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Harmonisierung und Wissensmanagement

Mit semantischen Graph-Datenbanken heterogene Datenquellen harmonisieren.

In großen Unternehmen, besonders wenn diese durch Zukäufe gewachsen sind, existiert oft ein Nebeneinander der unterschiedlichsten Tool-Landschaften. Es gibt diverse Geschäftsbereiche und Kompetenzen, individuelle Prozesse und historisch gewachsene Umgebungen, die in der Praxis nicht kurzfristig oder nicht wirtschaftlich ersetzt, migriert oder standardisiert werden können. Dabei geht es um Technologien, aber auch um die Menschen, die diese nutzen.

Ist-Stand

Vom Demand- und Requirements-Management über das Product- und Application-Lifecycle-Management, Entwicklung und Versionskontrolle, Test-, Deployment- und Continuous-Integration-Tools bis hin zu Operations- und Monitoring-Tools: In der Praxis sehen sich Entwickler konfrontiert mit komplexen heterogenen Umgebungen, einer Vielzahl verteilter Datenquellen und -mengen mit unterschiedlichsten Schnittstellen, Datenformaten, Qualitätsgraden oder Verfügbarkeiten.

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Dem Management bietet die smarte Harmonisierung von Daten höhere Transparenz und Qualität sowie bessere Analysen für ihre Geschäftsentscheidungen – über die Grenzen von Tools und Abteilungen hinaus. Für uns bietet sie ein gemeinsames Verständnis und die Wiederverwendbarkeit von Wissen und damit wieder mehr Raum und Zeit für Kreativität und Innovationen – über persönliche Skills, unterschiedliche Arbeitsmodelle und Kulturen hinaus.

Herausforderungen

Viele Aufgaben bei der Zusammenführung von Informationen sind offensichtlich und können meist durch sogenannte Extrakt-Transform-Load-Tools (ETL) gelöst werden. So etwa der Download von Daten aus den Primärquellen, deren Transformation in ein Standardformat, optional eine Validierung und letztlich deren Bereitstellung über APIs.

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Sind Sicherheits- und juristische Bedenken ausgeräumt, kommen individuelle Datenhoheiten hinzu. Sind die aufgelöst und ist damit eine allseitige Bereitschaft zur Harmonisierung geschaffen, dann kann es weitergehen im Bestreben, ein gemeinsames Verständnis der zur Verfügung stehenden Informationen zu schaffen.

Harmonisierung versus Standardisierung

Komplexe heterogene Umgebungen bedeuten vielfältige Herausforderungen. Anwendungen wie Menschen meinen häufig dasselbe – sprechen aber unterschiedliche Sprachen, verwenden nicht nur unterschiedliche Daten, sondern auch unterschiedliche Terminologien. Und das führt zu Reibung an den Schnittstellen, technisch wie menschlich.

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Bei einer Single Source of Truth geht es daher nicht um die Standardisierung von Informationen und Prozessen, sondern um deren Harmonisierung, mit dem Ziel, Kompatibilität statt Konformität zu schaffen und damit letztlich strategische Unternehmensziele zu unterstützen.

Kompatibilität versus Konformität

Als Beispiel sei der Einsatz unterschiedlicher Task-Tracking-Systeme herangezogen, der Einfachheit halber GitLab und Jira. Wollen Sie für Ihre Projektsteuerung in einem Report-Tool übergreifend ausweisen, wie viele Tasks mit welcher Priorität offen sind, so setzt dies voraus, dass beide Systeme die gleichen Konfigurationen und Werte für die Angabe der Priorität haben – das ist in der Praxis selten der Fall.

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Durch die Verlinkung von Informationen in einem semantischen Graphen entstehen attraktive Automatisierungs-Potenziale, allerdings eben nur auf der Basis der definierten Kriterien, Ausnahmefälle bleiben unberücksichtigt. Ein Assistenzsystem sollte daher nicht die Übernahme der Kontrolle über alle Entscheidungen bedeuten, sondern es sollte uns unterstützen. Um bei der Priorität zu bleiben, darf eine manuelle Einflussnahme zur Steuerung des Rankings im Rahmen valider Werte also durchaus erhalten bleiben.

Gemeinsame Sprache, Terminologie

Ein strategisches Ziel in großen Unternehmen ist häufig die Verbesserung der internen Zusammenarbeit. Eine Maßnahme dazu ist, die Kommunikation zu verbessern. Um dies zu erreichen, hilft eine einheitliche Terminologie, eine gemeinsame Sprache – technisch eine gemeinsame semantische Definition von Bezeichnern und von deren Synonymen.

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Ambiguitäten zu eliminieren oder zumindest zu reduzieren ist eines der Ziele einer SSOT. Ein Glossar ist hier ein nützliches Feature. Es stellt eine zentrale Referenz von Bezeichnern inklusive einer menschlich verständlichen Beschreibung, der eigentlichen Bedeutung, dar. Wichtige Bezeichner zum Verständnis der Terminologie finden Sie im Kasten Glossar.

Semantik

Eine semantischer Graph, auch als Ontologie bezeichnet, besteht im Wesentlichen aus einer Klassenhierarchie, der sogenannten Taxonomie oder auch T-Box, und den Individuals sowie den Instanzen der Klassen, der sogenannten A-Box. Auch Mehrfachvererbung ist unterstützt. Hinzu kommen die Properties, die sich in Data Properties und Object Properties unterteilen, sowie die Annotations.

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