Datenmodellierung ist einer derwichtigsten und folgenreichstenSchritte im Prozess der Software-entwicklung. Der Grund dafürliegt auf der Hand: Das Datenmo-dell soll die fachlichen Anforde-rungen des Auftraggebers mög-lichst vollständig, korrekt und ein-deutig widerspiegeln und damitüberhaupt erst die DV-technischeGrundlage für die Entwicklungdes Softwareprodukts liefern.

Nun gilt die Kommunikationzwischen dem DV-Fachmann undder meist nicht ausreichend DV-geschulten Fachseite des Auftrag-gebers schon immer als die Achil-lesferse der Softwareentwicklung.Oft führt eine missverstandeneKommunikation zwischen Fach-und DV-Seite zum Scheitern oderzur mangelnden Nutzerakzeptanzvon Projekten.

Case-Tools sollten alles lösen

Dieses Kommunikationsproblemschien – ganz im Sinne der Visionvom Software-Engineering – durchdas Konzept der „durchgängigcomputergestützt ablaufenden Da-tenmodellierungsphase“ lösbar.Die seit den achtziger Jahren aufdem Markt existierenden, unter-schiedlich mächtigen Case-Tools (von ADW, Bachman, Maestro überIEF, Rochade, Case/4/0 bis zu Ra-tional Rose, Teamwork und Erwin)belegen dies. Auf jedes der mit Mar-

keting-Versprechungen garniertenneuen Case-Tools haben sich Da-tenmodellierer und Datenbankde-signer mit großen Erwartungenund Euphorie gestürzt. Alle hoff-ten, endlich die maschinelle Lösungihrer Hauptprobleme bei der Da-tenmodellierung vorzufinden:– Erfassung und Aktualisierung

der Vorgaben der Fachseite,– Generierung und Pflege des

Datenmodells und der physischenDatenbank,

– grafische Darstellung des Daten-modells sowie

– Synchronisation der fachlichenKundenanforderungen mit denphysischen Datenbankobjektenüber mehrere Produktzyklenhinweg und damit ein wirkungs-volles Versions- und Konfigura-tions-Management.

Sehr bald stellte man jedoch er-nüchtert fest, dass auch mit Hilfedieser Spezialwerkzeuge das ange-strebte Ziel nicht erreicht wird,nämlich den Prozess von der Er-fassung der fachlichen Vorgabenüber die Erzeugung der logischenDatenstrukturen bis hin zu denphysischen Datenbankobjektenunter Wahrung der Datenaktuali-tät durchgängig computergestütztabzuwickeln. Etliche Anwenderhaben kräftig in Case investiert,geben aber nicht zu, sich damit aufdem Holzweg zu befinden.

Die Enttäuschung über die zumTeil so hochgelobten Case-Toolshat im Wesentlichen folgende Ur-sachen: Die Produkte bieten keineüberzeugenden maschinellen Hil-fen zur Erfassung und Aktualisie-rung der für die Datenmodellie-

Kommunikationsprobleme zwischen Fach- und IT-Seite

Datenmodellierung ohne MedienbruchDen Case-Tools zum Trotz: Der Prozess von der Erfassung fachlicher Vorgaben bis hin zur Erzeugung eines Datenmo-dells verläuft in der Regel nicht durchgängig computergestützt. Dieses für Entwickler besonders ärgerliche Mankolässt sich jedoch mit relativ einfachen Mitteln beheben.

Von Tamas Szabo und Hans-Dieter Werno*

N A C H R I C H T E N • A N A LY S E N • T R E N D S

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SONDERDRUCK AUS NR. 37 VOM 14. SEPTEMBER 2001

Foto: Mauritius

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rung notwendigen Texte (Daten-,Attribut- und Tabellenbeschrei-bungen) an. Solche Basisfunktio-nen, die mit rund 80 Prozent denLöwenanteil an der Modellie-rungsarbeit ausmachen, bleibendeshalb weitgehend Handarbeit –jedenfalls ohne maschinelle Ver-bindung zum jeweiligen Werk-zeug. Die angebotenen Hilfen sindzu komplex, viel zu aufwändig zulernen und dadurch letztlich zuteuer, rechnet man Beschaffungs-und Ausbildungskosten mit ein.

Das von fast allen Herstellernangebotene Standard-Datenaus-tauschformat CDIF (Case Data In-terchange Format) wird weitge-hend ignoriert. Es gilt als zu kom-plex und daher nicht praktikabel.Die zum Beispiel in Erwin vorgese-hene dialogorientierte Erfassungund Änderung von Attributen undTexten wird von vielen wegenmangelnder Übersichtlichkeit alsnicht sehr produktiv angesehen.

Zu viele Hürden

Das Problem der fehlenden, zu-mindest lückenhaften maschinel-len Unterstützung gilt gleicherma-ßen auch für das Nachziehen derÄnderungen an den generiertenDDL-Jobs für das Versions- undKonfigurations-Management so-wie für die Rückkopplung aus demKatalog des verwendeten Daten-bank-Management-Systems (DB2, Oracle etc.).

Stein des Anstoßes ist nicht zu-letzt das schlechte Preis-Leis-

tungs-Verhältnis der Tools, dieunter Berücksichtigung der ge-nannten Probleme eindeutig zuteuer sind. Die Kosten für eineEinzellizenz liegen im Bereich von10 000 bis 12 000 Mark. Eine pro-duktive und effiziente Nutzungdes Tools erfordert den Einsatzmehrerer Lizenzen in einem Pro-jekt. Da der Ausbildungs-, Einar-beitungs- und Administrations-aufwand ebenfalls sehr hoch ist,werden in der Regel nur wenigeTool-Spezialisten herangezogen.Schließlich schlägt zu Buche, dassdie Werkzeuge schnell altern undsich die Investitionen in den meis-ten Fällen nicht amortisieren.

Die Gesamtbilanz fällt dahernicht positiv aus – der Verzicht aufdie für ein Projekt erforderlichenMehrbenutzerlizenzen und dienotwendige Anzahl ausgebildeterSpezialisten führt zu Engpässenbei der Datenmodellierung. Be-rücksichtigt man dazu noch, dassletztlich nur rund 20 Prozent desgesamten Modellierungsaufwandsvon den Tools wirkungsvoll unter-stützt werden, so erscheint dieEntscheidung vieler Anwenderund Projekt-Manager gegen denEinsatz von Spezialwerkzeugenzur Datenmodellierung durchausverständlich.

Am Anfang steht – wie so oft –die Euphorie, doch schnell mündetdie Begeisterung für das vielge-priesene Tool in Enttäuschung.Die Folgen: Man kehrt zurück zurErfassung der Kundenanforderun-

gen „auf Papier“. Es wird grund-sätzlich überlegt, ob man die Da-tenmodellierung nicht besser dochohne Tools durchführen sollte.Dieser aus Resignation beschritte-ne (Rück-)Weg ist sicher nicht dieLösung des Problems und zudemalles andere als zeitgemäß.

Der geforderte „einfache“ Lö-sungsweg besteht darin, die Stär-ken von bekannten, möglichstweit verbreiteten Spezialwerk-zeugen zur Datenmodellierungwie beispielsweise Erwin, ER/Studio oder IEF mit universellverwendeten Tools wie Exceloder Access sinnvoll und zielge-richtet zu verbinden.

Der hier gewählte, spezielleWerkzeugmix besteht aus den fürdie Basisfunktionen der Daten-modellierung eingesetzten ToolsExcel und Access sowie dem gra-fischen ModellierungswerkzeugErwin.

Dabei wird in Access zunächstein leeres Erwin-Metamodell vor-bereitet. Die Fachseite liefert ihreEingaben (Texte, Attributbe-schreibungen) oder aber die Vor-gaben und Muster aus dem Vor-gängerprojekt in Form von Excel-Tabellen. Diese Texte werden inAccess in den (noch leeren) Tabel-len des Erwin-Metamodells (alsKopie aus Erwin übertragen) ab-gespeichert. Die Zwischenspei-cherung in Access macht das stän-dige Aktualisieren (Überschrei-ben) der Vorgaben der Fachseiteerst möglich.

Keine manuellen Eingriffe

Die Generierung der physischenDatenbank aus Access erfolgt au-ßerhalb von Erwin mit Hilfe selbstgeschriebener Rexx-Prozeduren(eine nicht sehr aufwändige Eigen-programmierung von Skripts mitinsgesamt etwa 2000 Zeilen). Die-ser Weg wurde gewählt, um ein lü-ckenloses und ohne manuelle Ein-griffe ablaufendes Versions- undKonfigurations-Management si-cherzustellen. Die generierte Da-tenbank wird auf dem Zielsystemgespeichert und in den DB2-Kata-log aufgenommen. Für Erwinwird eine Kopie dieser Datenbankerstellt, die dann mit Erwin gra-fisch dargestellt werden kann.Durch einen jederzeit möglichenAbgleich zwischen der mit denAnwendungsdaten gefüllten Da-

S O N D E R D R U C K

Das Problem…

Eine typische, heute durchaus verbreitete Arbeitsweise: manuelle Eingabeder fachlichen Anforderungen (Word-Dateien) ohne maschinelle Verbindungzum Datenmodellierungs-Tool, hier Erwin.

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tenbank und dem von der Fachsei-te gelieferten Mengengerüst lässtsich eine automatische Optimie-rung der physischen Datenbankdurchführen.

Das beschriebene Verfahrenstammt aus einem Software-Ent-wicklungsprojekt der DeutschenTelekom als Auftraggeber. Ent-sprechend richtete sich die Aus-wahl des Werkzeug-Mix vorran-gig nach den beim Anwender vor-handenen Gegebenheiten. Excel,das der Erfassung und Aktualisie-rung von fachlichen Anforderun-gen und Vorgaben dient, bietetvor allem folgende Vorteile:– Texte in Excel-Tabellenform

sind übersichtlicher und ein-deutiger als Texte in Word-Do-kumentenform. Sie sind ma-schinell verwertbar. Zwar gibtes auch in Word die Tabellen-form, aber bei ungeübtem Ge-brauch werden Tabellen er-zeugt, die maschinell nicht ver-wertbar sind.

– Da der Umgang mit Excel in-zwischen auch in den Fachab-teilungen zur täglichen Routinegeworden ist, wird die Kommu-nikation zwischen der DV-Ent-wicklung und der Fachseite er-heblich erleichtert. Mit Excelkann die Fachseite ihre Vorga-ben ohne Mittler selbst erstel-len, ändern und nach Bedarf ak-

tualisieren. Dadurch wird dieVerantwortung für Daten wie-der dort wahrgenommen, wosie hingehört.

– Erwin-Grafiken können nachkonventionellen Verfahren nurauf Papier verteilt werden. Diehier gewählte Methode mit Ex-cel ermöglicht das Speichernder Grafiken in Excel-Zellen(eine Grafik pro Zelle). Somitist das Problem der maschinel-len Verteilung von Bildern imProjekt gelöst. Mit Excel kön-nen diese Bilder in beliebigen

Vergrößerungen ohne Quali-tätsverlust reproduziert werden.

Access als Bindeglied

Access bildet das Bindeglied zwi-schen Excel und Erwin. Es dientzur Speicherung und Pflege dersynchronen Kopie des Erwin-Me-tamodells sowie der dazu gehören-den Inhalte. Anstelle von Accesskönnten natürlich auch Oracleoder DB2 eingesetzt werden.

Erwin, für das lediglich eine Ein-zellizenz erforderlich ist, stellt dasDatenmodell als Entity-Relation-ship-Modell grafisch dar. Damitdie Generierung und Pflege derSQL, die Rückkopplung mit demKatalog der physischen Daten-bank (hier DB2 auf dem Host) so-wie das Versions- und Konfigura-tions-Management ohne die beiErwin erforderlichen manuellenEingriffe und Nacharbeiten ablau-fen können, mussten die oben ge-nannten Rexx-Prozeduren ge-schrieben und in das gesamte Ver-fahren eingegliedert werden.

Fazit: Mit Hilfe einer geeignetenKombination von vertrautenWerkzeugen lässt sich der Prozessder Datenmodellierung von derErfassung der fachlichen Vorga-ben bis zur Generierung der physi-schen Datenbank unter Wahrungder Datenaktualität und über meh-rere Produktzyklen hinwegdurchgängig computergestützt ab-wickeln. Durch den Einsatz ver-trauter Tools fallen keine Ausbil-dungskosten an, bei den teurenSpezialwerkzeugen genügt eine

… die Lösung

Eine erprobte Lösung stellt die Synchronisation der Vorgaben mit der Da-tenbank durch eine optimierte Werkzeugkombination dar.

In der Praxis erprobt

Das hier beschriebene Verfahrenwurde in einem großen Software-Entwicklungsprojekt erprobt, dasunter Federführung von IBM mitMitarbeitern von DV-RATIO fürdie Deutsche Telekom entwickeltund mittlerweile erfolgreich zumAbschluss gebracht wurde.Die wichtigsten Charakteristikades Projekts waren:– 120 DB2-Tabellen,– logisches Datenmodell mit 120Entitäten und 1500 Attributensowie– mehr als 600 000 Codezeilenin C++ und Cobol.Die zunächst nicht durchgängigcomputergestützte Datenmodel-lierung auf der Basis von Fach-seitenvorgaben (rund 10 000Word-Seiten) stieß sehr bald anihre Grenzen: Das entstandeneDatenmodell hatte keinerlei Be-

zug mehr zur Realität der Vorga-ben. Die Projektleitung ent-schloss sich daraufhin mitten imlaufenden Projekt, diesen Wegaufzugeben, mit dem hier be-schriebenen Verfahren auf dembisherigen Stand aufzusetzenund mit gezielten Aktualisie-rungsschritten fortzufahren.Der Umstieg erfolgte auf Basisder vorhandenen Ergebnisse unddes existierenden Datenbe-stands. In mehreren Abgleichver-fahren wurden dieser Datenbe-stand sowie die Datenbankinhal-te auf den aktuellen Stand derFachseitenvorgaben gebracht.Dies war möglich, weil ein Kon-sens über die eingesetzten undvertrauten Werkzeuge erreichtwurde und die Fachseite bereitwar, ihre Eingaben nur noch inExcel-Tabellenform abzuliefern.

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Einzellizenz pro Projekt. Ein wei-terer Vorteil: Der durchgehend au-tomatisierte Ablauf der Datenmo-dellierung hat zur Folge, dass Feh-ler aufgrund manueller Zwischen-schritte völlig ausgeschlossen sind.Verbesserungspotenzial bestündefür einen nächsten Schritt dahinge-hend, dass die Modellierungs-werkzeuge die Lage der Bilder inxy-Koordinaten über mehrereVersionen hinweg in einem Repo-

sitory speichern und dieses nichtmanuell nachgebessert werdenmüsste.

Das beschriebene Verfahren istbei allen Datenbankanwendungenab etwa 50 Tabellen sowie überalldort produktiv einsetzbar, wo Da-ta Dictionaries beziehungsweiseModellierungs-Tools zur Verfü-gung stehen. Als nützlich erweistes sich nicht nur bei Neuentwick-lungen, sondern auch in den Fäl-

len, in denen eine Konsolidierunggroßer Datenbankanwendungenansteht. Der Umstellungsaufwandrechnet sich für erfahrene Benut-zer des gewählten Werkzeug-Mi-xes bereits nach kurzer Zeit. %

*Dipl.-Ing. Tamas Szabo ist Entwickler und Da-

tenbankarchitekt bei der DV-RATIO Unterneh-

mensberatung in München; Dipl.-Ing. Hans-Die-

ter Werno arbeitet als Projekt-Manager bei IBM

Global Services in München.

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