Was ist Konzeptionelles Datenmodell?
Ein konzeptionelles Datenmodell ist das abstrakteste Datenmodell oder das Datenmodell auf Zusammenfassungsebene. Plattformspezifische Informationen und andere Implementierungsinformationen wie Schnittstellendefinitionen oder Prozeduren werden in diesem Datenmodell eliminiert. Ein konzeptionelles Datenmodell ist aufgrund seiner Einfachheit nützlich. Es wird oft für die Kommunikation von Ideen und in strategischen Datenprojekten verwendet.
Ein konzeptionelles Datenmodell wird auch als konzeptionelles Schema bezeichnet.
Ein konzeptionelles Datenmodell bietet eine umfassende Abdeckung von Geschäftskonzepten und wird hauptsächlich für ein Business-Publikum entwickelt. Es ist niemals ein Lösungsmodell und ist technologie- und anwendungsneutral. Mit anderen Worten, das konzeptionelle Datenmodell ist aus Datensicht ein Geschäftsmodell. Das Business nutzt das konzeptionelle Datenmodell zur Bestätigung und Korrektur. Da es sich um übergeordnete Modelle handelt, werden Attribute normalerweise nicht zu konzeptionellen Datenmodellen hinzugefügt. Sie helfen bei der Herstellung von Beziehungen zwischen Entitäten, bieten jedoch möglicherweise nicht die Eigenschaften ’null‘ und ‚Kardinalität‘. Konzeptionelle Datenmodelle sind oft so konzipiert, dass sie unabhängig von Datenspeichertechnologien oder Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) sind. Im Rahmen der anfänglichen Anforderungsbemühungen werden häufig konzeptionelle Datenmodelle erstellt. Diese Modelle helfen bei der Erkundung von High-Level-Konzepten und statischen Geschäftsstrukturen. Herkömmliche Teams nutzen konzeptionelle Datenmodelle als Vorläufer oder Alternativen zu logischen Datenmodellen (LDMs).
Ein konzeptionelles Datenmodell hilft bei der Identifizierung von wichtigen Geschäfts- und Systemeinheiten auf hoher Ebene und beim Aufbau der Beziehungen, die zwischen ihnen bestehen. Es hilft auch bei der Definition der Hauptprobleme von Problemen, die von dem System behandelt werden müssen. Es kann sowohl digitale als auch nicht-digitale Konzepte ansprechen. Ein konzeptionelles Datenmodell kann auch dabei helfen, die Lücken zwischen einem Lösungsmodell und einem Anforderungsdokument zu schließen.