Das optimale Datenmodell – so einfach wie möglich, so komplex wie nötig
von Christoph Lühr
Häufig kommen potenzielle Neukunden mit Problemen in ihren Altsystemen zu uns in die Agentur. Was tun wir dann? Wir analysieren, welche Systeme mit welchen Daten aktuell im Einsatz sind, wie diese miteinander kommunizieren und welche Prozesse und Schnittstellen es gibt − und in vielen Fällen identifizieren wir folgendes Problem: das zugrundeliegende Datenmodell funktioniert nicht oder zumindest nicht optimal.
Wir beraten jeden Kunden, der mit solchen Problemen zu uns kommt und schauen, ob das gesamte Datenmodell neu konzipiert werden muss oder die Struktur des Datenmodells sich anpassen lässt. Denn wenn nicht allzu viele Schnittstellen zu Drittsystemen bestehen, lässt sich auch ein schlechtes Modell meist noch in ein besseres transformieren.
Datenmodell visualisiert Struktur, Eigenschaften und Beziehungen der Daten zueinander
Ein Datenmodell bietet ganz allgemein die strukturelle Basis, wenn es darum geht, neue IT-Systeme einzuführen, Schnittstellen zu entwickeln oder bestehende Datenbestände in ein neues System oder in die Cloud zu migrieren. Über ein grafisches Schema werden die Struktur der Daten sowie ihre Eigenschaften und Beziehungen zueinander visualisiert.
Will man ein neues Datenmodell aufsetzen oder ein bestehendes optimieren, stellen sich im Groben zunächst folgende Fragen: Wie umfangreich und komplex ist der Anwendungsbereich? Um wie viele Daten handelt es sich? Wie divers sind sie und vor allem: Werden sie anwachsen und wenn ja, wie schnell? Welche Datenmodelle bestehen bereits? Wo im Unternehmen werden sie genutzt? Und wie sollen die Daten gepflegt werden?
Flexibles und skalierbares Produktdatenmodell: auch spätere Use Cases berücksichtigen
Insbesondere bei Produktdaten ist es wichtig, das Produktdatenmodell flexibel und skalierbar an individuelle Anforderungen oder potenziell hinzukommende Use Cases anzupassen. Das bedeutet, beispielsweise Produktbeziehungen untereinander, die unterschiedlichsten Sichtweisen von Produkten und ihrer Varianten abzubilden sowie immer auch neue Märkte, Zielgruppen, Sprachen und Funktionen von Vornherein mitzudenken.
Hierfür ein einfaches Beispiel-Problem: Wenn im Datenmodell für den Beschreibungstext der Produktdaten nur ein einziges Feld angelegt wurde, obwohl es sich in der Praxis um drei unterschiedliche Blöcke, nämlich „Intro“, „Features“ und „Use-case“ handelt, verbaut man sich die Möglichkeit, später beispielsweise nur den „Use-case“ isoliert zu verwenden. Denn ein späteres „Auseinanderschnipseln“ ist schwierig, während Zusammenfügen einfach ist.
Komplexes Modell bietet mehr Einsatzmöglichkeiten, erfordert aber auch komplexe Datenpflege
Auch die spätere Datenpflege sollte von Vornherein mitgedacht werden. Denn ein gutes Datenmodell vereinfacht oder ermöglicht überhaupt erst gute Datenpflege. Anhand der spezifischen Anforderungen im Unternehmen entscheidet sich, ob das Datenmodell eher einfach oder komplex konzipiert werden sollte. Ein komplexes Modell bietet breite Einsatzmöglichkeiten, erfordert aber gegebenenfalls auch eine komplexe Datenpflege. Ein einfaches Modell dagegen ermöglicht einfachere Pflege und einfache Schnittstellen, ist aber meist nicht für alle gewünschten Einsatzmöglichkeiten geeignet.
Datenmodellierung wichtig für Prozessautomatisierung und Optimierung im Produktdaten-Management
In über 20 Jahren Erfahrung mit oft umfassender und granularer Datenmodellierung haben wir bei Basilicom ganz klare Herangehensweisen entwickelt, die jede:r unserer neuen Softwareentwickler:innen von der Pike auf lernt. Denn eine sorgfältige deskriptive und technische Datenmodellierung, basierend auf sämtlichen auch zukünftigen Bedarfen des jeweiligen Kunden, ist wirklich grundlegend für das nachhaltige und reibungslose Funktionieren sämtlicher Prozesse rund um Automatisierung und Optimierung im Produktdaten-Management.
Aspekte einer guten Datenmodellierung:
- gewährleistet konsistente Standards, Namenskonventionen und Sicherheit
- stellt Datenqualität sicher
- führt Daten zusammen und ermöglicht es, sie in unterschiedlichen Systemen wiederzuverwenden
- ist gut dokumentiert, nachvollziehbar, transparent und einfach nutzbar
- erfasst Daten über die gesamte Wertschöpfungskette
- ist einheitlich, unabhängig vom genutzten ERP- oder Datenmanagement-System
- ist flexibel und skalierbar
Pimcore für visuelle und iterative Entwicklung des Datenmodells
Bei Basilicom arbeiten wir dabei besonders gerne mit der Open-Source-Software-Plattform Pimcore. Die große Stärke von Pimcore besteht darin, dass schon früh im Prozess der Datenmodellierung direkt im System gearbeitet werden kann. So lässt sich gemeinsam mit den Stakeholdern nicht nur die Struktur des zukünftigen Modells graphisch und iterativ entwickeln, sondern im gleichen Zug ebenfalls das User-Interface auf seine Praktikabilität hinsichtlich der Bedienbarkeit verproben.
Die MDM-Plattform von Pimcore ermöglicht es Unternehmen, Daten jeder Domäne (einschließlich der Attribute und Beziehungen) zu verwalten. Das System organisiert Artikelnummern (SKU), beispielsweise nach Familie oder Kategorie, und ist in allen Teilen des Produktlebenszyklus leicht zugänglich. Dabei verbindet es sich durch seine vollständig API-gesteuerte Architektur mit dem jeweiligen Unternehmens-Ökosystem.
Pimcore erlaubt es zudem, beliebige Daten miteinander zu verbinden, beispielsweise ein Bild mit einem Produkt oder ein Produkt mit einer Kategorie. Das System passt sich in Echtzeit an Änderungen und Ergänzungen an. Objektbeziehungen und fortschrittliche Konzepte wie Field Collections und Object Bricks bilden die leistungsstarke Grundlage für kategoriespezifische Attribute. Sie garantieren ein flexibles und skalierbares Datenmodell im gesamten Produktlebenszyklus.
Möchten auch Sie Ihr bestehendes Datenmodell auf den Prüfstand stellen? Unsere Expert:innen bei Basilicom beraten Sie gerne.
Basilicom ist Pimcore-Partner-Agentur Nr. 1 in Deutschland und berät seit dem Jahr 2000 zur Digitalisierung und Transformation.