12 Datenmodellierungstools für die Datenanalyse • BUOM

11. März 2022

Unter Datenmodellierung versteht man den Prozess der Erstellung von Modellen zur Analyse großer Datenmengen. Wenn es bei Ihrer Arbeit darum geht, relevante Schlussfolgerungen aus unsortierten Daten zu ziehen, können Sie das Ergebnis durch den Einsatz eines Datenmodellierungstools verbessern. Das Erlernen gängiger Datenmodellierungstools kann ein lohnender Karriereschritt sein. In diesem Artikel werden wir 12 beliebte Datenmodellierungstools auflisten und ihre Verwendung und Vorteile diskutieren.

12 Datenmodellierungstools

Ziehen Sie diese 12 Datenmodellierungstools für Ihre Datenanalyseanforderungen in Betracht:

1. Krankenwagen/Studio

Dieses Datenmodellierungstool hilft Ihnen, Daten zu analysieren und Redundanz sowohl für neue als auch für bestehende Datensätze zu reduzieren. Es lässt sich in Git integrieren, ein verteiltes Open-Source-Managementsystem, das Benutzern hilft, die Effizienz und Geschwindigkeit von Projekten mithilfe von SSIS- und SRSS-Standards zu verbessern. Es kann auch Daten-Reverse-Engineering durchführen, also den Prozess der Analyse einer Datenbank oder eines Skripts und der Bestimmung des Datenmodells, das zu deren Erstellung verwendet wird.

2. Konzeptionelles Zeichnen

Dieses Datenmodellierungstool kann nützlich sein, um Daten für Ihr Unternehmen zu analysieren und die Ergebnisse technisch nicht versierten Personen zu erklären. Es hilft Ihnen dabei, indem es Ihnen die Verwendung spezieller Add-ons ermöglicht, mit denen Sie Elemente wie Diagramme, Flussdiagramme und Infografiken hinzufügen können. ConceptDraw läuft sowohl auf macOS- als auch auf Windows-Betriebssystemen und ermöglicht es Benutzern, eine Datei mit einem Windows-Gerät zu erstellen und sie mit einem macOS-Gerät zu bearbeiten und umgekehrt.

3. Erwin Data Modeler

Dieses Datenmodellierungstool könnte für technisch nicht versierte Benutzer interessant sein, vor allem weil das Entwerfen, Bereitstellen und Analysieren von Datenquellen mit dieser Software weniger komplexe Prozesse erfordert als vergleichbare Produkte. Darüber hinaus können Benutzer bestimmte Aufgaben automatisieren und standardisieren, die zur Erstellung von Datenmodellen erforderlich sind, wodurch die entsprechende Datenanalyse vereinfacht und in den Geschäftsprozess integriert wird. Auch die Analyse von Datenstrukturen und ihrer Bedeutung ist ein einfacher Prozess, da das Tool logische, physische und konzeptionelle Daten zentralisiert, um den Stakeholdern der Organisation das Verständnis der Ergebnisse zu erleichtern.

4. Modellierung von Krötendaten

Dieses Datenmodellierungstool kann für kleine und mittlere Unternehmen geeignet sein, die Daten zur Verbesserung ihrer Abläufe nutzen möchten, da es das Entwerfen, Verwalten und Dokumentieren von Datenmodellen und -analysen erleichtert. Es ermöglicht Benutzern, schnell und effizient komplexe logische und physische Datenmodelle zu erstellen, mehrere Modelle zu vergleichen, SQL/DDL zu generieren, Datenbankschemata und Skripts zu erstellen und zu bearbeiten und verfügt über die Möglichkeit, Datenbanken und Data-Warehouse-Systeme rückwärts und vorwärts zu entwickeln. Darüber hinaus können detaillierte Berichte erstellt werden, die vorhandene Datenbankstrukturen auswerten.

5. Rapidminer

Dieses Tool kann sowohl für Einsteiger in die Datenmodellierung als auch für Datenwissenschaftler interessant sein, die es für sehr komplexe Analysen verwenden. Es hilft denjenigen, die keine Erfahrung mit Datenmodellierungstools haben, indem es ihnen umfangreiche Tutorials und vordefinierte Fallvorlagen zur Verfügung stellt, mit denen sie ihre Datenmodelle erstellen und die Ergebnisse analysieren können. Darüber hinaus stehen Datenwissenschaftlern über 1.500 native Algorithmen und Funktionen sowie Softwareintegration mit den Programmiersprachen R und Python zur Verfügung.

6. SQL-Datenbankmodellierer

Dieses Tool ist auf Reverse Engineering und Forward Database Engineering spezialisiert. Sie können eine bestehende Datenbank zurückentwickeln, um verschiedene Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Qualität zu entdecken, und dann das Pre-Engineering nutzen, um die am besten geeigneten Methoden für die Erweiterung der Datenbank in der Zukunft zu evaluieren. Es verfügt außerdem über eine sehr benutzerfreundliche Oberfläche und Funktionen für die Zusammenarbeit, die es mehreren Datenwissenschaftlern und Projektmanagern ermöglichen, Teamprojekte anzuzeigen und zu kommentieren.

7. Datenbankschema

Dieses Datenmodellierungstool kann sowohl mit SQL- als auch mit Nicht-SQL-Datenbanken arbeiten, sodass bei der Analyse verschiedener Datenbanktypen keine mehreren Tools erforderlich sind. Außerdem können Sie Daten aus Tabellenkalkulationsdateien laden und so alte und Rohdaten analysieren. Es ist nicht nur ein vielseitiges Tool zur Datenbankanalyse, sondern erleichtert auch die Verwaltung und Dokumentation von Schemata, die darstellen, wie Daten in einer Datenbank organisiert sind.

8. Vatograph

Dieses Tool hilft Benutzern, Daten aus mehreren Quellen zu sammeln und visuelle Darstellungen ihrer Datenmodelle zu erstellen. Dies geschieht über eine intuitive und bearbeitbare Drag-and-Drop-Oberfläche, die es auch technisch nicht versierten Personen ermöglicht, Datenmodelle zu erstellen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Watagraph lässt sich auch in viele externe Datenquellen wie Analysetools, Social-Media-Plattformen und E-Commerce-Plattformen integrieren.

9. ERBuilder-Datenmodellierer

Dieses Datenmodellierungstool richtet sich hauptsächlich an Datenprofis wie Datenarchitekten und -modellierer. Es verfügt über eine anspruchsvolle visuelle Benutzeroberfläche und unterstützt einige der gängigsten Standardnotationen wie Crow’s Foot, IDEF1x und Codasyl. Es umfasst außerdem Forward- und Reverse-Engineering-Funktionen sowie Testfunktionen zur Datengenerierung, mit denen Benutzer ihren Datenbanken aussagekräftige Testdaten hinzufügen können.

10. Archie

Bei diesem Open-Source-Datenmodellierungstool handelt es sich um eine Reihe von Tools zum Erstellen von Datenmodellen und Skizzen in der ArchiMate-Sprache, einer unabhängigen Modellierungssprache für Unternehmensarchitekturen, die die Beschreibung, Analyse und Visualisierung von Architektur über und innerhalb von Geschäftsdomänen unterstützt. Es kann Anfängern helfen, es besser zu verstehen, indem es hilfreiche Hinweise und ein Sketch View-System bietet, mit dem sie Konzepte verfeinern können, bevor sie sie in ArchiMate Views exportieren. Archi ist eine plattformübergreifende Software, die unter Windows, macOS und Linux läuft.

11. DeZign für Datenbanken

Dieses Datenmodellierungstool soll die Arbeit von Datenbankadministratoren und -entwicklern vereinfachen, indem es ihnen hilft, Datenbankstrukturen zu visualisieren, damit sie neue Datenbanken erstellen oder bestehende zurückentwickeln können. Es verwendet Entity-Relationship-Diagramme (ERD), grafische Darstellungen, die Beziehungen zwischen ähnlichen Datenbankelementen zeigen, um Benutzern bei der grafischen Gestaltung ihrer eigenen Datenbanken zu helfen. Es verfügt außerdem über ein Datanamic-Repository, ein zentrales Datenspeicher-Repository, in dem Benutzer Datenmodelle speichern und mehrere Benutzer am selben Modell arbeiten können.

12. HeidiSQL

Mit diesem Open-Source-Datenmodellierungstool können Benutzer Daten aus mehreren Datenbanksystemen wie Microsoft SQL, MySQL, SQLite, MariaDB und PostgreSQL visualisieren und bearbeiten. Die grafische Benutzeroberfläche verfügt über viele Funktionen und Fähigkeiten, wie z. B. mehrere Optionen für das Hosting und die Verbindung zu Servern, die Erstellung und Visualisierung von Datenbanken sowie verschiedene Datenbanksortierelemente wie Tabellen, Prozeduren, Spalten und Indizes. Außerdem können Benutzer Daten von einem Server oder einer Datenbank direkt auf einen anderen exportieren.

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