Die besten Tools und Software für Datenmodellierung

Datenmodellierungstools spielen im Geschäftsleben eine zentrale Rolle, da Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten , die Unternehmen verwalten, einen Wendepunkt erreicht haben. Die richtigen Daten zur richtigen Zeit zu identifizieren, Beziehungen zu verstehen, die sich über Datenpunkte hinweg erstrecken, und Daten in Bewegung zu setzen, ist entscheidend für eine effektive Datenanalyse, und für eine effiziente digitale Transformation.

Unternehmen, die heute starke Frameworks für die Datenmodellierung etablieren, sind deutlich besser aufgestellt, um den Wert ihrer Ressourcen mithilfe von Data-Mining-Tools zu maximieren. Unternehmen, die dabei nicht den richtigen Kurs einschlagen, haben häufig Schwierigkeiten, den maximalen Nutzen aus ihrer Business-Intelligence-Software zu ziehen. Außerdem wenden sie dafür mehr Zeit und Ressourcen auf als vergleichbare Unternehmen, insbesondere in datenintensiven Bereichen wie künstlicher Intelligenz.

Werfen wir zunächst einen Blick auf den Markt für Datenmodellierung und anschließend auf eine Liste der führenden Tools für Datenmodellierung.

• Was ist Datenmodellierung?
• Was sind Tools für die Datenmodellierung?
• Wie Sie Software für die Datenmodellierung auswählen
• Archi
• DbSchema
• erwin Data Modeler
• DeZign for Databases
• Idera ER/Studio
• Lucidchart
• MapBusinessOnline
• Navicat Data Modeler
• Toad Data Modeler
• Vertabelo
• Tools für die Datenmodellierung: Weitere Marktführer
• Vergleichstabelle der Anbieter: Tools für die Datenmodellierung

Was ist Datenmodellierung?

Software für die Datenmodellierung bietet ein umfassendes Framework, um Daten effektiver zu erfassen, zu verwalten und zu integrieren. Die besten Tools führen Daten aus verschiedenen Systemen und Repositories zusammen und bieten spezialisierte Modellierungs- und Verifizierungsfunktionen, die Unternehmen dabei helfen, alle Daten – und das gesamte Daten-Framework – zu verstehen.

Mit einem umfassenden und tiefgehenden Überblick über Datenquellen und Verbindungspunkte kann ein Unternehmen konzeptionelle, physische und logische Modelle erstellen, die verschiedenen Interessengruppen innerhalb des Unternehmens sowie Partnern und der Lieferkette einen Mehrwert bieten. Außerdem lassen sich dadurch entstehende Chancen erkennen.

Siehe auch: Data-Mining-Techniken

Was sind Tools für die Datenmodellierung?

Konzeptionelle Datenmodelle konzentrieren sich auf die Gesamtstruktur eines Unternehmens und seiner Daten. Sie dienen dazu, übergeordnete Geschäftskonzepte zu organisieren und zu verwalten, die typischerweise in den Verantwortungsbereich von Datenarchitekten und Führungskräften fallen.

Logische Modelle erweitern das Daten-Framework konzeptioneller Modelle, indem sie die Sichtbarkeit auf Attribute ausdehnen, die zwischen allgemeinen Beziehungen liegen. Mit anderen Worten: Sie gehen auf eine praktischere und funktionalere Ebene ins Detail. So kann ein logisches Modell beispielsweise definieren, was mit einem bestimmten Datenelement geschieht, wenn bestimmte Ereignisse oder Umstände eintreten.

Physische Datenmodelle beziehen sich auf die tatsächliche Implementierung eines logischen Modells. Sie werden typischerweise von Entwicklern und Datenadministratoren definiert. Ein physisches Modell arbeitet mit bestimmten Tools, Geräten und Anwendungen. Es beschreibt die Nutzung von Daten in der realen Welt.

Der Nutzen einer effektiven Datenmodellierung ist erheblich. Sie senkt die Wahrscheinlichkeit von Datenfehlern und beschleunigt in der Regel die Zeit, die erforderlich ist, um Erkenntnisse über Geschäftschancen und bestehende Geschäftsprozesse zu gewinnen. Diese Modelle schaffen außerdem eine gemeinsame Struktur für die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Teams. Dadurch lässt sich leichter sicherstellen, dass alle in dieselbe Richtung arbeiten und Daten konsistent verwenden.

Es überrascht daher nicht, dass diese Tools in den vergangenen Jahren deutlich leistungsfähiger geworden sind. Sie können sowohl cloudbasierte Systeme als auch lokale Daten-Frameworks analysieren. Typischerweise erstrecken sie sich über verschiedene – früher inkompatible – Datentypen und Objekte und bieten Dashboards und Berichte, die eine effektive Entscheidungsfindung ermöglichen.

Mit einem Überblick über die Datenstruktur und Beziehungen eines Unternehmens ist es möglich, Daten für die spezifischen Anforderungen von Anwendern und Gruppen zu optimieren.

Siehe auch: Software zur Datenvisualisierung 

Wie Sie Software für die Datenmodellierung auswählen

Da Unternehmen versuchen, unterschiedliche Systeme miteinander zu verbinden, die auf verschiedenen Strukturen und Formaten basieren, liefern Tools für die Datenmodellierung Diagramme und Schemata, um diese so nahtlos und effizient wie möglich zusammenzuführen. Außerdem bieten sie Werkzeuge für die Verwaltung und Automatisierung des Datenmanagements und der Datennutzung.

Die Auswahl der richtigen Lösung für die Anforderungen Ihres Unternehmens an die Datenmodellierung ist zweifellos entscheidend. Bei der Auswahl eines Anbieters und einer Lösung für die Datenmodellierung sollten fünf zentrale Bereiche berücksichtigt werden:

• Verstehen Sie, wie Ihr Unternehmen Daten nutzt. Der Prozess beginnt mit einem Verständnis dafür, wie Ihr Unternehmen Daten nutzt und verarbeitet – und welche spezifischen Anforderungen an die Datenmodellierung bestehen. Dieser Schritt muss sich auf die tatsächlichen Geschäftsanforderungen konzentrieren, damit sich erkennen lässt, welche Funktionen unverzichtbar und welche wünschenswert oder optional sind. Soll die Datenmodellierung beispielsweise auf bestimmte Software und Systeme oder auf die Anforderungen einer gesamten Abteilung beziehungsweise des gesamten Unternehmens angewendet werden?
• Berücksichtigen Sie wichtige Funktionen. Sobald Ihre Gruppe oder Ihr Unternehmen die übergeordneten Geschäftsanforderungen ermittelt hat, ist es entscheidend, die wichtigsten Funktionen der verschiedenen Lösungen zu verstehen und zu prüfen, wie gut sie zu Ihren aktuellen Datenbankstrukturen passen und Änderungen unterstützen, die den Wert Ihrer Daten steigern. Dazu gehört beispielsweise, ob ein Tool alle erforderlichen Datentypen verarbeiten kann, wie viele Anwender es unterstützt und ob es für die konzeptionelle, logische und physische Datenmodellierung ausgestattet ist – und wie gut.
• Berücksichtigen Sie die Skalierbarkeit. Eine Lösung ist der Ausgangspunkt für die Verbesserung der Datenfähigkeiten Ihres Unternehmens. Zwar ist es möglich, im Rahmen eines Big-Bang-Ansatzes zu einer neuen Lösung zu wechseln, üblicher ist jedoch, Systeme über einen Zeitraum von Wochen, Monaten und Jahren schrittweise zu integrieren. Außerdem ist die erforderliche Flexibilität entscheidend, um sich weiterzuentwickeln, wenn sich beispielsweise Analyse, Business Intelligence (BI) und maschinelles Lernen (ML) fortentwickeln. Stellen Sie daher sicher, dass eine Lösung ausreichend skalierbar ist, wenn der Datenbedarf Ihres Unternehmens wächst und sich verändert.
• Verstehen Sie die Formate. Eine Lösung für die Datenmodellierung ist nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten kann. Selbst die besten Funktionen sind nutzlos, wenn sich nicht alle wichtigen Daten integrieren und nutzen lassen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass eine Lösung die verschiedenen erforderlichen Datentypen und -formate verarbeiten kann. Andernfalls müssen Sie wahrscheinlich kostspielige und zeitaufwendige Änderungen und Datenkonvertierungen in Kauf nehmen.
• Achten Sie auf den Support. In der Begeisterung über den Start einer Initiative übersehen viele Unternehmen den Support des Anbieters, die Anwendergemeinschaft und die Zukunftsstrategie des Unternehmens. Datenmodellierung ist kompliziert und kann überwältigend werden. Stellen Sie sicher, dass sich ein Anbieter zu einem starken Support verpflichtet. Darüber hinaus kann eine große und aktive Anwendergemeinschaft dazu beitragen, den vollen Wert einer Plattform auszuschöpfen und verschiedene Herausforderungen und Probleme zu lösen. Stellen Sie schließlich sicher, dass die Roadmap des Anbieters zur Vision Ihres Unternehmens passt.

Die besten Tools für die Datenmodellierung

 Hier sind 10 der führenden Lösungen für die Datenmodellierung:

Archi

Vorteil bei der Datenmodellierung: Die Open-Source- und plattformübergreifende Lösung bietet ein kostengünstiges und zugleich leistungsstarkes Framework für die Bewältigung komplexer Datenmodellierungsaufgaben. Sie basiert auf dynamischen visuellen Elementen, die auf der ArchiMate-Sprache aufbauen und von Unternehmen an die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwender, Zielgruppen und Stakeholder angepasst werden können. Das Framework wird von Unternehmen, Universitäten, Beratungsfirmen und anderen Organisationen häufig eingesetzt.

Vorteile

• Bietet leistungsstarke Visualisierungsfunktionen mit Drill-down-Möglichkeiten.
• Hochgradig flexibles und anpassungsfähiges Framework für die Verwaltung von Datenmodellierungsaufgaben.
• Große und aktive Open-Source-Community.
• Plattformübergreifende Unterstützung für Windows, Mac und Linux.

Nachteile

• Kann bei größeren und komplexeren Frameworks und Anforderungen langsam arbeiten.
• Anwender berichten, dass die Benutzeroberfläche teilweise unintuitiv und bisweilen abschreckend ist.

DbSchema

Vorteil bei der Datenmodellierung: DbSchema unterstützt mithilfe von JDBC-Treibern das Design und die Verwaltung von SQL-, NoSQL- und Cloud-Datenbank-Frameworks. Es bietet eine grafische Benutzeroberfläche und leistungsstarke Funktionen, mit denen Unternehmen komplexe Datenschemata und -modelle abbilden und überwachen können. Die Lösung umfasst leistungsstarke Skripte und unterstützt die Arbeit online und offline.

Vorteile

• Intuitive, einfach zu bedienende Benutzeroberfläche mit leistungsstarken Funktionen.
• Leistungsstarke Funktionen zur Untersuchung relationaler Datenbanken, einschließlich der Unterstützung für Fremdschlüssel und virtuelle Fremdschlüssel.
• Bietet einen hervorragenden SQL-Editor und ein leistungsstarkes Framework zur Schemasynchronisierung.
• Bietet robuste Funktionen für das Reverse Engineering.

Nachteile

• Kann eine steile Lernkurve aufweisen; die Arbeitsabläufe unterscheiden sich teilweise erheblich von denen anderer Lösungen für die Datenmodellierung.
• Kleinere Anwenderbasis und begrenzter Community-Support.

DeZign for Databases

Vorteil bei der Datenmodellierung: Die Plattform bietet Entwicklern und Datenbankspezialisten ein intuitives und leistungsstarkes Tool für die Datenmodellierung. Durch die visuelle Datenmodellierung ermöglicht sie tiefe Einblicke in Datenbankstrukturen. Sie wurde entwickelt, um beim Aufbau neuer Datenstrukturen und beim Reverse Engineering bestehender Datenbanken zu helfen. DeZign for Databases bietet mehrere Anzeigemodi sowie leistungsstarke Funktionen zum Verschieben und Zoomen, die einen Überblick aus der „Vogelperspektive“ auf Diagramme und Datenstrukturen ermöglichen.

Vorteile

• Unterstützt eine große Bandbreite an Datenformaten, darunter Oracle, PostreSQL, Azure SQL, DB2, Access und MS SQL Server.
• Bewältigt sowohl Forward als auch Reverse Engineering zuverlässig.
• Flexibel und hochgradig anpassbar.
• Hervorragende Unterstützung für ER-Modellierungstechniken, einschließlich N:M-Beziehungen.

Nachteile

• Komplex und am besten für Datenbankarchitekten und -administratoren geeignet.
• Kleinere Anwenderbasis; weniger verbreitet als andere Tools für die Datenmodellierung.

erwin Data Modeler

Vorteil bei der Datenmodellierung: erwin Data Modeler unterstützt Unternehmen dabei, Datenbestände zu finden, zu visualisieren, zu entwerfen, bereitzustellen und zu standardisieren. Die Plattform liefert Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten, die in relationalen oder NoSQL-Datenbanken, Data Warehouses und Clouds liegen. Sie integriert konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle in einer visuellen Benutzeroberfläche.

Vorteile

• Bietet hervorragende Modellvorlagen und Integrationstools.
• Ideal für große Datenmodelle.
• Leistungsstarke Governance-Funktionen.
• Anwender empfinden die Plattform im Allgemeinen als einfach zu bedienen.
• Anwender bewerten den Kundensupport des Anbieters sehr positiv.

Nachteile

• Kann eine steile Lernkurve aufweisen.
• Anwender berichten von einigen Problemen bei der Verbindung mit Data Marts und Big-Data-Repositories.

Idera ER/Studio

Vorteil bei der Datenmodellierung: Die Plattform für die Datenmodellierung unterstützt eine große Bandbreite an Datenbeständen über verschiedene Plattformen hinweg. Sie bietet umfangreiche Tools zum Erstellen von Geschäftsglossaren und gemeinsam genutzten Datenmodellen für logische, physische und konzeptionelle Ressourcen. Die Plattform umfasst Tools für Forward und Reverse Engineering, Datenherkunft und die Analyse der Verwendung („where used“). Die Plattform verwendet die Unified Modeling Language (UMI).

Vorteile

• Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Formaten und Systemen – von Legacy-Formaten bis hin zu modernen Umgebungen wie Snowflake.
• Bietet leistungsstarke Modellierungsfunktionen für die Unified Modeling Language (UML), die Model Driven Architecture sowie Standards und Model Patterns unterstützen.
• Hervorragende Unterstützung für Geschäftsglossare, detaillierte Begriffe und Definitionen sowie Metadaten insgesamt.
• Bietet in der Enterprise Edition robuste Werkzeuge für die Zusammenarbeit und den Austausch.

Nachteile

• Weist eine anspruchsvolle Lernkurve auf.
• Anwender berichten, dass die Lösung bei hoher Auslastung gelegentlich langsamer werden kann.

LucidChart

Vorteil bei der Datenmodellierung: Die cloudbasierte Anwendung bietet intelligente Diagrammfunktionen, mit denen sich Einblicke in Daten-Frameworks, Cloud-Infrastrukturen und Geschäftsprozesse gewinnen lassen. Sie unterstützt Datenvisualisierung und Zusammenarbeit in Echtzeit mithilfe von Flussdiagrammen, Mock-ups, UML und anderen Frameworks. 

Vorteile

• Nutzer bewerten die Plattform hinsichtlich Funktionen, Benutzerfreundlichkeit und intuitiver Benutzeroberfläche sehr positiv.
• Bietet Drag-and-drop-Bibliotheken mit einer umfangreichen Vorlagensammlung.
• Bietet eine kostenlose Testversion und ein Preismodell, das deutlich unter dem anderer Anbieter von Datenmodellierungslösungen liegt.
• Leistungsstarke Funktionen für Zusammenarbeit und Freigabe.

Nachteile

• Relativ steile Lernkurve.
• Nutzer bemängeln, dass fehlende Dokumentation und Schulungsressourcen problematisch sein können.

MapBusinessOnline

Vorteil bei der Datenmodellierung: Die Plattform MapBusinessOnline wurde entwickelt, um durch die Analyse geografisch verteilter Daten Einblicke in Geschäftsprozesse zu liefern. Die cloudbasierte Anwendung verbindet sich mit einer Vielzahl von Datenquellen, darunter CRM-Systeme und Tabellenkalkulationen, und ermöglicht die Kartierung von Vertriebsgebieten, die Visualisierung von Geschäftskarten und mehr. Sie bietet umfangreiche Filtermöglichkeiten sowie leistungsstarke Funktionen für Freigabe und Zusammenarbeit.

Vorteile

• Nutzer bewerten die Anwendung hinsichtlich ihres Gesamtumfangs an Funktionen und Möglichkeiten sehr positiv.
• Verbindet sich mit einer großen Bandbreite an Ressourcen und Datenquellen.
• Ideal für Vertrieb, Marketing, Franchise-Betrieb und andere geografisch abhängige oder ausgerichtete Aufgaben.
• Leistungsstarke Tools für Ad-hoc-Berichte und Visualisierungen.

Nachteile

• Der auf Vertrieb und Geografie ausgerichtete Fokus ist enger, als ihn manche Organisationen benötigen.
• Nutzer berichten von einigen Schwierigkeiten bei der Verwendung von Tutorials und anderen Ressourcen.

Navicat Data Modeler

Vorteil bei der Datenmodellierung: Navicat bietet eine leistungsstarke und zugleich kostengünstige Plattform für die Datenmodellierung mithilfe konzeptioneller, logischer und physischer Modelle. Sie unterstützt eine Vielzahl von Formaten, darunter SQL/DDL und ODBC, sowie spezifische Frameworks wie Oracle, MariaDB, MySQL, SQLite, SQL Server und PostgreSQL. Die Software unterstützt sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering und läuft auf allen gängigen Plattformen. 

Vorteile

• Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche.
• Leistungsstarke Unterstützung für Ebenen und Overlays.
• Hervorragende Anbindung an mehrere Datenquellen.
• Läuft auf Windows-, Mac- und Linux-Geräten.

Nachteile

• Andere erweiterte Funktionen sind nur in den Premium-Versionen verfügbar.
• Kann je nach Anwendungsfall teuer sein. 

Toad Data Modeler

Vorteil bei der Datenmodellierung: Toad Data Modeler hat sich als führende Lösung für die plattformübergreifende Datenbankmodellierung etabliert. Die leistungsstarken Visualisierungsfunktionen helfen Datenadministratoren und anderen Nutzern, physische und logische Modelle sowie Beziehungen zwischen Datenbanken und anderen Repositorien zu untersuchen. Die Lösung unterstützt Forward- und Reverse-Engineering und kann große und komplexe Datenmodelle verarbeiten.

Vorteile

• Bietet gleichzeitige Verbindungen zu mehreren Datenbanken, darunter Oracle, SAP, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Ingres und Microsoft Access.
• Leistungsstarke Visualisierungs- und Berichtsfunktionen, einschließlich der Möglichkeit, Entity-Relationship-Diagramme zu erstellen, die visuelle Datenbankstrukturen darstellen.
• Leistungsstarke Funktionen zur Modellanpassung und Migration.
• Bietet ein flexibles Framework für das Datenmanagement.

Nachteile

• Kann eine steile Lernkurve aufweisen.
• Das Preismodell kann komplex sein.

Vertabelo

Vorteil bei der Datenmodellierung: Der Anbieter bietet ein leistungsstarkes Modellierungstool, das Visualisierungen physischer, konzeptioneller und logischer Datenstrukturen erstellt. Die Plattform kann SQL-Skripte generieren und macht dadurch das manuelle Schreiben dieser Skripte überflüssig. Sie verfügt über integrierte Tools für Zusammenarbeit und Freigabe und unterstützt sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering von Datenbanken.

Vorteile

• Leistungsstarke Funktionen für Zusammenarbeit und Freigabe.
• Die kostenlose Version bietet viele nützliche Funktionen.
• Bietet automatisierte Unterstützung für Skripterstellung sowie leistungsstarke Import- und Exportfunktionen.
• Unterstützt mehrere Datenbanken, darunter Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQLite, IBM DB2, MS SQL Server, HSQLDB und Amazon Redshift.

Nachteile

• Nicht weit verbreitet, kleinere Nutzerbasis und geringere Unterstützung durch die Community.
• Für erweiterte Funktionen ist die teurere kommerzielle Version erforderlich.

Datenmodellierungssoftware: 5 weitere Marktführer

Apache Spark

Bietet ein logisches Datenmodellierungs-Framework für große Datenbanken, einschließlich solcher, die aus Hadoop hervorgehen.

HeidiSQL

Ein kostenloses Datenmodellierungstool, das für die meisten Organisationen ausreichende Funktionen und Möglichkeiten bietet. Es unterstützt MySQL, Microsoft SQL, PostgreSQL und MariaDB. 

IBM InfoSphere Data Architect

Bietet ein anspruchsvolles Datenmodellierungstool zur Abstimmung von Services, Prozessen, Anwendungen und Daten.

Oracle SQL Developer Data Modeler

 Unterstützt die Datenmodellierung physischer Datenbankarchitekturen in Oracle-Umgebungen.

SQL Database Modeler

Importiert und erstellt SQL-Skripte, die für die Modellierung verwendet werden. Bietet leistungsstarke Funktionen für Zusammenarbeit und Freigabe.

Datenmodellierungstools: Vergleichstabelle der führenden Lösungen