Phase 1 – Datenmodellierung
Solides Fundament der digitalen Company: Entitäten
Erfolg von Digitalisierungsprojekten hängt maßgeblich von sauberem Datenbestand und sinnvoller Daten-Modellierung ab: Wichtig, für die möglichst exakte und realitätsnahe Abbildung der Unternehmenswirklichkeit auf Datenbasis. Das wiederum ist entscheidende Voraussetzung für anschließende Automatisierungs-, Optimierungs- und Transformationsprozesse.
Idealerweise sollte Datenmodellierung in zwei Schritten erfolgen: der deskriptiven und der technischen Modellierung.
Deskriptive Modellierung
Die deskriptive Modellierung dient dazu, das Unternehmen in der Gesamtheit zu erfassen:
Abstraktes wie Gegenständliches – Akteure, Sachverhalte, Prozesse und Ereignisse – wird identifiziert und als Entität (Entity Relationship Model) beschrieben. Diese werden anschließend mit Attributen versehen, um die einzelnen Entitäten möglichst klar und eindeutig klassifizieren.
Diesem Prozess gehen intensive Interviews mit den Verantwortlichen voraus. Je granularer diese verlaufen, und je detaillierter einzelne Fachsysteme untersucht werden, desto exakter bilden die Entitäten anschließend die Unternehmenswirklichkeit ab und es entsteht ein recht genaues Bild, welche Informations- und/oder Interaktionsströme existieren, was über welche Kanäle kommuniziert wird und welche Nachrichteninhalte und Informationen relevant sind.
Ziel hierbei muss nicht sofortige 100%igkeit sein. Justierungen können jederzeit, schnell und meist unkompliziert erfolgen.
Technische Modellierung
Danach folgt die technische Datenmodellierung. Dafür wird unternehmensseitig ein Datenbank-Managementsystem ausgewählt (z.B. Microsoft SQL-Server, ein Oracle-Datenbanksystem oder eine offene Datenbank wie MySQL oder MariaDB). Idealerweise existiert dies bereits im Hause und kann direkt verwendet werden.
Ausschlaggebend für die Auswahl ist, dass dieses System frei programmierbar – und nicht an spezielle Software gebunden ist.
Die Entitäten-Sammlung aus Schritt eins bildet nun das Fundament zur Erstellung eines völlig neuen Datenbank-Schemas: Jede Entität stellt eine Tabelle innerhalb der neu zu erschaffenden Unternehmensdatenbank dar, die ermittelten Attribute wiederum die einzelnen Tabellen-Spalten. So lassen sich schnell neue, sinnvolle und transparente Datenstrukturen ausbilden.