Libelle IT Blog: Libelle IT-Glossar Teil 14: Was ist eine Datenbank?
Können Sie sich ein Leben ohne Datenbanken noch vorstellen? Eine Frage, mit der sich verständlicherweise wohl die wenigsten beschäftigt haben. Beeinflussen Datenbanken uns doch höchstens indirekt und stehen meist im Hintergrund. In einer Welt, die von Industrie, Handel, Dienstleistungen oder der Digitalisierung lebt, stellen Datenbanken aber häufig eine elementare Basis dar. In diesem Blogbeitrag erklären wir, was eine Datenbank genau ist, blicken auf deren Geschichte und auf die verschiedenen Arten von Datenbanken.
Wie der Begriff „Datenbank“ definiert wird
Definitionen von Datenbanken gibt es recht viele. Meist spricht man hier von einem System, mit dem Anwender Informationen elektronisch speichern, organisieren und verwalten können. Oftmals handelt es sich bei diesen Informationen um Datensätze wie Namen, Adressen, Produktnummern oder Lagerbestände. Unternehmen nutzen Datenbanken unter anderem, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Krankenhäuser verwalten Patientendaten, im privaten Gebrauch sind Bilddatenbanken gängig. Datenbanken liegen meist auf Servern oder auf lokalen Rechnern. Vor allem in Zeiten der immer schneller voranschreitenden Digitalisierung gewinnen Datenbanken im Kontext von „Big Data“ eine immer größere Relevanz.
Die Geschichte von Datenbanken
Seit wann gibt es Datenbanken eigentlich genau? Angefangen hat die Erfolgsgeschichte dieser IT-Systeme in den 1960er Jahren. Damals waren Datenbanken noch recht simpel aufgebaut. Häufig wurden Datenbanken benutzt, die hierarchisch und mit sogenannten „Baumschemata“ arbeiten. Das bedeutet, dass Datensätze auf verschiedenen hierarchischen Ebenen und Unterverzeichnissen verknüpft sind. Besonders mit dem Aufkommen weiterer digitaler Technologien in den 80ern und des Internetbooms in den 90ern und frühen 2000er Jahren, nahm die Anforderung an Datenbanken und die effiziente Speicherung und Verwaltung immer größerer Datensätze immer weiter zu. Heute gibt es daher viele verschiedene Arten von Datenbanken und auch der Markt an Datenbankanbietern entwickelt sich weg von früherer monopolartiger Stellung einzelner Anbieter wie Oracle hin zu mehr Vielfalt besonders auch im Hinblick auf Open Source (z. B. PostgreSQL.).
Welche Arten von Datenbanken gibt es?
In den letzten circa 60 Jahren entwickelte sich das Angebot an Datenbanken stetig weiter. Verschiedene Arten und Architekturen von Datenbanken bedienen eine Vielzahl spezifischer Anforderungen. Hier finden Sie einen kleinen Auszug der wichtigsten Datenbank-Typen:
Relationale Datenbanken
Die bekannteste und am weitesten verbreitete Art von Datenbanken. Speichert Daten in Tabellen und ist optimal für die Verwaltung strukturierter Informationen.
Die bekannteste und am weitesten verbreitete Art von Datenbanken. Speichert Daten in Tabellen und ist optimal für die Verwaltung strukturierter Informationen. Verteilte Datenbanken
Speicherung der Daten auf mehreren Rechnern und verteilt auf mehrere Orte.
Speicherung der Daten auf mehreren Rechnern und verteilt auf mehrere Orte. Objektorientierte Datenbanken
Wer auf objektorientierte Programmierung setzt, sollte diese Art von Datenbank nutzen.
Wer auf objektorientierte Programmierung setzt, sollte diese Art von Datenbank nutzen. NoSQL-Datenbanken
Besonders geeignet für das Management von Big Data.
Besonders geeignet für das Management von Big Data. Cloud-Datenbanken
Der Zugriff erfolgt über das Internet. Unterschieden wird hier zwischen der Speicherung in Public, Private oder Hybrid Clouds.
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Was ist eine CRM-Datenbank?
Eine CRM-Datenbank enthält alle mit einem CRM-System – d. h. einer Software für das Customer-Relationship-Management – erfassten, gespeicherten und analysierten Daten. Diese Daten sind für die CRM-Software unabdinglich, damit die Benutzer ihr volles Potential ausschöpfen können. Zu den Inhalten einer CRM-Datenbank zählen:
Zu den Inhalten einer CRM-Datenbank zählen:
alle persönlichen Daten eines Kunden, Leads oder Interessenten, darunter Name, E-Mail-Adresse, Skype-Adresse, Alter, Stellenbezeichnung usw.
Leadquellen: Ein CRM-System kann die Quelle, aus der ein Lead stammt, automatisch aufzeichnen – abhängig vom Kontaktpunkt, über den der potentielle Kunde mit dem Unternehmen in Dialog getreten ist (Website, Social Media, E-Mail-Kampagne usw.).
alle Interaktionen mit einem Kunden seit dem letzten Gespräch, dem letzten Feedback seinerseits, seitdem er das letzte Mal einen Newsletter angefordert hat usw.
alle früheren Käufe aller Kunden
andere Informationen wie die Namen der Kinder (oder Haustiere) von Kunden, ihre Hobbys, ihre liebsten Reiseziele oder andere persönliche Daten, die Ihnen helfen können, auf lange Sicht eine gesunde Beziehung zu ihnen aufrechtzuerhalten
der Grad der Interaktion – z. B. wann sie das letzte Mal Ihr Unternehmen kontaktiert oder die Firmenwebsite besucht haben
Mit Hilfe dieser Daten können Unternehmen nicht nur die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden ermitteln, sondern auch die vielversprechendsten Leads oder die regelmäßigsten Käufer identifizieren und sie dementsprechend priorisieren. Darüber hinaus hilft Ihnen ein CRM-System, Absatzprognosen zu erstellen und auf bestimmte Kundensegmente abgestimmte Marketingstrategien und ‑kampagnen zu entwickeln.
Was ist Datenintegrität in einer Datenbank? Warum brauchen Sie es?
Probleme mit der Datengenauigkeit und -konsistenz bestehen in allen Unternehmen und können zu geringfügigen Störungen und erheblichen geschäftlichen Komplikationen führen. Das Verständnis der Grundlagen der Datenintegrität und ihrer Funktionsweise ist der erste Schritt, um die Qualität Ihrer Daten zu erhalten und sicher zu halten. Dieser Artikel befasst sich mit der Datenintegrität und untersucht, wie sie sich von der Datenqualität unterscheidet und wie eine Datenintegrationssoftware dabei helfen kann, einige Aspekte des Geschäfts zu definieren oder einzuschränken. Zuletzt sehen wir uns die Methoden an, die dabei helfen können, die Datenintegrität in einer Datenbank sicherzustellen.
Datenintegrität in einer Datenbank
Datenintegrität bezieht sich auf die allgemeine Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Dies kann durch das Fehlen von Abweichungen zwischen zwei Instanzen oder aufeinanderfolgenden Aktualisierungen eines Datensatzes angegeben werden, was darauf hinweist, dass Ihre Informationen fehlerfrei sind. Es entspricht auch den Sicherheits- und Integritätskontrollen und Methoden zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Die Datenintegrität in einer Datenbank wird durch eine Reihe von Fehlerprüfungs- und Validierungsverfahren, Regeln und Prinzipien bewahrt, die während der Entwurfsphase des Integrationsflusses ausgeführt werden. Diese Prüfungen und Korrekturverfahren basieren auf vordefinierten Geschäftsregeln. Beispielsweise schreiben die Regeln vor, die Daten mit einem falschen Datums- oder Zeitwert herauszufiltern.
Es stellt sich dann die Frage, warum es zwingend erforderlich ist, die Datenintegrität in einem Datenbank?
Wie wichtig es ist, die Datenintegrität in einer Datenbank aufrechtzuerhalten, wird deutlich, wenn Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenelementen erstellt werden. Es stellt sicher, dass die Datenübertragung von einer Phase zur anderen genau und fehlerfrei ist.
Datenintegrität vs. Datenqualität vs. Datensicherheit
Menschen verwechseln oft Datenintegrität mit Datensicherheit oder Datenqualität. Diese drei sind jedoch verwandte, aber unterschiedliche Konzepte.
Die Datensicherheit betrifft Maßnahmen zum Schutz von Unternehmensdaten vor Missbrauch. Dazu gehört die Verwendung von Methoden und Techniken, die Ihre Daten für unerwünschte Parteien unzugänglich machen oder ausgewählte Daten für die gewünschten Parteien zugänglich machen. Datenschutzverletzungen können die Existenz einer Organisation gefährden. Andererseits befasst sich die Datenintegrität mit der Richtigkeit und Vollständigkeit der in der Datenbank vorhandenen Daten.
Das Endziel der Datensicherheit besteht darin, Ihre Daten vor externen oder internen Verstößen zu schützen. Daher ist es einer der vielen Aspekte der Datenintegrität, aber es ist nicht umfangreich genug, um die zahlreichen Verfahren zu berücksichtigen, die unerlässlich sind, damit Ihre Informationen im Laufe der Zeit unberührt bleiben. Ebenso ist die Datenqualität ein weiterer Aspekt der Datenintegrität, wenn auch ein wichtiger.
Die Datenqualität stellt sicher, dass die in Ihrer Datenbank gespeicherten Daten den Standards und Anforderungen der Organisation entsprechen. Mit anderen Worten, es behält die Integrität in einer Datenbank bei. Dabei wendet es ein Regelwerk auf einen bestimmten oder vollständigen Datensatz an und speichert es im Zieldatenbank. Datenqualität ist darüber hinaus Datengenauigkeit, die sich explizit auf die Korrektheit gespeicherter Werte bezieht. Datenintegrität vs. Datengenauigkeit kann verstanden werden, indem Datenintegrität als Überbegriff betrachtet wird, wobei Datengenauigkeit eine der vielen Kategorien ist.
Integrität von Daten in einer Datenbanktabelle
Die Datenintegrität in einer Datenbank deckt alle Aspekte der Datenqualität ab und verbessert sich weiter, indem mehrere Regeln und Verfahren ausgeführt werden, die überwachen, wie Informationen eingegeben, hinterlegt, übertragen werden und mehr.
Betrachten Sie dieses Beispiel für Datenintegrität. Während das Gehalt aller Mitarbeiter eine ganze Zahl ist, hat ein Mitarbeiter ein Gehalt in alphanumerischen Zeichen. Da die Gehaltstabelle nur Ganzzahlen (INT) akzeptiert, wird der Wert 697abc von der Datenbank nicht akzeptiert. Diese unidirektionalen Daten werden durch die Datenbank mit Datenintegrität auf Domänenebene geschützt.
Sehen wir uns die beiden Methoden an, die dabei helfen, die Datenintegrität sicherzustellen.
Arten der Datenintegrität
Die Datenintegrität wird in allen Datenbanken angewendet und kann in zwei Haupttypen eingeteilt werden:
Körperliche Unversehrtheit
Der Schutz von Daten vor externen Faktoren wie Naturkatastrophen, Stromausfällen oder Hackern fällt in den Bereich der physischen Integrität. Darüber hinaus können menschliche Fehler, Speicherverschleiß und mehrere andere Probleme dazu führen, dass Datenoperatoren keine Informationen aus einer Datenbank erhalten können.
Logische Integrität
Es geht um die Rationalität der in der relationalen Datenbank vorhandenen Daten. Einschränkungen der logischen Integrität können in vier Typen eingeteilt werden:
Integrität der Entität
Dies hängt von der Erstellung von Primärschlüsseln oder exklusiven Werten ab, die Datenelemente klassifizieren. Der Zweck besteht darin, sicherzustellen, dass Daten nicht mehrfach aufgezeichnet werden (dh jedes Datenelement ist einzigartig) und die Tabelle keine Nullfelder enthält.
Entitätsintegrität ist ein kritisches Merkmal einer relationalen Datenbank, die Daten in einem Tabellenformat speichert, das miteinander verbunden und auf verschiedene Weise verwendet werden kann.
Referentielle Integrität
Es bezeichnet eine Reihe von Verfahren, die eine ordnungsgemäße und konsistente Datenspeicherung und -nutzung sicherstellen. Die referenzielle Integrität stellt sicher, dass nur die erforderlichen Änderungen, Hinzufügungen oder Entfernungen über Regeln erfolgen, die in die Datenbankstruktur über die Verwendung von Fremdschlüsseln implantiert werden.
Diese Regeln können Bedingungen beinhalten, die doppelte Datensätze entfernen, die Genauigkeit der Daten garantieren und ungeeignete Aufzeichnungsdaten verbieten.
Domänenintegrität
Es handelt sich um eine Reihe von Verfahren, die sicherstellen, dass die Genauigkeit jedes Datenelements in einer Domäne erhalten bleibt. Hier wird eine Domäne als eine Reihe geeigneter Werte definiert, die eine Spalte einschließen darf.
Die Domänenintegrität umfasst Regeln und andere Prozesse, die das Format, den Typ und die Menge der in einer Datenbank aufgezeichneten Daten einschränken. Es stellt sicher, dass sich jede Spalte in einer relationalen Datenbank in einer definierten Domäne befindet.
Benutzerdefinierte Integrität
Es umfasst die vom Betreiber definierten Regeln zur Erfüllung seiner spezifischen Anforderungen. Entitäts-, Referenz- und Domänenintegrität reichen nicht aus, um Daten zu verfeinern und zu sichern. Immer wieder müssen bestimmte Geschäftsregeln berücksichtigt und in Datenintegritätsprozesse integriert werden, um Unternehmensstandards zu erfüllen.
Bedeutung der Integrität von Daten
Die Datenintegrität in einer Datenbank ist von wesentlicher Bedeutung, da sie ein notwendiger Bestandteil von ist Datenintegration. Wenn die Datenintegrität aufrechterhalten wird, sind die in der Datenbank gespeicherten Datenwerte hinsichtlich des Datenmodells und -typs konsistent. Somit können aus dem Datenmodell zuverlässige Erkenntnisse gewonnen werden, damit Benutzer fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können.
Hier sind einige Beispiele für gefährdete Datenintegrität:
Ein Versuch, eine Telefonnummer im falschen Format einzugeben.
Ein Entwickler versucht versehentlich, die Daten in die falsche Tabelle einzufügen, während er Daten zwischen zwei Datenbanken überträgt.
Ein Versuch, einen Datensatz in einer Tabelle zu löschen, aber eine andere Tabelle verweist als Teil einer Beziehung auf diesen Datensatz.
Ein Benutzer versucht versehentlich, eine Telefonnummer in ein Datumsfeld einzugeben.
Dies sind nur einige Beispiele dafür, dass die Datenintegrität gefährdet ist. All dies und mehr kann jedoch leicht vermieden werden. Beispielsweise sollten numerische Spalten oder Zellen keine Textinformationen enthalten, um die Datenintegrität zu wahren. Damit die Daten vollständig sind, müssen ihre Merkmale wie Geschäftsregeln, Beziehungen, Daten, Definitionen und Herkunft korrekt sein.
Durch die Datenintegrität wird sichergestellt, dass die in Ihrer Datenbank gespeicherten Daten gefunden und mit anderen Daten verknüpft werden können. Dies garantiert, dass Ihr gesamter Datensatz bei Bedarf wiederhergestellt und durchsucht werden kann. Es stärkt die Stabilität von Daten, bietet optimale Leistung und macht sie wiederverwendbar und einfach zu warten.
Nachdem Sie sich nun der Bedeutung der Datenintegrität und der beiden Methoden zum Sicherstellen der Datenintegrität bewusst sind, wenden wir uns nun den Faktoren zu, die die Integrität behindern.
Faktoren, die die Integrität in einer Datenbank beeinflussen
Verschiedene Faktoren wirken sich auf die Integrität der in einer Datenbank gespeicherten Daten aus, darunter:
Menschliche Fehler
Die manuelle Dateneingabe erhöht die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Duplizierungen oder Löschungen. Oft entsprechen die eingegebenen Daten nicht dem apt-Protokoll oder die Fehler bei der manuellen Eingabe können sich auf die Ausführung von Prozessen erstrecken und somit die Ergebnisse verfälschen. All diese Probleme gefährden die Datenintegrität.
Übertragungsfehler
Ein Übertragungsfehler tritt auf, wenn die Daten nicht erfolgreich von einem Standort innerhalb einer Datenbank zu einem anderen übertragen werden. Diese Fehler treten normalerweise auf, wenn ein Datenelement in der Zieltabelle vorhanden ist, jedoch nicht in der Quelltabelle einer relationalen Datenbank enthalten ist.
Bugs und Viren
Die Integrität Ihrer Daten kann auch durch Spyware, Malware und Viren beeinträchtigt werden, die in einen Computer eindringen und Daten ändern, löschen oder stehlen.
So stellen Sie die Integrität von Daten in einer Datenbank sicher
Hier sind einige der Best Practices für die Datenintegrität, die das Risiko von Datenschutzverletzungen in einer Datenbank minimieren oder eliminieren können. Zu den gängigen Methoden für die Datenintegritätsprüfung gehören:
Beschränken Sie den Zugriff auf Daten und ändern Sie Berechtigungen, um Änderungen an Daten durch nicht genehmigte Parteien einzuschränken. Konzentrieren Sie sich auf die Datenvalidierung, um die Richtigkeit der Daten bei der Erfassung oder Integration sicherzustellen. Führen Sie eine regelmäßige Datensicherung durch. Verwenden Sie Protokolle, um zu überwachen, wann Daten eingegeben, geändert oder gelöscht werden. Führen Sie systematische interne Audits durch, um sicherzustellen, dass die Informationen auf dem neuesten Stand sind.
Fazit
Der Schutz der Integrität Ihrer kritischen Geschäftsdaten mit herkömmlichen Methoden kann eine schwierige Aufgabe sein. Moderne Datenintegrationstools bieten jedoch eine effiziente Alternative und bieten Fehlererkennung und Debugging in Echtzeit.
Mit modernsten Datenintegrationsplattformen wie Astera Centerprise, können Sie zahlreiche Quelldatenanwendungen anhängen und an einem Ort auf alle Ihre Unternehmensdaten zugreifen. Es bietet alle Funktionen, die Sie benötigen, um Ihr Datenintegrationsprojekt in Gang zu setzen, inkongruente Datenquellen zu konsolidieren und eine integrierte Ansicht der Informationsressourcen Ihres Unternehmens zu generieren, während die Datenintegrität gewahrt bleibt.