Modernes Datenmodellierung: Die Revolution in künstliche-intelligenz-gesteuerten Unternehmen vorantreiben

Regression des Modells

Einige Ideen sind zeitlos.

Das Konzept des "Datenmodells" – eine strukturierte Art, wie Informationen miteinander verbunden sind – existiert schon seit Jahrzehnten. Lange Zeit stand die Modellierung jedoch stumm im Hintergrund. Die meisten Teams konzentrierten sich auf Pipelines, Analysen oder Dashboards.

Mit zunehmender Abhängigkeit von Daten in Organisationen hat sich jedoch etwas Interessantes ereignet: Das Modell ist zurück.

Nur dass diesmal nicht auf einem Schreibtisch oder in isolierten Dateien.

Es befindet sich in der Cloud. Es wird geteilt, kollaborativ bearbeitet und ist mit jedem Teil des Datenstapels tief verbunden – von Snowflake und dbt bis hin zu Governance-Systemen und KI-gestützten Entscheidungsfindungen.

Das ist es, was wir unter moderner Datenmodellierung verstehen.

Es geht nicht nur um Tabellen und Schlüssel. Es geht um Kontext, Kollaboration und Vertrauen – um die Möglichkeit, Daten auf eine Weise zu beschreiben, die jeder (von Ingenieuren bis hin zu Führungskräften) verstehen und darauf aufbauen kann.

Dynamische Modellierung

In der Vergangenheit waren Modelle nur Momentaufnahmen – schöne Diagramme, die schnell veraltet waren.

Heute sind sie zu lebendigen Systemen geworden.

Moderne Modellierungspfade, wie SqlDBM, dbt und andere Plattformen im Bereich Cloud Native, betrachten Modelle als gemeinsame Arbeitsbereiche. Teams können über den Browser Strukturen entwerfen, Bedeutungen kommentieren, Standards festlegen und direkt an Produktionsdatenbanken oder Versionskontrollsystemen anschließen.

Man kann dies als den "Google Docs Moment" im Bereich Datenarchitektur betrachten: Menschen arbeiten in Echtzeit kollaborativ, geben Kommentare ab, vereinigen Änderungen und sehen sofort die Auswirkungen. Dieser Übergang von statischen Dokumenten zu Echtzeit-Kollaboration hat die Modellierung von einer hintergründigen Aufgabe zu einer strategischen Fähigkeit gemacht.

Der Grund: Klarheit in der Komplexität

Die Komplexität, mit der sich heutige Datenteams befassen, war vor zehn Jahren noch nicht vorstellbar.

Sie verwalten Dutzende von Plattformen, Tausende von Tabellen und unzählige Pipelines. Doch trotz allem hat der Mensch immer dieselbe Frage: Was bedeuten diese Daten?

Das ist die gemeinsame Sprache, die moderne Modelle bieten.

Sie verbindet die technische Welt (Schema, Verbindungen, Schlüssel) mit der Geschäftswelt (Kunden, Transaktionen, Einnahmen).

Sie kann Neulingen helfen, sich schneller einzuarbeiten, Ingenieure können mit Selbstvertrauen bauen und KI-Systeme können Informationen genau interpretieren.

Wenn es richtig gemacht wird, wird die Modellierung zu einem Akt des Verstehens und nicht nur zu einer technischen Aufgabe.

Moderne Modellierungspfade

Die neue Generation von Modellierungstools hat nicht nur den Sprung in die Cloud gemacht, sondern entwickelt sich ständig weiter, um die tatsächlichen Arbeitsweisen von Teams widerzuspiegeln.

Sie sind kollaborativ, versionskontrolliert, integriert und intelligent.

Ihre Definition lautet wie folgt:

Einheitliche Modellierungsumgebung: Logische und physikalische Modelle existieren nebeneinander. Sie können konzeptionell entwerfen, während Sie die technische Genauigkeit beibehalten.

Zentrale Kollaboration: Echtzeitbearbeitung, Branching-Merge-Workflows und Inline-Kommentare spiegeln die moderne Softwareentwicklung wider.

Nahtlose Integration: Direkte Verbindung zu Snowflake, BigQuery, Databricks, dbt oder Governance-Verzeichnissen – ohne manuelle Exporte oder Dateiverarbeitung.

Integrated Governance: Standards, Benennungskonventionen und Metadatenmarkierungen sind Teil des Erstellungsprozesses und nicht eine spätere Ergänzung.

KI-gestützte Entwurf: KI-gestützte Entscheidungsfindung schlägt basierend auf Ihrer Datenumgebung Strukturen, Dokumentation und bewährte Verfahren vor.

Dieser Umgang fühlt sich nicht wie die Nutzung eines Tools an, sondern eher wie Teil einer sich ständig weiterentwickelnden Konversation über Daten.

Modellierung und dbt: Die Zusammenarbeit von Logik und Entwurf

dbt hat die Art und Weise, wie Teams Transformationen betrachten, verändert. Code ist die neue Pipeline, modular und versionskontrolliert.

Aber selbst der beste Transformationscode braucht eine Karte.

Moderne Modellierungstools integrieren sich jetzt direkt mit dbt über das Importieren von Manifests und die Synchronisierung von Metadaten.

Das bedeutet, dass jedes dbt-Modell (seine Herkunft, Abhängigkeiten und Struktur) zusammen mit seiner logischen Entwurf visualisiert, verstanden und verwaltet werden kann.

Es geht nicht darum, dbt zu ersetzen, sondern den Überblick zu behalten.

Wenn Sie Modellierung und Transformation verbinden, schließen Sie die Lücke zwischen "wie die Daten aufgebaut sind" und "was die Daten bedeuten".

Der Aufstieg der Semantischen Ebene

Einer der spannendsten Vorfronten in der modernen Modellierung ist die Semantische Ebene – eine strukturierte Art, die Geschäftsbedeutung direkt im Modell zu beschreiben.

Anstatt "Einnahmen" in jedem BI-Tool unterschiedlich zu definieren, können Sie sie einmal in einer gemeinsamen Ebene definieren, die mit dem Modell zusammen existiert.

Dies wird zur Grundlage für konsistente Berichte, KI-Abfragen und sogar für eine natürliche Sprache-Schnittstelle, um Ihre Geschäftsbegriffe zu verstehen.

Modellierungspfade übernehmen zunehmend diese Rolle und ermöglichen es Teams, Geschäftskennzahlen, Hierarchien und Definitionen neben den Tabellen zu definieren.

Es ist ein subtiler, aber bedeutender Übergang: Das Modell ist nicht mehr nur ein technisches Produkt, sondern die Quelle der Wahrheit in der Organisationssprache.

KI tritt in das Feld der Modellierung ein

Generative KI hat die Erwartungen in allen Disziplinen verändert, und die Datenmodellierung ist keine Ausnahme.

Wir befinden uns jetzt in der Ära der KI-gestützten Modellierung, in der KI:

• Entitätenstrukturen aus natürlicher Sprache vorschlagen kann.

• Modelle automatisch dokumentieren kann.

• Inkonsistenzen oder fehlende Beziehungen erkennen kann.

• Komplexe Schemata in menschlicher Sprache erklären kann.

Beispielsweise testen Unternehmensteams bei SqlDBM die KI Copilot, um Prototypenmodelle zu erstellen, Metadaten zu erweitern und "dekorierten" (geschäftlichen Kontext) und "undekorierten" (technischen Struktur) Entwürfen zu vergleichen.

Unser Ziel ist nicht, Architekten zu automatisieren, sondern ihre Fähigkeiten zu stärken.

KI hilft dabei, zwischen Absicht und Umsetzung zu vermitteln und verstreute Eingaben in ein kohärentes, kontrolliertes Modell zu verwandeln, das sowohl Menschen als auch Maschinen verstehen können.

Reibungslose Governance

Eine verborgene Superkraft der SaaS-Modellierung ist die Art und Weise, wie sie Governance behandelt.

Anstatt Governance als einen separaten Schritt zu betrachten, wird sie in den Modellierungsworkflow selbst integriert.

Wenn Sie Benennungsstandards, Spaltenklassifizierungen oder Besitzregeln definieren, wendet die Plattform sie automatisch an, während Sie arbeiten.

Das bedeutet weniger Regulierung, weniger manuelle Prüfungen und mehr Vertrauen, dass Ihre Datenumgebung den Unternehmensrichtlinien entspricht.

Governance wird unsichtbar – kein Störfaktor, sondern eine Garantie.

Von Struktur zu Geschichte

Das Interessanteste an dieser Entwicklung ist nicht die Technologie, sondern die Menschen.

Moderne Modellierung hilft Teams, die Geschichten in den Daten neu zu entdecken.

Wenn Ingenieure, Analysten und Geschäftsanwender dasselbe Modell sehen und es wirklich verstehen, erfolgt die Koordination von selbst.

Teams streiten sich weniger über Definitionen und konzentrieren sich mehr auf die Ergebnisse.

Dokumentation ist kein Belastungsfaktor mehr – es ist ein Nebenprodukt des Entwurfsprozesses.

Ein Datenmodell war einst ein statisches Diagramm, jetzt ist es eine lebendige Erzählung über die Arbeitsweise der Organisation.

Das Geschäftsargument für Modellierung als Service

SaaS-Modellierungspfade machen auch wirtschaftlichen Sinn.

Sie sind einfach zu deployen, können problemlos skaliert werden und integrieren sich nahtlos in bestehende Tools.

Es ist keine Softwareinstallation erforderlich, keine Serververwaltung und die Updates erfolgen sofort.

Aber der tiefere Return on Investment liegt in der Zeitersparnis und der Gewährleistung von Konsistenz.

Wenn jede Änderung in einem Data Warehouse oder einem dbt-Projekt automatisch mit dem Modell synchronisiert wird, können Sie redundante Arbeit vermeiden, Kommunikationsprobleme reduzieren und die Lieferung beschleunigen.

Für Unternehmensdatenteams (insbesondere solche, die Dutzende von Domänen verwalten) geht es nicht nur um Effizienz, sondern um Klarheit in der Skala.

Wohin führt all dies?

Wir befinden uns jetzt in einer Phase, in der die Datenmodellierung nicht nur die Grundlage für Datenbanken ist – sie wird beeinflussen, wie KI Organisationen versteht.

Modelle sind inzwischen zu strukturierten Blaupausen für große Sprachmodelle geworden und helfen KI-Systemen, Daten sicher abzufragen, zu schließen und zu interpretieren.

In den nächsten Jahren werden Modellierungstools:

• KI-Agenten semantisches Verständnis vermitteln können.

• Herkunftänderungen in Echtzeit erkennen können.

• Neue Schemaentwürfe basierend auf Nutzungsmustern vorschlagen können.

• Als Compliance-Säule für KI-Governance fungieren können.

Es ist eine bemerkenswerte Idee: Das bescheidene Datenmodell könnte schließlich einer der wichtigsten Treiber für ethische, interpretierbare KI werden.

Ein leiser, aber bedeutender Wandel

Wir feiern oft die sichtbaren Teile des Datenstapels – Dashboards, Pipelines, KI-Demos.

Aber hinter all dem liegt eine stille Infrastruktur des Verständnisses – das Modell.

Moderne Modellierungstools haben diese Grundlage zu einem lebendigen Ding gemacht:

Kollaborativ, intelligent, vernetzt.

Sie bieten Teams nicht nur eine Möglichkeit, Datenbanken zu zeichnen, sondern auch eine Möglichkeit, gemeinsam zu denken.

In einer Zeit von KI, Automatisierung und ständigen Veränderungen könnte dieses gemeinsame Verständnis die mächtigste Technologie sein.

Letzte Gedanken

Moderne Datenmodellierung soll nicht alte Datenmodelle ersetzen, sondern sie verbessern. Sie respektiert die Prinzipien von Struktur und Logik und verleiht ihnen Kollaboration, Intelligenz und Bedeutung. Es ist die Kreuzung von Architektur und Empathie und der Ort, an dem die Zukunft der Daten menschlicher wird.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Data-driven Intelligence" (ID: Data_0101), Autor: Xiaoxiao, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.