Dieses umfassende Werk deckt ein breites Spektrum an Themen ab - von den Grundlagen der Datenmodellierung über fortschrittliche Konzepte bis hin zu aktuellen Trends und Herausforderungen.

Beginnend mit einer soliden Einführung in die Grundlagen der Datenmodellierung, werden Leser Schritt für Schritt durch verschiedene Aspekte und Techniken geführt. Dazu gehören konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle, spezialisierte Datenmodelle, sowie Vergleiche und Auswahlkriterien für verschiedene Modelltypen. Der Leser erhält tiefgreifende Einblicke in die historische Entwicklung der Datenmodellierung und deren Auswirkungen auf heutige Praktiken.

Ein zentraler Fokus des Buches liegt auf der praktischen Anwendung der Datenmodellierung in der Softwareentwicklung, einschließlich der Integration von Datenmodellen in den Softwareentwicklungszyklus, der Bedeutung agiler Methoden und der Besonderheiten der Datenmodellierung in Microservices-Architekturen. Zudem wird die Rolle der Datenmodellierung in Bezug auf die User Experience (UX) gründlich erörtert, was das Buch für ein breites Publikum interessant macht.

Das Buch behandelt auch spezialisierte und fortgeschrittene Themen wie das Datenbankdesign, die Normalisierung von Daten, die Herausforderungen und Fallstricke in der Datenmodellierung, sowie die Auswirkungen von Datenschutzgesetzen und ethischen Überlegungen auf Datenmodelle. Zukunftsorientierte Kapitel zu Themen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen bieten einen Ausblick auf die Entwicklung und potenzielle Innovationen in diesem Bereich.

"Datenmodellierung für Einsteiger und Experten" ist nicht nur ein Lehrbuch, sondern auch ein Nachschlagewerk und ein Leitfaden, der sich sowohl an Einsteiger als auch an erfahrene Profis richtet. Mit seiner klaren, verständlichen Sprache und dem Praxisbezug ist es ein unverzichtbarer Begleiter für alle, die sich mit Datenmodellierung beschäftigen oder sich in diesem Bereich weiterbilden möchten.