Datenmodellierung (Thema)

Die Datenwissenschaften beschäftigen sich mit der Analyse großer, komplexer Datenmengen und erregen damit im Kontext der Digitalisierung hohe mediale und politische Aufmerksamkeit. Philippe Saner untersucht die Entstehung dieses transversalen Wissensfeldes um Big Data mit einem feldtheoretischen Zugang.

SQL: Verstehen, einsetzen, nachschlagen.

Datenbanken und SQL richtig nutzen - auch ohne Vorkenntnisse
SQL-Abfragen, Datenmodellierung, Tipps aus der Praxis
Übungen und Musterlösungen für alle Datenbanksysteme

Technologisch ist die Integration einer großen Menge von heterogenen Benutzern in ein IT-System heute problemlos möglich. Die Herausforderung besteht darin, neue Arten von Zugängen zu schaffen, die unterschiedlichen Nutzergruppen die jeweils für sie passenden Informationen gleichzeitig bereitstellen. Die unerfahrenen Nutzer benötigen einen Einstieg in das System, der sehr schnell einen Überblick über die vorhandenen Daten liefert. Normale Nutzer brauchen eine konsolidierte Beschreibung, die es ihnen erlaubt, bei Bedarf über ein Drill-Down mit den Daten im System zu arbeiten. Professionelle Nutzer erhalten eine spezifische und sehr genaue Beschreibung, um einen vollständigen Überblick zu erhalten und die Informationen für ihre Zwecke zu verarbeiten. Metadaten liefern eine gute Möglichkeit für einen solchen Zugang.

Informationsdesign ordnet Daten und wandelt diese in nutzbare Informationen für spezifische Adressaten um. Anhand relevanter Beispiele zeigt der Autor, dass Informationsdesign bei Websites und auch bei zahlreichen anderen Medien (TV, Radio, Print, Architektur) in unterschiedlicher Form Anwendung findet: als Sounddesign, Infografik, Diagrammierung, Visualisierung, Gebrauchsanleitung, Wege- und Leitsystem, Signaletik. Der Band liefert Gestaltungs-, Konzeptions- und Umsetzungsstrategien für Kommunikations- und Informationssysteme.

Aus dem Vorwort: zur 2.Auflage: Mit dem objektorientierten Ansatz sind nach Auffassung zahlreicher Fachleute signifikante Verbesserungen bei Entwurf, Realisierung, Test und Wartung von Anwendungen zu erzielen. Viele prophezeien dem Ansatz eine grosse Zukunft und sprechen von der Methodik der 90er Jahre schlechthin. Was unterscheidet diesen so vielversprechenden Ansatz von der in meinen füheren Publikationen (1) vorgestellten datenorientierten Vorgehensweise?