Auf einen Blick: Kanonische Datenmodelle (CDMs) standardisieren die Datenrepräsentation systemübergreifend, verbessern die Integration und reduzieren den Wartungsaufwand. Sie bieten eine gemeinsame Sprache für den nahtlosen Datenaustausch.
- CDMs verbessern die Datenintegration und minimieren Übersetzungsaufwand.
- Die Implementierung eines CDM erfordert ein unternehmensweites Engagement für eine effektive Standardisierung.
Die Unternehmen, die im Zeitalter der Big Data erfolgreich sind, sind oft solche, die ihre Datenintegration verbessert haben und über das bloße Sammeln und Auswerten von Daten hinausgehen. Diese Unternehmen integrieren Daten aus isolierten Silos, um ein nützliches Datenmodell in Business Intelligence umzusetzen, das Folgendes:
- Wichtige Entscheidungsfindung vorantreiben
- Interne Prozesse verbessern
- Geben Sie Dienstleistungsverbesserungsbereiche und Möglichkeiten an
Datenintegration ist allerdings nicht einfach, besonders je größer Ihr Unternehmen ist und je mehr Softwaresysteme Sie benötigen. Das Durcheinander aus Altsystemen und neuen Tools macht Unternehmensarchitekturen schwer zu verwalten, vor allem aufgrund der unterschiedlichen Datenformate, die all diese Tools erhalten.
Verwaltung gemeinsamer Daten
Immer häufiger müssen Unternehmen Daten über all diese Systeme hinweg teilen. Das Problem ist, wie schwierig der Datenaustausch ist, wenn jedes System unterschiedliche Sprachen, Anforderungen und Protokolle hat. Eine Lösung ist das kanonische Datenmodell (CDM), das effektiv Middleware implementiert, um die Daten zu übersetzen und zu verwalten.
Definition des kanonischen Datenmodells
Kanonische Datenmodelle (CDMs) sind eine Art von Datenmodell , die darauf abzielen, Datenentitäten und Beziehungen in möglichst einfacher Form darzustellen, um Prozesse über verschiedene Systeme und Datenbanken hinweg zu integrieren. Ein CDM ist auch als gemeinsames Datenmodell bekannt, weil genau das unser Ziel ist – eine gemeinsame Sprache zur Datenverwaltung! Meistens basieren die ausgetauschten Daten zwischen verschiedenen Systemen auf unterschiedlichen Sprachen, Syntaxen und Protokollen. Der Zweck eines CDM ist es, einem Unternehmen zu ermöglichen, eine gemeinsame Definition seiner gesamten Dateneinheit zu erstellen und zu verbreiten. Dies ermöglicht eine reibungslosere Integration zwischen Systemen, was helfen kann:
- Prozesse und Praktiken verbessern
- Machen Sie Datenanalysen einfacher
Wie kanonische Modelle funktionieren
Wichtig ist, dass ein kanonisches Datenmodell keine Zusammenführung aller Datenmodelle ist. Vielmehr ist es eine neue Möglichkeit, Daten zu modellieren, die sich von den verbundenen Systemen unterscheiden. Dieses Modell muss in der Lage sein, die anderen Datentypen zu enthalten und zu übersetzen.
- Wenn ein System Daten an ein anderes System senden muss, übersetzt es seine Daten zunächst in die Standardsyntax (ein kanonisches Format oder ein gemeinsames Format), die nicht dieselbe Syntax oder das gleiche Protokoll des anderen Systems ist.
- Wenn das zweite System Daten vom ersten System erhält, übersetzt es dieses kanonische Format in sein eigenes Datenformat.
Durch die Implementierung eines solchen Datenmodells werden Daten von jedem System, das eine Organisation in ihr CDM integriert, übersetzt und "unübersetzt". Ein CDM-Ansatz kann und sollte jede Technologie umfassen, die das Unternehmen nutzt, einschließlich:
- Enterprise Service Management (ESM) und Business Performance / Process Management (BPM) Plattformen
- Andere serviceorientierte Architekturen (SOAs) sowie eine Vielzahl spezifischerer Werkzeuge und Anwendungen
Vorteile der Nutzung eines CDM
Unternehmen, die ein CDM erfolgreich einsetzen können, profitieren von folgenden Situationen:
- Führen Sie weniger Übersetzungen durch. Ohne CDM gilt: Je mehr Systeme Sie haben, desto mehr Datenübersetzungen müssen Sie durchführen. Mit einem CDM reduzieren Sie die manuelle Arbeit der Datenintegration und verringern die Wahrscheinlichkeit von Benutzerfehlern.
- Verbessern Sie die Übersetzungswartung. Auf Unternehmensebene werden Systeme zwangsläufig durch andere Systeme ersetzt, sei es durch neue Versionen oder Anbieter-SOAs, die Altsysteme ersetzen. Wenn nur ein einziges System geändert wird, müssen Sie nur die Übersetzungen zum und vom CDM überprüfen. Wenn Sie kein CDM verwenden, können Sie deutlich mehr Zeit damit verbringen, Übersetzungen auf alle anderen Systeme zu überprüfen.
- Verbessern Sie die Logikwartung. In einem CDM wird die Logik im kanonischen Modell geschrieben, sodass keine Abhängigkeit von anderen Systemen besteht. Wie bei der Übersetzungswartung müssen Sie beim Austausch eines Systems nur die Logik des neuen Systems innerhalb der Logik des CDM überprüfen, nicht mit jedem anderen System, mit dem Ihr neues System kommunizieren muss.
Wie man ein kanonisches Datenmodell implementiert
In seiner extremsten Form würde ein kanonischer Ansatz bedeuten, dass eine Person, ein Kunde, eine Bestellung, ein Produkt usw. mit einer Reihe von IDs, Attributen und Assoziationen vorhanden ist, auf die sich das gesamte Unternehmen einigen kann. Durch den Einsatz eines CDM verfolgen Sie einen kanonischen Ansatz, bei dem jede Anwendung ihre Daten in ein einziges, gemeinsames Modell übersetzt, das auch alle anderen Anwendungen verstehen. Diese Standardisierung ist gut. Jeder im Unternehmen, einschließlich nicht-technischer Mitarbeiter, sieht, dass die Zeit, die benötigt wird, Daten zwischen Systemen zu übersetzen, besser für andere Projekte investiert wird.
Bau eines CDM
Sie könnten versucht sein, ein bestehendes Datenmodell eines verbindenden Systems als Grundlage für Ihr CDM zu verwenden. Ein einzelnes, zentrales System wie Ihr ERP kann allerlei Daten enthalten – vielleicht sogar alle Ihre Daten – sodass es für ungeübte Blicke ein guter Ausgangspunkt erscheint. Experten warnen vor diesem scheinbaren Abkürzung. Wenn sich das System, das die Grundlage Ihres Modells bildet, jemals ändert, selbst zu einer neueren Version, könnten Sie auf alte Datenmodelle und ein veraltetes System angewiesen sein, was den Vorteil der Flexibilität, für die CDMs konzipiert sind, aufhebt. Sie werden auch Probleme mit Lizenzen haben. Entwickler, die versuchen, verschiedene ähnliche Datenmodelle zu verarbeiten, verbringen möglicherweise mehr Zeit damit, die Unterschiede zu entschlüsseln, was zu mehr Benutzerfehlern führen kann. Wenn Sie sich für ein kanonisches Datenmodell entscheiden, erstellen Sie Ihr Modell von Grund auf. Konzentrieren Sie sich auf Flexibilität, damit Sie den Zweck des CDM nutzen: einfache Änderungen, da sich Ihre Unternehmensarchitektur notwendigerweise ändert. Andernfalls wird die Bequemlichkeit eines gemeinsamen Datenformats schnell extrem unpraktisch.
Unternehmensweites Engagement für CDMs
Ein Unternehmen davon zu überzeugen, die Idee eines CDM zu akzeptieren, kann schwierig sein. Ein einziges Datenmodell zu erstellen, das mehrere Datenprotokolle und Sprachen aufnehmen kann, erfordert einen unternehmensweiten Ansatz, der viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann.
Wann sollte man ein kanonisches Datenmodell vermeiden
Aus Sicht der Führungskräfte könnte der Zeit- und Geldaufwand zu groß sein, es sei denn, es gibt eine wirklich spürbare Veränderung für den Endnutzer – was beim Bau eines CDM möglicherweise nicht der Fall ist. Andere Kritiker des Einsatzes von CDM argumentieren, dass es sich um einen theoretischen Ansatz handelt, der praktisch nicht funktioniert. Ein so großes Projekt ist gerade deshalb so zeit- und ressourcenaufwendig, weil es unhandlich ist. Die Unflexibilität, jeden Dienst in ein spezifisches Datenmodell passen zu lassen, bedeutet, dass man für manche Systeme die besten Anwendungsfälle verlieren kann. Diese Systeme profitieren möglicherweise von weniger strengen Spezifikationen, nicht vom Einheitsziel eines kanonischen Ansatzes.
Warum Experten CDMs empfehlen
Diese Experten empfehlen, dass ein Unternehmensarchitekt stattdessen die Idee eines CDM anders angeht: Wenn Ihnen das Ziel der Datenkonsistenz gefällt, sollten Sie in Erwägung ziehen, Formate und Fragmente dieser Datenmodelle zu standardisieren, wie kleine XML- oder JSON-Teile, die helfen, kleine Gruppen von Attributen zu standardisieren. Weniger Zentralisierung ermöglicht unabhängige Teile, die bestimmen, was am besten ist: Teams sollten sich für einen CDM-Ansatz entscheiden, anstatt eine Top-down-Entscheidung, bei der jeder gezwungen ist, ein kanonisches Datenmodell zu erstellen.
Ist ein kanonisches Datenmodell das Richtige für Ihr Unternehmen?
CDMs können Ihrem Unternehmen je nach Größe und Bedarf Ihrer Daten zugutekommen. Wenn Sie Zeit in ein solches Projekt investieren können, gilt: Je mehr Systeme und Anwendungen Daten teilen müssen, desto schwerer zu fassen ist ein kanonisches Modell in einer einheitlichen Größe. Die effektive Implementierung aller Ihrer Einheiten in einem zentralen Modell und die Schaffung eines gemeinsamen Datenformats, das über alle Systeme hinweg kommuniziert, beschleunigt die Datenverarbeitungsfähigkeiten Ihres Unternehmens. Dann macht das Aufnehmen von Daten aus unterschiedlichen Systemen und deren Verwaltung an einem zentralen Ort die Implementierung von Daten in Geschäftsentscheidungen effizienter und effektiver.
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.