Knowledge-Worker und deren agiles Daten Management

Geben Sie der Informationsfülle eine Struktur

Der Mensch liebt Struktur und Ordnung, die Natur macht es ihm vor

Wie bildet man Strukturen in Daten am besten ab? Sie kennen sicherlich das Problem mit großen Excel Listen und Daten-Reports. Wenn man im Team Daten bearbeitet, vervielfältigt sich die Datenmenge. Um den Überblick über verteilte Daten zu behalten und im Team immer auf den originären Datenbestand zugreifen zu können, werden Klassifikatoren eingesetzt.

Klassifikatoren und deren Attribute sind allerdings nicht für die Ewigkeit festgesetzt (KFZ-Kennzeichen) bzw. werden erweitert (Aktenplan) oder haben unterschiedliche Formate oder Einheiten (Datum und Zeitzone, GPS Daten). Systeme zur Datenhaltung müssen flexibel darauf reagieren können.
Oft sind Anpassungen an Datenformaten und Metadaten nur durch IT-Professionals zu leisten. Diese – ob interne oder externe – Dienstleistung ist immer mit einer Offline Programmierung und einem Update  der Software bzw. des Datenmodells und dem verbundenen Rollout der neuen Version  verbunden.
Yet another Tool
Ihre IT-Abteilung fragt natürlich nach der Sinnhaftigkeit der Einführung eines weiteren Software-Tools. Die Stärke des Tools liegt in der strukturierten Abbildung von Tabellen und deren Zusammenhängen. JACAMAR ist nicht wie üblich formular-orientiert und damit auf einen einzelnen Datensatz fokusiert, sondern listen-orientiert und stellt große Mengen von Daten in hoher Geschwindigkeit in aufklappbaren Baumstrukturen dar.

Geschwindigkeit

Alle Operationen laufen nicht per Request an einen Server sondern spielen sich im Hauptspeicher des Arbeitsplatz-PC ab (In-Memory Technik). Sie erhalten in Echtzeit die Ergebnisse und warten nicht auf dei Beantwortung Ihrer Anforderungen durch einen Server.
Der Leistungsgewinn bei dem Aufbau von Sichten (Views) ist beeindruckend. In JACAMAR werden Verknüpfungen zwischen Tabellenspalten durch das darunterliegende Datenmodell definiert.

Nutzerspezifische Ansichten

Öffentliche und personalisierte Views gestatten den Blick auf die den Mitarbeitern zugewiesenen Daten und Tabellenspalten.

Separierung der Anliegen

Das Datenmodell als Blue Print

Nehmen wir an, in einem Maschinenbau-Unternehmen arbeiten Konstrukteure und Fachplaner in verschiedenen Projekten zusammen. Die Projekte besitzen eine ähnliche Struktur und teilen sich 80% der Teile. Die Projektteams bestehen nicht aus denselben Mitarbeitern.

Datenstrukturen verstehen

Die Teileverwaltung für die Projekte wird einmal mit den Stammdaten erstellt und danach werden beliebig viele Blaupausen des Projektes angefertigt. In diesen neuen Projekt­datenbanken können nun die konkreten Geschäftsdaten und Abläufe gespeichert und kommuniziert werden.

Die Schritte, die das Verständnis der eigenen Datenstrukturen fördern sind:

  • tabellarische Datenerfassung / -import
  • Darstellung der Daten in Baumstrukturen
  • Verknüpfung der Daten
  • Zuweisung von Rechten auf diese Daten und Bestimmung eines Data-Owners
  • Ablegen einer Historie für jedes eigene Datum (hier wird entschieden, welches Datum (welche Eigenschaft) sinnvoll ist archiviert zu werden: die Eigenschaft ‚Augenfarbe‘ zum Beispiel ändert sich nicht und benötigt keine History).

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