Grundlagen eines Datenmodells
Ein Datenmodell ist die visuelle Darstellung aller unternehmenseigenen Datenelemente und der Verbindungen zwischen ihnen.
Ein gut konzipiertes Datenmodell bietet mehrere Vorteile für Ihre Anwendung, darunter:
- effiziente Wiederverwendung
- einfache Wartung
- bessere Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit
Das Design des Datenmodells ist für eine erfolgreiche Pega-Plattform-Anwendung ebenso wichtig wie die Neugestaltung des Prozesses. Während der gesamten Design- und Entwicklungsphase Ihres Projekts arbeiten Sie als Pega Business Architect mit Stakeholdern des Business-Teams und Pega System Architects zusammen, um das Datenmodell Ihrer Anwendung zu entwickeln.
In diesem Lerninhalt befassen Sie sich mit den grundlegenden Überlegungen für das Design und die Entwicklung des Datenmodells, das Ihrer Anwendung zugrunde liegt.
Das Datenmodell
Damit eine Anwendung effektiv funktioniert, muss sie zur richtigen Zeit auf die richtigen Daten zugreifen können. Der Hauptzweck des Datenmodells besteht in der Definition der Daten, die Ihre Anwendung benötigt, um die Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Als Pega Business Architect arbeiten Sie im Laufe eines Projekts mit drei Varianten des Datenmodells: dem konzeptionellen, dem logischen und dem physischen Datenmodell.
Conceptual – das konzeptionelle Datenmodell
Das Dokumentieren des konzeptionellen Datenmodells für eine Anwendung beginnt für Sie als Pega BA mit dem Verständnis der Datenentitäten und Attribute, die das Unternehmen für Arbeitsprozesse verwendet, sowie der Beziehung zwischen diesen Datenelementen.
Das folgende Diagramm stellt ein konzeptionelles Datenmodell für Bücher dar, die in einem Lager gespeichert sind. Die Abbildung zeigt die grundlegenden Entitäten, Attribute und Beziehungen zwischen den Schlüsselelementen des Bestandsmodells für das Buchlager. In diesem Beispiel ist „Warehouse“ die Entität, während „Name“, „City“ und „Capacity“ die Attribute sind. Darüber hinaus hat „Warehouse“ eine direkte Beziehung zu den Entitäten „Address“ und „Inventory“:
Betrachten Sie das konzeptionelle Datenmodell als ein dynamisches Dokument. Verwenden Sie das konzeptionelle Datenmodell, wenn Sie mit Stakeholdern der Geschäftsfunktionen über Ihren Entwurf für den Business-Prozess sprechen. Es hilft geschäftlichen Stakeholdern, die von Ihnen identifizierten Datenentitäten zu visualisieren. Durch diese Visualisierung lassen sich Prozess- oder Datenlücken leichter erkennen.
Bei der Erstellung des konzeptionellen Datenmodells müssen Sie nicht jedes einzelne Datenelement modellieren, das zum Erreichen des Geschäftsergebnisses erforderlich ist. Wenn Sie aber zu Projektbeginn Zeit in das Datendesign investieren, können Sie später Zeit sparen, sollten Sie die Datenanforderungen des Unternehmens nicht vollständig verstanden haben.
Insgesamt trägt das konzeptionelle Datenmodell zu weniger Nacharbeiten aufgrund von Missverständnissen in den frühen Projektphasen bei. Wenn das Projekt fortschreitet und das Team zusätzliche Erkenntnisse gewinnt, kann sich das konzeptionelle Datenmodell natürlich ändern. Dennoch ist dieses konzeptionelle Datenmodell ein sinnvoller Ausgangspunkt für die Diskussionen über die Anwendungsentwicklung.
Logical – das logische Datenmodell
Das logische Datenmodell ist das konzeptionelle Datenmodell, das für die Pega-Plattform konvertiert und verfeinert wurde.
Verschieben Sie die vertikale Linie in der Mitte der folgenden Abbildung, um ein Beispiel dafür zu sehen, wie anhand des Buchlager-Beispiels das konzeptionelle Datenmodell für das logische Datenmodell konvertiert wird:
Das logische Datenmodell konvertiert die Datenentitäten und -attribute des konzeptionellen Datenmodells in Datenobjekte bzw. Felder.
In Pega sind Felder wiederverwendbare UI-Komponenten, die aus einem Namen und einem Feldtyp bestehen. Der Feldtyp bestimmt das Format der Daten, die in das Feld eingegeben werden können. Jedes Feld speichert einen Wert, der einem Case zugeordnet ist.
Hinweis: Die entsprechenden Schulungsunterlagen finden Sie unter Felder und Feldtypen.
Ein Datenobjekt ist eine Struktur zur Beschreibung einer Entität durch Gruppierung verwandter Felder. Datenobjekte können für alle Case-Typen einer Anwendung wiederverwendet werden.
Hinweis: Die entsprechenden Schulungsunterlagen finden Sie unter Datenobjekte verstehen.
Klicken Sie in der folgenden Abbildung auf die Pluszeichen (+), um mehr darüber zu erfahren, wie Datenobjekte und Felder zur Definition des logischen Datenmodells der Anwendung kombiniert werden:
Als Pega Business Architect erstellen Sie gemeinsam mit System Architects das logische Datenmodell einer Anwendung. Sie konfigurieren die primären Datenmodell-Elemente, einschließlich der Datenobjekte, Felder und Beziehungen in App Studio, während System Architects die erweiterten Anforderungen in Dev Studio konfigurieren.
Physical – das physische Datenmodell
Das physische Datenmodell zeigt die Daten so, wie sie in der Anwendung gespeichert und abgerufen werden.
Der Schwerpunkt des physischen Datenmodells liegt auf den notwendigen Integrationseinstellungen für den Zugriff auf die Daten des Unternehmens, einschließlich lokaler Speichersysteme mit der Pega-Datenbank sowie aller externen Datenbestände, die das Unternehmen verwendet.
Details zum physischen Datenmodell finden Sie auf der Integration Designer-Startseite in App Studio. Der Integration Designer bietet eine zentrale Stelle in App Studio für den Zugriff auf die Datenobjekte, Datenansichten, Datenobjekt-Abhängigkeiten und Datenbestände einer Anwendung. Der Integration Designer liefert auch einen Einblick, wie die Entitäten, die das physische Datenmodell definieren, miteinander verknüpft sind.
Klicken Sie in der folgenden Abbildung auf die Pluszeichen (+), um mehr über die Informationen zu erfahren, die auf der Startseite von Integration Designer angezeigt werden:
Auch wenn Sie als Pega Business Architect ein grundlegendes Verständnis über das von einem Unternehmen genutzten System zur Datenerfassung haben müssen, sind die Lead und Senior System Architects sind in erster Linie für das Design und die Konfiguration des physischen Datenmodells zuständig, da der Großteil der Arbeit in Dev Studio erledigt wird.
Prüfen Sie mit der folgenden Interaktion Ihr Wissen:
Dieses Thema ist im folgenden Modul verfügbar:
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