Ein menschenzentriertes Datenmodell ist ein Ansatz zur Datenmodellierung, der den Menschen und seine in den Mittelpunkt stellt. Es geht, Daten so zu strukturieren und zu organisieren, dass sie den Anforderungen und Erwartungen der Nutzer entsprechen. Hier sind einige zentrale Aspekte eines menschenzentrierten Datenmodells: 1. **Benutzerfreundlichkeit**: Die Datenstruktur sollte intuitiv und leicht verständlich sein, damit Nutzer ohne tiefgehende technische Kenntnisse damit arbeiten können. 2. **Relevanz**: Die Daten sollten auf die spezifischen Bedürfnisse und Fragen der Nutzer zugeschnitten sein. Das bedeutet, dass nur relevante Daten gesammelt und präsentiert werden. 3. **Zugänglichkeit**: Daten sollten leicht zugänglich und auffindbar sein. Dies kann durch eine klare und logische Struktur sowie durch effektive Such- und Filterfunktionen erreicht werden. 4. **Datenschutz und Sicherheit**: Der Schutz der Privatsphäre und die Sicherheit der Daten der Nutzer müssen gewährleistet sein. Dies umfasst die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -richtlinien. 5. **Interaktivität**: Nutzer sollten in der Lage sein, mit den Daten zu interagieren, z.B. durch Visualisierungen, Dashboards oder benutzerdefinierte Berichte. 6. **Feedback-Schleifen**: Es sollte Mechanismen geben, um Feedback von den Nutzern zu sammeln und das Datenmodell kontinuierlich zu verbessern. Ein menschenzentriertes Datenmodell kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden, z.B. in der Benutzerforschung, im Marketing, im Gesundheitswesen oder in der Produktentwicklung. Ziel ist es immer, die Daten so zu gestalten, dass sie den größtmöglichen Nutzen für die Menschen bieten, die sie verwenden.