Daten nach ihrer Bedeutung modellieren
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Kapitel 2 von Data Architect, Teil 1: Datenarchitekt:in werden. Zurück: Denken wie Salesforce-Datenarchitekt:innen.
Beim ersten Gespräch mit einem Kunden höre ich unter anderem auf die Substantive. Handelspartner. Empfänger. Verteilzentrum. Lieferung. Lkw. Irgendwo in diesem Gespräch stecken die Anfänge meines Datenmodells, und ich möchte es sehen, bevor irgendjemand das Setup öffnet. In diesem Kapitel tun wir das zweimal. Zuerst an etwas, das alle verstehen, einer Hundeschule: Halter:innen, Züchter:innen, Hunde und die Tricks, die sie können. Dann mit Steve Trucking, dem Lieferunternehmen für die letzte Meile, das uns durch den ganzen Kurs begleitet.

Mit KI erstelltes Bild.
In Kapitel 1 habe ich gesagt, das Datenmodell ist das Skelett. In diesem Kapitel geht es darum, wie Sie das Skelett entwerfen, in der Reihenfolge, in der ich es tue: das Geschäft verstehen, die Daten beschreiben und erst dann entscheiden, wie Salesforce sie umsetzt. Konzeptionell, dann logisch, dann physisch. Wenn Sie auf irgendetwas in meinem physischen Modell zeigen und fragen „Warum ist das da?“, möchte ich Sie durch das logische und das konzeptionelle Modell zurück zu etwas führen können, das das Geschäft tatsächlich braucht.
Jedes Modul beginnt mit den Hunden, in einem kurzen Abschnitt namens Sitz, Bleib, Modell, und überträgt denselben Schritt dann auf Steve Trucking. Achten Sie dabei auf das Hundemodell: Es ist ein Diagramm, das von Modul zu Modul wächst, von einfachen Kästen über Beziehungen und ein detailliertes Datenmodell bis zu Salesforce-Objekten, und jeder Kasten bleibt an derselben Stelle, sodass Sie genau sehen, was jeder Schritt hinzufügt.
Das Kapitel in sechs Teilen
Abschnitt betitelt „Das Kapitel in sechs Teilen “- Auf die Substantive hören. Die Anfänge eines Datenmodells in einem Geschäftsgespräch finden und Salesforce für einen Moment vergessen. Fünf Hunde-Substantive werden zu fünf möglichen Kästen.
- Die Beziehungen zeichnen. Eins oder viele, erforderlich oder optional, jetzt oder im Lauf der Zeit, und das Geschäftskonzept, das sich in einer Viele-zu-viele-Beziehung versteckt: der Hundetrick und die Crew-Zuweisung.
- Das logische Modell aufbauen. Attribute, die das Richtige beschreiben, und Schlüssel, die eindeutig, unveränderlich, bedeutungslos und niemals personenbezogen sind. Warum der Name eines Hundes, die Telefonnummer seiner Halter:innen und sogar sein Mikrochip als Schlüssel nicht genügen.
- Daten dorthin, wo sie hingehören. Was Normalisierung ist, dann eine Tabelle mit sechs Hunden, Schritt für Schritt bis zur dritten Normalform gebracht, und dieselben drei Fragen bei Steve Trucking.
- Bis zur dritten Normalform entwerfen, dann zurückrudern. Wann ich mich bewusst vom sauberen Modell entferne: Benutzer, Berichte, Auswahlliste oder Nachschlagen, Volumen, Analysen und KI. Und der Tag, an dem die Hundeschule auch Katzen aufnimmt.
- Das Modell in Salesforce umsetzen. Vom logischen Modell zu Standard- und benutzerdefinierten Objekten, Feldern und Beziehungen, Master-Detail oder Nachschlagebeziehung, und warum Sie nicht aus dem Setup heraus entwerfen.
Wenn Sie fertig sind, prüfen Sie sich mit dem Lernleitfaden zum Kapitel: eine Checkliste für die Prüfung, die Gewohnheiten darüber hinaus, die wichtigsten Begriffe und ein paar Fragen.
Was Sie danach können
Abschnitt betitelt „Was Sie danach können “- In einem Gespräch oder einem Anforderungsdokument mögliche Entitäten und Beziehungen finden und sie mit dem Fachbereich bestätigen.
- Jede Beziehung beschreiben: ihre Kardinalität, ihre Bedeutung, ob sie erforderlich ist und ob ihre Historie zählt.
- Ein logisches Modell mit Attributen an den richtigen Entitäten und Schlüsseln aufbauen, die halten.
- 1NF, 2NF und 3NF als praktische Fragen anwenden und bewusst denormalisieren, im Wissen, was es kostet.
- Ein logisches Modell auf Salesforce abbilden und jede physische Entscheidung zum Geschäft zurückverfolgen.
Weiterlesen
Abschnitt betitelt „Weiterlesen “- Salesforce Certified Platform Data Architect Exam Guide (opens in a new tab), Salesforce-Hilfe (auf Englisch, geprüft am 2026-10-12): Ziel DM-1, das Datenmodell
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