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2026-01-26T18:38:07Z

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Ein '''Semantisches Datenmodell''' (SDM, englisch auch ''conceptual schema'') ist im Rahmen der [[Datenmodellierung]] eine abstrakte, formale Beschreibung und Darstellung eines Ausschnittes der in einem bestimmten Zusammenhang (z. B. eines [[Projekt]]s) „wahrgenommenen Welt“. Zur Formulierung semantischer Datenmodelle existieren verschiedene Modellierungssprachen, von denen das [[Entity-Relationship-Modell]] das bekannteste ist.

'''Abweichende Bezeichnungen:'''
Für semantische Modelle werden in der Praxis, geprägt von unterschiedlichen Methodenansätzen oder betrieblichen Gewohnheiten, auch ''andere Begriffe'' benutzt, zum Beispiel: ''konzeptionelles (Daten-)Modell, konzeptuelles Datenbankschema, Konzeptmodell, logisches Modell, Informationsstruktur, [[Informationsmodell]].''

== Zweck ==
* Am häufigsten wird es im Rahmen der Konzeptionsphasen in [[Projekt]]en der Softwareentwicklung erarbeitet – letztlich als Grundlage für die Entwicklung / Inbetriebsetzung einer [[Datenbank]].
* Bereichs- oder Unternehmens-Datenmodell: Für einzelne betriebliche Bereiche oder das gesamte Unternehmen werden Modelle erstellt, die in einzelnen Projekten als Entwurfsmuster bzw. Referenzmodell benutzt werden sollen / können. Benutzt werden hieraus z. B. die festgelegten Bezeichnungen, die textuellen Beschreibungen oder auch die Bezeichnungen, mit denen die Komponenten in Benutzermedien (wie Bildschirm- oder Listendarstellungen) genannt werden sollen / können (z. B. Kurz- / Langform …).
* Unabhängig von der Zielsetzung 'Modell für Datenbanken' ist es geeignet, beliebige Informationszusammenhänge eindeutig und übersichtlich darzustellen, z. B. ''Rollen, Rechte und Beteiligte'' in Organisationsstudien, [[Metamodell|''Metamodelle'']] in Methodenhandbüchern usw.

''Arbeitsmethodisch'' hat ein semantisches Datenmodell in datenorientierten Projekten den Zweck, bereits in frühen, noch nicht IT-technisch bestimmten Projektphasen alle fachlich relevanten Aspekte um das Thema 'Daten' möglichst genau und vollständig sowie einheitlich strukturiert aufzunehmen und darzustellen. Dabei gilt:
* Es gibt nur wenige Darstellungsmittel; diese sind einfach zu verstehen und anzuwenden.
:Das sind i. d. R. eine grafische Übersicht und textliche Beschreibungen je ermitteltem Begriff.
* Alle fachlich wichtigen Aspekte zu den als relevant festgestellten Daten werden möglichst genau definiert.
:Welche gibt es? Was ist darunter zu verstehen? Wie gehören sie zusammen? Was kann, was muss sein? …
* IT-technische Implementierungsaspekte spielen noch keine Rolle.
:Beispiel: Form der Datenspeicherung, Zugriffsmethoden, Information nur berechnen oder auch speichern? …
* Das Modell ist keine 'technische Dokumentation'. Vielmehr kennen / verstehen fachlich orientierte Projektmitarbeiter (nach kurzer Einweisung in die Methodik) alles, was darin dargestellt und beschrieben ist.
''Aus finaler Sicht'' soll das frühe Erstellen semantischer Modelle zu hoher [[Informationsqualität|Datenqualität]] führen, die ihrerseits die Qualität der Ergebnisse eines Projekts (ein Datenhaltungssystem) und die Qualität von Prozessen (Effizienz in der Projektarbeit und in den Unternehmensprozessen) mitbestimmt. Auch unterstützen Datenmodelle durch ihre begriffs- und strukturbildende Wirkung die Unternehmenskommunikation – in Projekten und im Geschäftsbetrieb, fachlich und technisch.

== Bestandteile ==
Aus welchen Bestandteilen ein semantisches Modell besteht, ist von der jeweiligen Modellierungssprache abhängig. Siehe auch [[Entity-Relationship-Modell]].

Ein Beispiel für wesentliche Arbeitsinhalte bei der Erstellung eines semantischen Modells:
* Aus den als kontextrelevant ermittelten 'Informationsbegriffen' werden Einheiten ([[Entität (Informatik)|'Entitäten']]) identifiziert und – als '[[Entitätstyp]]en' – benannt, ''„ÜBER die“'' Informationen verarbeitet und/oder gespeichert werden müssen.
:Beispiel (Banken): Name, Geburtsdatum, Kontoeröffnungsdatum, Überweisungsbetrag, Saldo, Zinssatz, Postleitzahl werden sinnvoll zu PERSON, KONTO, ÜBERWEISUNG, ORT zusammengefasst.
* Es wird ermittelt, welche Beziehungen (ebenfalls kontextrelevant) zwischen diesen Entitäten bestehen oder bestehen können.
:Beispiel: Jedes KONTO gehört 1 Person; Umkehrung: jede PERSON kann mehrere Konten unterhalten.
* Die ermittelten Sachverhalte werden textuell beschrieben und i. d. R. grafisch dargestellt, z. B. durch ein [[Entity-Relationship-Modell#ER-Diagramme|ER-Diagramm]].

'''Form, Inhalte und Begriffe''' erstellter Datenmodelle können sehr unterschiedlich sein und sind z. B. von folgenden Kriterien abhängig (jeweils mit möglichen Beispielen):

* Verwendete Modellierungsmethodik: Nach [[Unified Modeling Language|UML]] erstellte Modelle sehen anders aus als nach [[Entity-Relationship-Modell|ERM]] erstellte.
* Zweck der Modellerstellung: Datenbank-Neudesign erfordert detailliertere Beschreibungen als wenn (z. B. in einem Wartungsprojekt) die zu verarbeitenden Daten bereits existieren.
* Verwendete Modellierungswerkzeuge: Grafikform von Beziehungen (Raute oder Linie …), Bezeichnung von Begriffen (Beziehung, Relation) sind werkzeugspezifisch unterschiedlich.
* Projekt- / unternehmensspezifischen Regeln: Detaillierungsgrad der Modellierung (z. B. bei Beziehungen); Vorgabe „Das Datenmodell wird erst im DV-Konzept erstellt“

== Modellierungssprachen ==
Die vorherrschende Sprache zur Beschreibung von semantischen Datenmodellen ist das 1976 von [[Peter Chen]] konzipierte [[Entity-Relationship-Modell]] (ER-Modell) oder eine ihrer zahlreichen Erweiterungen. In der Praxis werden auch häufig vereinfachte Modelle wie die [[Martin-Notation]] verwendet.<ref>siehe Simson (2007), S. 49</ref> Daneben wird, insbesondere zur [[Objektorientierte Modellierung|objektorientierten Modellierung]], die [[Unified Modeling Language]] (UML) eingesetzt.

== Forschung ==
Seit 1979 findet (ab 1985 jährlich) die ''International Conference on Conceptual Modeling'' (ER, früher ''International Conference on the Entity Relationship Approach'') statt.<ref>{{Internetquelle |autor=Chaomei Chen, Il-Yeol Song, Weizhong Zhu |url=http://www.er.byu.edu/ER-Citation-Analysis-ISSI2007.pdf |titel=Trends in conceptual modeling: Citation analysis of the ER conference papers (1979–2005) |werk=Proceedings of the 11th ISSI |datum=2007 |seiten=189–200 |format=PDF; 2,5 MB |sprache=en |archiv-url=https://web.archive.org/web/20180203123212/http://www.er.byu.edu/ER-Citation-Analysis-ISSI2007.pdf |archiv-datum=2018-02-03 |abruf=2008-11-13}}</ref>

== Siehe auch ==
* [[Ontologie (Informatik)]]
* [[Graphdatenbank]]

== Literatur ==
* {{Literatur |Autor=Graeme Simsion |Titel=Data Modeling. Theory and practise |Verlag=Technics Publications |Datum=2007 |Sprache=en |ISBN=978-0-9771400-1-5}}

== Weblinks ==
* {{Internetquelle |url=https://conceptualmodeling.org/ |titel=International Conference on Conceptual Modeling |sprache=en |abruf=2026-01-26 |abruf-verborgen=ja}}
* {{Internetquelle |url=http://cs-exhibitions.uni-klu.ac.at/index.php?id=185 |titel=The history of conceptual modeling |sprache=en |archiv-url=https://web.archive.org/web/20220404065959/http://cs-exhibitions.uni-klu.ac.at/index.php?id=185 |archiv-datum=2022-04-04 |abruf=2026-01-26 |abruf-verborgen=ja}}

== Einzelnachweise ==
<references />

{{Normdaten |TYP=s |GND=4314515-2}}

[[Kategorie:Datenbankmodellierung]]

[[ja:概念スキーマ]]

Semantisches Datenmodell - Versionsgeschichte

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