Einführung

8 Minuten

Dieses Modul beschreibt die Datenmodellierungsstrategie in Microsoft Dynamics 365 und Microsoft Dataverse und erläutert dann, wie Sie mit dem Datenmodell-Workshop vor der Konfiguration überprüfen können, ob ein vollständiges Datenmodell vorhanden ist. Die folgenden Abschnitte bieten Ihnen einen grundlegenden Überblick über bewährte Methoden für die Datenmodellierung und deren Bezug zu einem Dynamics 365-Projekt.

Übersicht über die Datenmodellierung

Ein Datenmodell ist ein visuelles Modell, das zeigt, wie Daten durch Ihr System fließen und wie verschiedene Entitäten miteinander in Beziehung stehen. Datenmodelle definieren die Beziehungstypen zwischen Tabellen und abstrahieren eine Datenbank zu einer visuellen Darstellung, die leicht zu verstehen ist.

Für die Datenmodellierung gibt es verschiedene Typen und Standards, darunter UML (Unified Modeling Language), IDEF1X und andere. Spezifische Datenmodellstandards gehen über den Rahmen dieses Moduls hinaus. Datenmodelle für Dynamics 365-Datenstrukturen lassen sich jedoch im Allgemeinen in zwei allgemeine Kategorien einteilen: logische und physische.

Logische Datenmodelle

Logische Datenmodelle sind allgemeine Diagramme, die zeigen, wie Daten durch das System fließen. Diese Datenmodelle werden häufig zu Beginn des Projekts, während der Ermittlung und bevor alle Spalten definiert wurden, zusammengestellt. Im Allgemeinen verwendet das logische Datenmodelldiagramm die Geschäftsnamen der Tabellen, nicht den Schema-/Datenbanknamen.

Physische Datenmodelle

Physische Datenmodelle weisen eine niedrigere Ebene als logische Datenmodelle auf. Sie enthalten im allgemeinen Details auf Spaltenebene und präziser Designbeziehungen. Das physische Datenmodell wird erstellt, wenn das allgemeine logische Design in physische Tabellen übertragen wird. Ein gängiger Typ eines physischen Datenmodells ist ein Entity Relationship Diagram (ERD).

Bewährte Methoden für die Datenmodellierung

Datenmodellierung ist eine Wissenschaft, und es gibt Datenmodellierungsfachleute und etablierte Standards für die Datenmodellierung. Um mit der Dynamics 365-Datenmodellierung effektiv zu sein, müssen Sie kein professioneller Datenmodellierer sein oder spezielle Tools verwenden. Mit gängigen Tools wie Microsoft Visio können Sie schnell ein einfaches Entitätsbeziehungsdiagramm erstellen, das die Beziehungen und den Datenfluss zwischen Tabellen visualisiert. In diesem Thema werden einige allgemeine bewährte Methoden für die Datenmodellierung für Dynamics 365-Bereitstellungen geprüft.

Die zu befolgenden Best Practices lauten:

Datenmodelle sollten während einer Bereitstellung kontinuierlich aktualisiert werden. Ein Datenmodell wird in der Regel zu Beginn eines Projekts entworfen, es ist jedoch wichtig, dass an diesem Punkt die Aktualisierungen fortgesetzt werden. Während der Bereitstellung werden neue Spalten und Tabellen hinzugefügt. Sie müssen diese neuen Spalten und Tabellen daher im Datenmodell erfassen und zu einem lebendigen Datenmodell machen. Empfehlen Sie Kunden, dass sie das Datenmodell weiterhin aktualisieren, wenn sie das System verbessern.
Community-Tools, die mit der XrmToolBox zur Verfügung stehen, machen es Ihnen leichter, schnell ERDs Ihrer Dynamics 365- und Dataverse-Konfiguration zu erstellen. Zu diesen Tools gehören der UML-Generator und der ERD-Generator (Entity Relationship Diagram). Generieren Sie nach Abschluss der Konfigurationsaktualisierungen ein aktuelles ERD.
Binden Sie nicht jede Tabelle ein. Einige Kerntabellen wie Aktivitäten, Notizen und Benutzer (Datensatzbesitzer) sind mit nahezu jeder Tabelle in Dynamics 365 verbunden. Wenn Sie jede Beziehung zu diesen Tabellen in Ihr Datenmodell aufnehmen, ist das Ergebnis nicht lesbar. Es wird empfohlen, nur die primären Tabellen, die in Ihrer Konfiguration verwendet werden, in Ihr Datenmodelldiagramm aufzunehmen und nur benutzerdefinierte Beziehungen zu den Benutzer- und Aktivitätstabellen aufzunehmen, um die Lesbarkeit zu maximieren.
Datenmodelle sollten Tabellen außerhalb von Dataverse enthalten. Wenn Sie eine Integration mit anderen Systemen mithilfe von Dataverse-Datenkonnektoren oder virtuellen Tabellen integrieren oder wenn Daten außerhalb des Datenflusses von Dataverse bei Verwendung einer Integration fließen, sollten diese Daten auch in Ihrem Datenmodelldiagramm dargestellt werden.
Beginnen Sie einfach mit den Standardtabellen, und fügen Sie Ihrem Datenmodell benutzerdefinierte Tabellenbeziehungen hinzu.
Die Benutzererfahrung sollte Ihr Datenmodell beeinflussen. Gelegentlich ist es einfach, Ihre Daten zu stark zu normalisieren, aber dabei können Sie die Verwendung der Anwendung umständlicher gestalten.
Beginnen Sie mit dem, was Sie jetzt benötigen, aber entwerfen Sie das Datenmodell so, dass es unterstützt, was Sie in Zukunft tun werden. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass Sie vielleicht weitere Details zu Vertriebsgebieten speichern müssen, wird die Implementierung durch die Verwendung eines Textfelds für das Gebiet schwieriger, als wenn Sie die Gebietsentitätsbeziehung verwenden. Planen Sie voraus, was kommt.

Datenmodell-Workshop

Der Datenmodell-Workshop sollte auf etwa eine Stunde begrenzt sein und wird häufig im Rahmen einer Microsoft Teams-Besprechung durchgeführt, wenn nicht alle zusammen vor Ort sind. Zu den Teilnehmern sollten wichtige Stakeholder aus den Kunden- und Partnerteams gehören. Lösungsarchitekten, funktionale und technische Führungskräfte sind in der Regel obligatorisch. Dieser Workshop sollte stattfinden, solange Sie noch Zeit und Gelegenheit haben, bei Bedarf Kurskorrekturen vorzunehmen.