Im Bereich der modernen IT-Infrastruktur bildet die strukturierte Organisation von Informationen das Fundament für effiziente Datenflüsse. Als wesentlicher Bestandteil im Lernbereich Data Engineering stellt die präzise Datenmodellierung sicher, dass komplexe Systemarchitekturen im beruflichen Umfeld der Tätigkeit als ETL-Entwickler:in funktional abgebildet werden. Die Verwendung spezialisierter Design-Werkzeuge ermöglicht dabei die Transformation fachlicher Anforderungen in technische Datenstrukturen für skalierbare Lösungen.

Kursinhalt
1. Grundlagen und fachlicher Kontext
  • Definition der Kernbegriffe der Modellierung im Datenmanagement
  • Unterscheidung zwischen konzeptionellen und logischen Schemata
  • Rollenverständnis innerhalb der Datenarchitektur
  • Einordnung von Modellierungswerkzeugen in die bestehende Tool-Landschaft

2. Methoden und Arbeitsweisen
  • Vorgehensmodelle zur Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen
  • Normalisierungstechniken für relationale Datenbankstrukturen
  • Anwendung von Modellierungsstandards und fachspezifischen Namenskonventionen
  • Dokumentation von Metadaten und komplexen Geschäftsregeln

3. Praktische Anwendung im Arbeitskontext
  • Erstellung physischer Datenmodelle für unterschiedliche Zielplattformen mit ER/Studio
  • Forward Engineering zur automatisierten Generierung von Datenbankskripten
  • Reverse Engineering zur Analyse bestehender Datenbankstrukturen
  • Verwaltung von Modellversionen innerhalb von Repository-Strukturen

4. Analyse, Optimierung und Weiterentwicklung
  • Validierung von Modellen hinsichtlich Konsistenz und Datenintegrität
  • Berücksichtigung von Performance-Aspekten bei der Indexierung
  • Anpassung bestehender Modelle an veränderte Prozessanforderungen
  • Vergleich von Modellversionen zur Identifikation struktureller Änderungen

Berufliche Relevanz
  • Sicherstellung einer einheitlichen Datenbasis für unternehmensweite Prozesse
  • Vermeidung von Redundanzen in komplexen und wachsenden Datenumgebungen
  • Unterstützung der langfristigen Wartbarkeit und Skalierbarkeit von IT-Systemen