Was ist ein Datenflussdiagramm (DFD)?

Die visuelle Darstellung von Datenbewegungen ist in der Analyse von Geschäftssystemen nichts Neues. Das Datenflussdiagramm wurde jedoch erst Mitte bis Ende des 20. Jahrhunderts zu einem formalen Modellierungswerkzeug. Die Zunahme strukturierter Systemanalysemethoden in den 1970er- und 1980er-Jahren war der Schlüssel zur weitverbreiteten Verwendung von DFD. Frühe Concept-Mapping-Methoden weisen einige Ähnlichkeiten der visuellen Darstellung mit der Entwicklung von DFD auf, genauso wie lineare Darstellungen wie Flussdiagramme.

Wichtige Persönlichkeiten wie Tom DeMarco, der sich mit strukturierten Analysen befasste, haben die Datenflussmodellierung hervorgehoben. Die Gane-Sarson-Notation von den Informatikern und IT-Autoren Chris Gane und Trish Sarson bot später Standardsymbole und Regeln für DFD an und förderte deren Verwendung in der Entwicklung von Informationssystemen. Diese Methoden und Notationen ermöglichten es, den Datenfluss in komplexen Systemen nachzuvollziehen und aufzuzeichnen, weshalb DFD für die Systemanalyse und das Design unverzichtbar sind.

Datenflussdiagramme (DFD) zeigen, wie sich Daten durch ein System bewegen, verbessern Geschäftsprozesse und fördern die Kommunikation mit Stakeholdern. Sie machen deutlich, wie Daten verarbeitet werden, und brechen so komplizierte Prozesse auf besser überschaubare und verständlichere Teile herunter. Diese visuelle Klarheit verbessert die Kommunikation zwischen allen Stakeholdern, die an einem Projekt oder System beteiligt sind, erheblich.

DFD bieten für technische Stakeholder folgende Vorteile:

• Sie bieten präzise Muster für effizientes Systemdesign und effiziente Systementwicklung.
• Sie ermöglichen eine schnellere Fehlerbehebung und Lösung von Systemproblemen durch visuelle Datenverfolgung.
• Sie liefern einen strukturierten und visuellen Ansatz zur Dokumentation und zum Verständnis von Systemanforderungen.
• Sie sorgen für eine reibungslose Systemintegration, indem Datenabhängigkeiten eindeutig identifiziert werden.
• Sie schaffen robustere Systeme, weil sie Interaktionen zwischen Komponenten visuell nachvollziehbar machen.

DFD bieten für nicht technische Stakeholder folgende Vorteile:

• Sie bieten leicht zugängliche, visuelle Einblicke in komplexe Systemfunktionen.
• Sie verbessern die Projektzusammenarbeit und Abstimmung mit technischen Teams durch eine gemeinsame visuelle Sprache.
• Sie ermöglichen effektiveres Feedback zum Systemdesign auf der Grundlage eines klaren visuellen Verständnisses.
• Sie stellen sicher, dass das entwickelte System wirklich den kritischen Geschäftsanforderungen und -zielen entspricht.
• Sie decken Möglichkeiten zur Prozessverbesserung und Effizienzsteigerung durch visuelle Analysen auf.

Letztlich dienen Datenflussdiagramme als Bindeglied zwischen der technischen Umsetzung und dem Geschäftsverständnis. Sie tragen zu erfolgreicheren Initiativen zur Systementwicklung und Prozessverbesserung bei und fördern einen besseren Wissensaustausch zwischen Teams.

Datenflussdiagramme bieten anhand zweier primärer Typen verschiedene Perspektiven auf ein System – logisch und physisch. Sie unterscheiden sich auch im Detail und reichen von allgemeinen Kontextdiagrammen bis zu detaillierteren, mehrstufigen Darstellungen.

So unterscheiden sich logische und physische DFD:

• Logische DFD: Logische DFD konzentrieren sich auf wichtige Geschäftsaktivitäten und den erforderlichen Datenfluss. Sie veranschaulichen, welche Daten benötigt werden, woher sie kommen, wohin sie gehen und wie sie für Geschäftsfunktionen transformiert werden. Sie bleiben vornehmlich unabhängig von spezifischen Technologie- oder Implementierungsdetails, sodass sich die Teams auf die wesentlichen Geschäftsanforderungen konzentrieren können.
• Physische DFDs: Physische DFDs stellen die tatsächliche Implementierung des Geschäftssystems dar und zeigen die spezifische Hardware, Software, Datendateien und Datenbanken, die involviert sind. Sie veranschaulichen, wie Daten verarbeitet und durch diese physischen Komponenten übertragen werden. Oft beinhalten sie Details wie Datenformate und Systemschnittstellen.

Hierarchieebenen sind wichtig in DFDs, um die Komplexität von Geschäftssystemen effektiv zu verwalten. Stakeholder können sich langsam mit dem System vertraut machen, indem sie zu Beginn einen umfassenden Überblick erhalten, auf den nach und nach mehr Details folgen. Komplizierte Prozesse werden so leichter verdaulich und weniger überwältigend präsentiert.

Diese Ebenen sind wie folgt aufgeteilt:

• Kontextdiagramm (Ebene 0): DFDs der Ebene 0 bieten die abstrakteste Sicht auf das System. Sie stellen es als einen einzelnen Prozess dar und veranschaulichen seine Interaktionen mit externen Entitäten. Diese Ebene ist wichtig für die Definition des Geltungsbereichs und der Grenzen des Systems.
• Ebene 1: DFDs der Ebene 1 unterteilen den Hauptprozess aus dem Kontextdiagramm in wichtige Unterprozesse und enthüllen die wichtigsten internen Aktivitäten und die Datenflüsse zwischen ihnen und zu Datenspeichern. Diese Ebene zeigt ein detaillierteres Verständnis der Hauptfunktionen des Systems.
• Ebene 2: Diese Ebene unterteilt spezifische Prozesse aus den DFDs der Ebene 1 in noch detailliertere Aktivitäten und ermöglicht so einen tieferen Einblick in bestimmte Systemkomponenten und ihre Interaktionen.
• Ebene 3 und höher: Ebene 3 setzt den Aufschlüsselungsprozess fort, um bei Bedarf immer detailliertere Ansichten bestimmter Prozesse zu bieten. Die Tiefe jeder Ebene hängt von der Komplexität und dem erforderlichen Analyseniveau für die verschiedenen Teile des Systems ab.

Wenn Teams diese verschiedenen Ebenen von Datenflussdiagrammen verstehen, können sie die für ihre spezifischen Bedürfnisse am besten geeignete Ansicht auswählen und Komplexität effektiv managen, egal ob sie sich auf Geschäftslogik oder technische Implementierung konzentrieren.

Die effektive Visualisierung des Datenflusses innerhalb eines Systems erfordert einen strukturierten Ansatz. Indem du eine Reihe wichtiger Schritte befolgst, kannst du ein Datenflussdiagramm erstellen, das die Bewegung und Transformation von Informationen abbildet.

Folge diesen Schritten, um dein eigenes DFD zu erstellen:

• Den Umfang und die Grenzen deines Systems definieren: Identifiziere, was in dem System, das du modellierst, enthalten ist und was außerhalb seiner Grenzen liegt (die externen Entitäten). Dies beinhaltet oft erste Brainstorming-Sitzungen, um den passenden Kontext zu ermitteln.
• Wichtige Prozesse, Eingaben und Ausgaben identifizieren: Lege die Hauptaktivitäten oder Funktionen fest, die Daten innerhalb des Systems transformieren. Identifiziere für jeden Prozess die Daten, die in ihn fließen (Eingaben) und die Daten, die daraus resultieren (Ausgaben).
• Datenspeicher identifizieren: Ermittle, wo das System Daten speichert und abruft. Diese Quellen stellen die Informationsspeicher dar, die von den Prozessen verwendet werden.
• Datenflüsse identifizieren: Verfolge Datenbewegungen zwischen externen Entitäten, Prozessen und Datenspeichern. Verwende Pfeile, um die Richtung der einzelnen Datenflüsse anzugeben, und beschrifte sie deutlich mit den übertragenen Daten.
• Standard-DFD-Notation verwenden: Verwende einen konsistenten Satz von Symbolen (zum Beispiel Yourdon-Coad- oder Gane-Sarson-Notation) für externe Entitäten, Prozesse, Datenspeicher und Datenflüsse. Konsistenz stellt sicher, dass das Diagramm leicht verständlich ist.

Nutze Confluence-Whiteboards als kollaborative Plattform für die Erstellung von Diagrammen. Ihre intuitive Oberfläche und Funktionen können den Prozess der Diagrammerstellung optimieren.

Datenflussdiagramme sind vielseitige Tools, die sich in verschiedenen Szenarien als unschätzbar erweisen, in denen es entscheidend ist, Datenbewegungen zu verstehen und zu visualisieren. Sie sind besonders in den frühen Planungsphasen eines neuen Systems nützlich und bieten einen klaren Überblick über die Datenanforderungen und den Datenfluss. Sie eignen sich auf für die Neugestaltung vorhandener Systeme, da sie dabei helfen, aktuelle Datenflüsse abzubilden und Bereiche zu identifizieren, die verbessert oder optimiert werden müssen.

Weitere praktische Anwendungen für DFDs:

• Softwareentwicklung: Um den Datenfluss innerhalb einer Anwendung zu visualisieren und so Design und Entwicklung zu unterstützen.
• Geschäftsprozessmodellierung: Um Geschäftsabläufe abzubilden und zu analysieren, Ineffizienzen und potenzielle Verbesserungen zu identifizieren.
• Compliance-Prüfung: Um zu dokumentieren, wie Daten behandelt und gespeichert werden, damit behördliche Anforderungen erfüllt werden.
• Systemanalyse: Um komplexe Systeme in verständliche Komponenten zu zerlegen und Dateninteraktionen zu analysieren.

Datenflussdiagramme bieten eine leistungsstarke und effektive Lösung, wenn es darum geht, die Bewegung und Transformation von Daten innerhalb eines Systems oder Prozesses zu verdeutlichen. Die umfassende Projektplan-Vorlage von Confluence ist besonders nützlich, wenn du eines der oben genannten Projekte planst.

Das Erstellen klarer und wertvoller Datenflussdiagramme beinhaltet mehr als nur ein Verständnis ihrer Komponenten. Hier sind einige Tipps und Best Practices für effektive DFDs:

• Ein sauberes und übersichtliches Design: Strebe nach Einfachheit und vermeide es, das Diagramm mit zu vielen Prozessen oder Datenflüssen auf einer Ebene zu überladen. Der effektivste Weg dabei ist, komplexe Bereiche in untergeordnete DFDs zu unterteilen.
• Konsistente und aussagekräftige Bezeichnungen verwenden: Stelle sicher, dass alle externen Entitäten, Prozesse, Datenspeicher und Datenflüsse klar und einheitlich beschriftet sind. Die Namen sollten ihre Funktion oder die Daten, die verschoben werden, genau wiedergeben.
• Mit einem Kontextdiagramm beginnen: Um den Umfang zu definieren, beginne mit einer allgemeinen Übersicht (Ebene 0), bevor du zu den detaillierten Ebenen übergehst.
• Auf den Datenfluss konzentrieren, nicht auf den Kontrollfluss: Denke daran, dass DFDs veranschaulichen, wie sich Daten bewegen, und nicht die Abfolge von Kontrollen oder Entscheidungen im Prozess.
• DFD durch Stakeholder validieren lassen: Überprüfe das Diagramm zusammen mit Nutzern und anderen relevanten Parteien, um sicherzustellen, dass es ihr Verständnis des Systems genau widerspiegelt.

Du solltest dir auch häufiger Fehler bewusst sein, die die Effektivität von DFDs beeinträchtigen können. Dazu gehören zum Beispiel:

• Das Diagramm ist zu kompliziert: Werden unnötige Details oder zu viele Ebenen hinzugefügt, kann ein DFD schnell verwirrend sein. Beginne immer bei Ebene 0 und gehe zur nächsten Ebene, wenn der Datenfluss komplexer wird.
• Inkonsistente Notation: Ein Wechsel zwischen verschiedenen DFD-Notationen oder die falsche Verwendung von Symbolen wird die Interpretation des Diagramms erschweren. Achte darauf, dass zu Beginn eine Einigung auf Notationen und Symbole erfolgt und dass diese auf jeder Ebene verwendet werden.
• Überprüfungen mit Stakeholdern überspringen: Wird das DFD nicht mit denjenigen validiert, die das System verstehen, kann das zu Ungenauigkeiten, falsch ausgerichteten Erwartungen und letztlich zu einem System führen, das nicht den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer oder des Unternehmens entspricht.
• Unklare oder fehlende Labels: Diagramme ohne klare Bezeichnungen sind schwer zu verstehen und vermitteln den Datenfluss nicht effektiv. Diese Unklarheit kann zu Fehlinterpretationen, fehlerhaften Systemdesignentscheidungen und verschwendeter Entwicklungsarbeit führen, da die Teams mit unterschiedlichen Auffassungen über den Weg der Daten arbeiten.

Wenn Teams diese Tipps befolgen und häufige Fallstricke vermeiden, können sie Datenflussdiagramme erstellen, die eine nahtlose Analyse, Kommunikation und Systemverständnis ermöglichen. Bonuspunkte gibt es für die Verwendung der Service-Mustervorlage von Confluence, um die Customer Journey abzubilden und servicerelevante Systeme für Stakeholder zu validieren.