Erwin – Vodilno svetovno orodje za obvladovanje podatkov

Edinstvena rešitev, ki na eni platformi vključuje vse arhitekturne poglede in omogoča celovito podporo obvladovanju razvoja arhitekture poslovnih sistemov.

Vključuje in povezuje modeliranje poslovnih procesov in modeliranje podatkov, na vseh nivojih, od konceptualnega poslovnega nivoja, do izvedbenega, tehničnega nivoja.

Temelj uspeha projektov digitalne transformacije je obvladovanje  vseh podatkov, tako strukturiranih kot tudi nestrukturiranih. Erwin omogoča agilno, konsistentno in transparentno modeliranje v sklopu celovite poslovne arhitekture in v  skladu s cilji poslovnega sistema.

Poslovni izzivi

  • Pogoste poslovne spremembe (spreminjanje poslovnih pravil)
  • Zakonodajne spremembe
  • Povečanje obsega storitev (npr. vključevanje komplementarnih storitev partnerjev)
  • Potreba po dvigovanju nivoja kvalitete storitev (hitrost, točnost in usklajenost informacij)
  • Hitrost odločanja na podlagi zanesljivih informacij
  • Konkurenčnost poslovnega okolja

Podatkovni izzivi

  • priskrbeti prave podatke (KAJ)
  • pravemu človeku (KDO)
  • ob pravem času (KDAJ)
  • na pravi način (KAKO)
  • na pravo lokacijo (KJE)
  • za potrebne aktivnosti (ZAKAJ)

Področja uporabe erwina

erwin ima več kot 25 let izkušenj z arhitekturo podjetja (EA), ki organizacijam pomaga bolje razumeti, oblikovati in preoblikovati kritične domene podjetja.
Z erwin EA boste vedeli, kako so poslovne funkcije usklajene in strukturirane, razumeli informacije, ki poganjajo poslovanje, in videli boste, kje tehnologija in inovacije zaostajajo ali jih je mogoče uporabiti za spodbujanje konkurenčne prednosti.
erwin EA odpravlja ugibanja pri preoblikovanju poslovanja in IT ter kroti prirojeno kompleksnost glavnih IT pobud, kot so racionalizacija aplikacij, selitev v oblak in implementacija velikih podatkov.

splošni temeljni principi
  • Podatki so resurs
    • Podatki so resurs najvišje vrednosti za celoten poslovni sistem in jih je temu ustrezno potrebno upravljati.
  • Podatki so dostopni
    • Uporabniki morajo imeti dostop do podatkov, ki so potrebni za opravljanje njihovih nalog neodvisno od organizacijske ali funkcionalne razdeljenosti.
  • Skupni slovar in definicije podatkov
    • Podatki se definirajo na konzistenten način na nivoju celotnega poslovnega sistema. Definicije pomena podatkov morajo biti razumljive, nedvoumne in dostopne vsem uporabnikom.
  • Varnost podatkov
    • Podatki se ustrezno zaščitijo pred neavtorizirano uporabo in odtujevanjem.
gradniki podatkovne arhitekture
gradniki podatkovne arhitekture
  • Poslovni pojmovnik
  • Konceptualni model
  • Ključni kazalniki uspešnosti
  • Logični posloni pod-modeli
  • Migracijski modeli
  • ETL modeli
  • Fizični pod-modeli …
  • DDL
  • DB katalog
primer strukture modelov

Poslovni pojmovnik

Upravljanje s podatki in obvladovanje podatkov

Obvladovanje podatkov

deljenje informacij med vsemi deležniki
  • Eni uporabniki potrebujejo namizno orodje za razvoj in analizo podatkovnih modelov.
  • Veliko več jih potrebuje dostop in razumevanje informacij preko spletnega vmesnika ali intuitivnih poročil.

Podatkovna arhitektura modelov za izgradnjo skladišča podatkov

 

Postopek izdelave

 

Pogoste težave, razlogi za integracije
MDM težave

MDM težave

  • različne lokacije, različni operacijski sistemi
  • različne baze podatkov
  • različne aplikacije
  • različna strukturiranost podatkov
  • večkratni vnos in več verzij istih podatkov, več verzij resnice
  • časovno neusklajeni in nezanesljivi podatki

PREVEČ podatkov – PREMALO poslovnih INFORMACIJ

Izzivi povezovanja podatkovnih virov

Kako zagotoviti:

  • enoznačno poimenovanje in definiranje  pojmov
  • usklajene nivoje zaščite
  • usklajenost “šifrantov“ in klasifikacij
  • usklajenost struktur in podatkovnih formatov
  • usklajenost nivoja kvalitete podatkov
  • časovno usklajenost nastajanja podatkov

za celotno organizacijo

  • med ERP…CRM…BI in drugimi “hišnimi”  ali kupljenimi sistemi
MDM – “Master Data Management”

metode, postopki in orodja, ki zagotavljajo, da so vse aplikacije in vsa poslovna obveščanja v nekem  poslovnem sistemu zasnovani na eni, centralni verziji (“master”) glavnih poslovnih podatkov

  • Primeri matičnih podatkov
    • poslovni partnerji, storitve, proizvodi ipd.
    • glavni šifranti
  • Pogosti vzroki slabe kvalitete podatkov matičnih podatkov
    • ni organizacije obvladovanja kvalitete podatkov
    • ločeno vzdrževanje istih podatkov v različnih aplikacijah
    • neusklajenost prenašanja, kopiranja, dopolnjevanja … podatkov med različnimi aplikacijami

Več verzij resnice, katera je bolj zanesljiva?

  • Usklajenost s splošno politiko kakovosti
    • splošna navodila: TQM/ISO9000/SixSigma…
    • politika kakovosti na nivoju organizacije….
  • Vzpostavitev organizacije in procesov za implementacijo politike kakovosti podatkov/informacij
Temeljni pogoj za spremljanje ključnih kazalcev uspešnosti
  • Vpliv kvalitete podatkov na uspešnost in cilje poslovnih procesov
  • Kriteriji za določanje kvalitete podatkov
    • točnost
    • popolnost
    • usklajenost podatkov med različnimi viri (aplikacije/DB-ji, poročila, dokumenti ipd)
    • usklajenost podatkov glede časovnih dimenzij
    • usklajenost s potrebami poslovnega procesa (“relevantnost”)
    • sledljivost med sumarnimi in detajlnimi podatki
    • pravočasnost
    • …
Iterativni (spiralni) pristop
  • Iteracije za omejeni, izbrani obseg
  • Transparentnost razvoja
  • Uporabniki ne poznajo vseh zahtev vnaprej
  • Hitrost zaključka vseh faz posamezne iteracije (zahteve-analiza-dizajn-programiranje-testiranje-integriranje)
  • Po zaključku ene iteracije možnost re-definicije zahtev za naslednjo iteracijo
  • Možnost paralelnih aktivnosti različnih timov
Agilni razvoj aplikacij
Iterativni (spiralni) pristop – ključni pogoji za uspešno izvedbo
  • Iterativnost je lahko tudi problem…
    …ker se vsaka iteracija osredotoča na drugo področje (podatkov)!
  • Integriranost je možno zagotoviti samo, če vse iteracije izhajajo iz istega podatkovnega modela

AD consulting zagotavlja uporabnikom začetno in napredna šolanja, celovito pomoč pri uporabi orodja in svetovanje pri projektih na vseh področjih uporabe erwina.

Nagrade

  • #1 največji delež na svetovnem trgu z orodji za modeliranje podatkov (IDC)
  • orodje erwin ponovno imenovano “Najboljša rešitev za modeliranje podatkov” (Database Trends and Applications Magazine)
  • #1 najbolj razširjeno orodje za modeliranje podatkov med podatkovnimi strokovnjaki (DATAVERSITY)
  • erwin Data Modeler bi moral biti vrednoten v vsakem podjetju, ki ima v načrtu večji aplikativni razvoj ali prenovo portfelja aplikacij