Обзор семантического подхода к моделированию и управлению мастер-данными. Модель зрелости в управлении мастер-данными

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева

Обзор семантического подхода к моделированию и управлению мастер-данными. Модель зрелости в управлении мастер-данными

кандидат технических наук, профессор заведующий кафедрой «Автоматизированные системы обработки информации и управления»

Федюшкин Н.А.,

аспирант кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления» курс, институт электроники и светотехники

Савинов И.А.,

информации и управления» курс, институт электроники и светотехники

г. Саранск

Аннотация

семантический моделирование управление

Статья посвящена краткому обзору семантического подхода к моделированию и управлению основными или мастер-данными на предприятии. В статье рассматриваются семантическое моделирование и управление мастер-данными, модельно-ориентированное управление мастер- данными и в общем виде описывается модель зрелости в процессе управления мастер-данными.

Ключевые слова: мастер-данные, семантическое моделирование, модель зрелости, нормативно-справочная информация, управление основными данными.

Annotation

Основная часть

Семантический подход к моделированию мастер-данных представляет собой важный шаг на пути к созданию отраслевых стандартов и, следовательно, к значительному снижению риска и стоимости проектов управления мастер-данными.

Моделирование в сочетании с семантическим подходом является чрезвычайно мощным инструментом для повышения прозрачности критичности и ценности данных и одновременного уменьшения сложности архитектуры и множественности взаимодействий.

1. Семантическое моделирование данных и модельно-ориентированное управление мастер-данными (Model-driven MDM)

2. Семантическое управление мастер-данными (Semantic MDM)

Семантическая система управления мастер-данными (MDM - master data management) учитывает все богатство данных, в частности управление состояниями бизнес-объектов. Такой подход к моделированию не удовлетворяется только описанием данных; он также заинтересован в определении правил валидации и в жизненных циклах объектов через их состояния. Принимая во внимание этот динамический аспект моделирования, неизбежны разработка и осваивание всех знаний о данных. Этот способ моделирования нелегко понять, как для бизнес -пользователей, так и для ИТ-специалистов. Однако необходимо изучить его более подробно, чтобы понять его важность в подходе управления мастер-данными.

Почему учет управления состояниями бизнес-объектов сложный, но неизбежный? Во-первых, описываемые здесь состояния - это те, которые описывают поведение бизнес-объектов, в отличие от состояний, которые описывают процессы в организации (процессы утверждения данных, рабочие процессы). На первый взгляд это различие между уровнем бизнеса и уровнем организации не является очевидным. Возьмем пример, чтобы продемонстрировать разницу. Бизнес-объект «Продукт» следует

• улучшенное администрирование данных бизнес-пользователями;

• повышенная надежность в репозитории данных;

• эффективная подготовка к интеграции системы управления мастер-данными с остальной частью системы.

2.1 Улучшенное администрирование бизнес-пользователями

В статической системе управления мастер-данными состояния бизнес-объектов и их влияние на правила проверки данных не имеют смысла для бизнес-пользователей. Они скрыты в индивидуальном и жестко- закодированном программном обеспечении. Если появляется новое правило проверки, связанное с бизнес-состояниями, необходимо спланировать разработку ИТ-программного обеспечения. В семантической системе управления мастер-данными уже нет необходимости прибегать к такой разработке. Функции администрирования такой системы MDM позволяют управлять состояниями бизнес-объектов в качестве мастер-данных. Значение этих состояний инициализируется и обновляется с помощью функции администрирования под руководством бизнес -групп. Точно так же добавление правил, которые разрешают или запрещают обновление данных (в соответствии с состояниями бизнес-объекта, в котором они хранятся) обрабатывается функцией администрирования.

2.2 Повышенная надежность в репозитории данных

Используя бизнес-состояния в качестве мастер-данных, система управления мастер-данными может контролировать их проверку. В этом случае семантическая система MDM знает правила перехода между бизнес - состояниями и использует их для проверки их модификации. Например, в системе, где бизнес-объект «продукт» не может перейти от состояния «истек» к состоянию «открыт», система MDM является гарантом этого правила и систематически предотвращает это обновление.

2.3 Подготовка к интеграции управления мастер-данными с остальной частью системы

Модели данных должны учитывать требования, выходящие за рамки требований нормативно-справочных и мастер-данных. Они должны:

• позиционировать модели в архитектуре корпоративных данных, общих с архитектурой транзакционных данных;

• облегчить их интеграцию с остальной частью Информационной системы и лежащими в ее основе базовыми ИТ-системами.

Теперь мы рассмотрим эти два момента.

2.3.1 Архитектура предприятия

Бизнес-объекты и их жизненные циклы не являются специфичными для управления мастер-данными; они те же, что и для транзакционных данных. Согласованность системы MDM с моделями транзакционных данных поддерживается повторным использованием общего фундамента, основанного на бизнес-объектах и их жизненных циклах. Существуют две другие общие концепции для нормативно-ссылочнымх и транзакционных данных: это группировка бизнес-объектов по «Категории данных», а затем на более высоком уровне по «Доменам бизнес-объектов».

2.3.2 Интеграция MDM с остальной частью системы

Данные, управляемые системой MDM, должны быть синхронизированы с существующими базами данных, пока они не будут переработаны. Это вызывает вопросы: необходимо ли обновлять базы данных отдельных групп (silos databases) при каждом обновлении MDM? Должны ли эти обновления группироваться вместе, и если да, то по каким критериям?

Состояния бизнес-объектов помогают найти правильный ответ. Действительно, синхронизация данных осуществляется путем использования преимущества состояний бизнес-объектов. Вместо того, чтобы каждое обновление в системе MDM генерировало обновление в существующих системах, несколько обновлений данных могут группироваться вместе и передаваться при изменении состояний бизнес-объектов.

Поэтому эти состояния должны быть доступны в системе управления мастер-данными структурированным образом. Семантическая система MDM соответствует этому требованию. Вместо сложного управления большим количеством синхронизаций данных более эффективно группировать их и рационализировать их по отношению к управлению состояниями бизнес-объектов: повысить производительность, сократить количество ошибок, улучшить видимость обмена данными между системой MDM и остальной частью системы. Статическая система MDM, не имеющая в своем распоряжении управления бизнес-состояниями, не может воспользоваться такой рационализацией синхронизации данных.

3. Модель зрелости MDM

Модель зрелости управления мастер-данными Рисунок представляет собой модель зрелости MDMв соответствии с виртуальным, статическим и семантическим уровнями. Разница между статическим МЭМ и семантической системой МЭМ значительна. Стратегические ожидания не совпадают; усилия, необходимые для моделирования данных и приобретения знаний о бизнесе, не сопоставимы

Виртуальная система MDM остается ИТ-решением. Она рационализирует разработку, необходимую для доступа к распространению данных по нескольким базам данных.

Статическая система MDM не приносит с собой никакого реального управления данными, поскольку она не основана на правилах проверки, выраженных формально. Это управление мастер-данными достаточно для ИТ, пока управляемые структуры данных остаются простыми, как в кодах и метках (нормативно-справочные данные, а не мастер-данные), без каких- либо значительных связей с бизнес-объектами, которые составляют ядро Информационной системы. Эта система MDM опасна, поскольку она требует разработки программного обеспечения на заказ для реализации правил проверки данных вне репозитория данных.

Семантическая система MDM предлагает только уровень зрелости, который интересует бизнес-пользователей. Это согласуется с полным перераспределением знаний о данных с использованием формального выражения бизнес-состояний, которые определяют поведение управляемых бизнес-объектов. Модель данных поглощает некоторые правила проверки данных, что уменьшает количество необходимых программных разработок на заказ. С помощью семантической системы MDM бизнес-пользователи должны иметь возможность различать состояния бизнес-объектов и состояния, связанные с организационными процессами или рабочим процессом. У ИТ-практиков мало шансов правильно идентифицировать эти два уровня состояний. Для этого требуется понимание бизнеса за пределами ИТ. К сожалению, бизнес-пользователи часто выражают свои знания через компьютерную систему, которая уже предположительно понятна ИТ- специалистам, которые, в свою очередь, неправильно думают, что знают бизнес лучше, чем их пользователи! Если компания не найдет путь выхода из этого способа работы, система MDM может только воспроизводить часть бесполезной сложности, исходящей из существующих функциональных и технических групп или бункеров (silos). Эта сложность сохраняется не из-за объективных рассуждений, а по привычке, в определении бизнес-требований, и затем осуществляется ИТ-специалистами. Эти потребности воспроизводят слабые стороны существующей системы, даже не осознавая этого, потому что они кажутся неразрешимыми, как будто они генетически присущи компании, что, конечно же, не является правдой.

То, что поставлено на карту в семантической системе MDM, - это масштабирование. Поскольку оно призвано донести правду до управления нормативно-справочными и мастер-данными, оно не может не помочь также извлечь накопленные слабые места, иногда на протяжении многих десятилетий в развитие функциональных и технических групп или бункеров (silos). Это навязывает захват бизнес-знаний через состояния бизнес- объектов. Бизнес-пользователи должны описывать поведение своих активов информационно системы, сформированных их нормативно-ссылочными и мастер-данными, таким образом, чтобы они не зависели от существующих

ИТ-инструментов. ИТ-специалисты, в процессе оказания помощи в формулировании требований, должны предоставить методологию и ИТ- решения для достижения этого, то есть гарантировать формальное управление состояниями этих бизнес-объектов с помощью моделей.

В конце концов, зрелость семантического MDM лежит в методическом подходе, а не в программном инструменте MDM. Конечно, если инструмент помогает в определении и управлении состояниями бизнес- объектов, то метод лучше понимают те, кто участвует в этом процессе. Тем не менее, если инструмент ничего не дает на этом уровне, он должен быть усилен для управления состояниями бизнес-объектов в качестве мастер-данных. На практике это означает реализацию таблицы решений для одного бизнес-объекта, чьи состояния, согласно состояниям бизнеса, устанавливают разрешения на обновление для каждого элемента данных.

Использованные источники

1. Pierre Bonnet. Enterprise Data Governance. Reference & Master Data Management, Semantic Modeling - - p.

2. Федюшкин Н.А., Федосин С.А. Краткий обзор методов и моделей интеллектуального анализа текста- Проблемы и достижения в науке и технике. Сборник научных трудов по итогам международной научнопрактической конференции - № - г. Омск - - с.

3. Федюшкин Н.А., Федосин С.А. Основные технологии интеллектуального анализа текста - Развитие технических наук в современном мире. Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции - № - г. Воронеж - - с.

4. Федюшкин Н.А., Федосин С.А. Латентно-семантический анализ текста- Актуальные проблемы технических наук в России и за рубежом. Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции - № - г. Новосибирск - - с.

Размещено на Abesllt.ru