf modernen Plattformen vernachlässigt, was zu Herausforderungen bei der Datenintegrität, -extraktion und -klassifizierung führt.
Dies führt zu einer weiteren Datenredundanz und einem erhöhten Zeitaufwand für Speicherung und Berechnung. Unternehmen können eine erfolgreiche Datenmodellierung sicherstellen, indem sie der Zusammenarbeit, der Kommunikation, der Einbeziehung von Stakeholdern, der Data Governance und der fortlaufenden Dokumentation Priorität einräumen und gleichzeitig die sich entwickelnden Trends berücksichtigen.
Virtusa bietet ein umfassendes Datenmodellierungs-Framework, um die analytischen Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen.
Unsere umfassende Expertise umfasst den Aufbau herkömmlicher und moderner Datenmodelle, lokal und für Cloud-Plattformen. Der Datenmodellierungsprozess von Virtusa umfasst:
- Entwickeln eines robusten Geschäftsprozessmodells (BPM)
- Identifizieren von Entitäten wie Fakten und Dimensionen
- Erstellen einer BUS-Matrix zum Definieren der Beziehung zwischen Fakten und Dimensionen
- Finalisieren der logischen und physischen Datenstrukturen
Es gibt zwei Ansätze für die Implementierung von Datenmodellen, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen und auf bestimmte Aspekte von Datenprozessen ausgerichtet sind.
Diese Ansätze sind ausschlaggebend dafür, dass Unternehmen Informationen effektiv verwalten können, die nahtlos an ihren Geschäftszielen und technischen Anforderungen ausgerichtet sind. Die beiden grundlegenden Ansätze zur Datenmodellierung sind:
Top-down-Ansatz
- Entwicklung eines umfassenden unternehmensweiten Datenmodells, das auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt ist
- Erfordert ein tiefes Verständnis des spezifischen Bereichs des Unternehmens
- Implementieren eines Ansatzes, der keine Lücken bei der Erfassung der wesentlichen Datenelemente lässt
- Eine breite und ambitionierte Perspektive einnehmen
Bottom-up-Ansatz
- Erstellen individueller Datenmodelle für jedes Modul entsprechend den geschäftlichen/funktionalen Anforderungen
- Entwickeln einer Teilmenge des mit dem Top-Down-Ansatz erstellten Modells
- Überprüfen der Abmessungen und Erstellen eines integrierten Datenmodells
- Mit einem gezielten und schrittweisen Ansatz beginnen
Erfolgsgeschichten
Virtusa bringt leistungsstarke, hoch kollaborative Teams zusammen, die disziplinübergreifend arbeiten, um Strategien zu erforschen, mit Technologien zu tüfteln und wunderbar nützliche Designs zu erstellen. All das, um die Art von Innovation zu schaffen, die Unternehmen wirklich voranbringt.