Zakaj je podatkovna mreža ključna za sodobno digitalno transformacijo?

Nekatera podjetja pa še vedno oklevajo, predvsem zaradi zahtevnosti podviga. V ozadju vsake digitalne preobrazbe se skrivajo vprašanja, kako upravljati z vsemi podatki, kako definirati poslovne procese, jih digitalizirati in avtomatizirati.

Podatki so v zadnjih treh desetletjih bivali v podatkovnih skladiščih, jezerih in jezeriščih. Podatkovna skladišča (angl. data warehouses) so pred tridesetimi leti vpeljala možnost analize poslovnih podatkov. Podatkovna jezera (angl. data lakes) so jih nadgradila z možnostjo hrambe ogromnih količin raznolikih podatkov. Podatkovna jezerišča (angl. data lakehouses) pa so združila predhodna koncepta in podjetjem omogočila podrobno analizo velikih količin podatkov.

Imajo pa skupnega imenovalca. Pri vseh konceptih hrambe se je sčasoma pojavila težava z upravljanjem in skalabilnostjo. Doslej je bila nadgradnja (skladišča → jezera → jezerišča) vedno tehnične narave. Očitno pa je, da bodo podatki v vsakem primeru našli način, kako prerasti tehnične zmogljivosti novih podatkovnih okolij. Zato je potrebna celovita strateška nadgradnja.

Imenuje se podatkovna mreža (angl. data mesh), eden izmed treh ključnih stebrov, ki jih v podjetju SOLVE-X uporabljajo za digitalno transformacijo in razvoj rešitev.  

Medtem ko s podatkovno mrežo rešijo vprašanje upravljanja podatkov, grafično notacijo za modeliranje poslovnih procesov (BPMN; Business Process Modeling Notation) uporabijo za enostavnejšo vizualizacijo, razumevanje in avtomatizacijo procesov, dogodkovno usmerjeno (angl. event-driven) arhitekturo pa za obdelavo podatkov v realnem času in integracijo kompleksnih sistemov.

Kaj je podatkovna mreža in kakšne spremembe vpelje v podjetje?

Podatkovna mreža je decentralizirana podatkovna arhitektura, ki podatke obravnava kot produkt in jih upravlja s pomočjo domenskih lastnikov. Ta koncept decentralizira lastništvo podatkov, tako da prenese odgovornost iz centralne podatkovne ekipe na poslovne domene, ki ustvarjajo, uporabljajo in delijo podatke.

Za lažjo predstavo si zamislite podjetje, ki je sestavljeno iz več oddelkov: marketing, prodaja, proizvodnja, storitve za stranke in podobno. Vsak oddelek je unikatna domena, ki upravlja s svojimi podatki. Pri klasičnem pristopu upravljanja podatkov (podatkovna skladišča …) se podatki zbirajo, obdelujejo in delijo pod okriljem ene centralne ekipe. Na začetnem stadiju ta koncept deluje dobro, s povečanjem količin podatkov pa se pojavijo luknje v oklepu.

• Centralna ekipa deluje z omejenim poslovnim in domenskim znanjem, vendar mora kljub temu zagotoviti podatke za raznolik nabor operativnih in analitičnih potreb.
• Morebitne spremembe vplivajo na celoten cevovod, kar vodi v zamude.
• Poslovne domene so ločene od centralne ekipe in porabnikov podatkov. Posledično so podatki manj kvalitetni in uporabni.

Kot odziv na težave s centralizacijo podatkov podatkovna mreža uporablja več principov.

Kako deluje podatkovna mreža?

Podatki so vedno v lasti domenskih ekspertov, zaradi česar se odgovornost za kvaliteto podatkov seli na tiste, ki podatke najbolje poznajo in razumejo. Vsaka domena modelira podatke v skladu s specifičnim kontekstom in primeri uporabe, ki jih naslavljajo: na primer, podatke o strankah lahko v marketinški domeni modeliramo z vidika segmentacije strank in odzivov kampanj, v domeni za podporo strankam pa z vidika zadovoljstva s storitvami. Na ta način so podatki strukturirani in organizirani, tako kot to najbolje ustreza potrebam domene.

Cevovodi in transformacije podatkov niso več na najvišjem arhitekturnem nivoju, ampak so integrirani v posamezne domene, kar omogoča boljše upravljanje in nadzor nad podatki. Znotraj domene razločimo med podatki v izvorni obliki (angl. native), obdelanimi podatki, ki izvorne podatke transformirajo, obogatijo, in prilagodijo za ciljne uporabnike ali aplikacije, ter agregiranimi podatki, ki združujejo rezultate različnih podatkovnih produktov in generirajo nova spoznanja.

To je princip domenskega lastništva, ki zagotavlja avtonomijo, fleksibilnost in boljšo odzivnost poslovnih domen.

Drugo načelo podatkovne mreže – podatki kot produkt – sledi razmišljanju, da podatki niso le surovina. S tem prihaja do ključnega preskoka v razmišljanju o podatkih, ki po novem predstavljajo končni produkt, na enakovrednem položaju kot programska koda. Uporabnost podatkovnega produkta se ne meri po količini ali velikosti, ampak po realni vrednosti za uporabnika, ki jo lahko ocenimo na podlagi kvalitete podatkov in povezljivosti podatkovnega produkta z drugimi v podatkovni mreži.

Prva dva principa lahko povzročata nekompatibilnost med domenami ali duplikacijo podatkov, zato obstaja mediator v obliki samopostrežne podatkovne platforme. Ta je domensko neodvisna in služi kot splošno orodje za podporo vseh delov podatkovne mreže. Domenskim ekipam omogoča, da se osredotočijo na svoje ključne odgovornosti, platforma pa v ozadju avtomatizira tehnične vidike upravljanja podatkov. Spodbuja tudi izmenjavo podatkovnih produktov med domenskimi ekipami. Z izmenjavo in koriščenjem dela drugih ekip lahko podjetje hitreje pride do vidnejših rezultatov.

Povezovalni člen je princip federativnega računskega upravljanja, ki skrbi za centralizirano upravljanje in avtonomijo podatkovnih produktov. Federativna ekipa vzpostavi globalne politike, h katerim stremi podatkovna mreža, vendar je istočasno domenam dovoljena določena stopnja avtonomije.

Skupaj principi tvorijo model upravljanja, ki je prilagodljiv, učinkovit in odziven na potrebe posameznih podatkovnih produktov kot celotne podatkovne mreže.

Kako deluje podatkovna mreža v praksi?

Podjetje SOLVE-X lahko z agilno arhitekturo podatkovne mreže zadovolji zahteve in potrebe različnih podjetij. Dober primer je projekt pametnega mesta. Podatkovna mreža je sestavljena iz štirih domen. Prva vsebuje podatkovne produkte, ki zbirajo podatke o vremenskih razmerah, temperaturi, vlagi, kakovosti zraka in podobno.

Druga domena s pomočjo vprašalnika dobi povratne informacije občanov, kako okoliško stanje vpliva na njihovo počutje. V tretji domeni se lahko z doslej zbranimi podatki ustvari podatkovna produkta Dogodki, kjer se nahajajo informacije o dogodkih, katerih izvedba je odvisna od okolijskih pogojev, in Novice, ki občane obvešča o pomembnih novicah, povezanih z okoljem, dogodki in podobno.

Ko podatki prispejo do zadnje domene, se lahko na podlagi podatkov o vremenskih razmerah in aktualnih dogodkih v mestu ustvari natančna shema o razpoložljivosti parkirišč, analiza prometnih tokov in napoved prometnih konic ter informacije in napovedi o javnem prevozu (zamude, aktivne avtobusne linije, splošno stanje transporta …).

Za povezovanje vseh teh domen je vzpostavljena močna podatkovna platforma, ki omogoča samopostrežni dostop do podatkov, skrbi za zanesljivost, varnost in interoperabilnost med podatkovnimi produkti različnih domen.

Poenostavljen jezik za razumevanje poslovnih procesov

Neučinkovitost bo vedno prisotna tudi v najboljših digitalnih podjetjih. Lahko pa se jo zmanjša.

Strokovnjaki SOLVE-X prisegajo na grafično notacijo za modeliranje poslovnih procesov (BPMN), ki omogoča jasno in dosledno definiranje, vizualizacijo in dokumentacijo poslovnih procesov. Glavna prednost jezika BPMN je intuitivnost in splošna razumljivost, zaradi česar je priljubljen pri analitikih, tehnologih in končnih uporabnikih.

Uporaba BPMN za modeliranje procesov omogoča podjetju SOLVE-X, da hitreje prepozna pomanjkljivosti, redundance in prostore za izboljšavo. BPMN olajša avtomatizacijo procesov in tako podjetju zagotovi boljšo učinkovitost in hitrost izvajanj ter manjše tveganje za napake.

V ospredju dogodki

Odpornost, razširljivost, odzivnost so lastnosti dobrih digitalnih procesov. Številna podjetja se še vedno zanašajo na request-response model, ki pa je neučinkovit v sodobnih okoljih z večjim pretokom podatkov. Podjetje SOLVE-X tako že nekaj časa svoje rešitve temelji na dogodkovno usmerjenemu (angl. event-driven) modelu, ki omogoča bolj dinamičen in odziven pristop k obdelavi podatkov.

Namesto neposrednih zahtevkov in odgovorov se uporabljajo dogodki, ki pripovedujejo zgodbo o tem, kaj se je zgodilo v sistemu. Ker dogodki ustvarjajo neprekinjen pretok podatkov, podjetje SOLVE-X uporablja pristop event streaming, ki omogoča prenos, shranjevanje in obdelavo večjih količin podatkov v realnem času.

Na drugi strani tehtnice se uporablja pristop event sourcing za hranjenje različnih stanj sistema. Namesto shranjevanja izključno končnega stanja, se shranjujejo vsi dogodki, ki so sistem privedli do tega stanja. Ker so vse spremembe zabeležene, je sledljivost boljša in sistem se lahko obnovi v katero koli predhodno stanje.

Podatkovna mreža, dogodkovno usmerjen model in BPMN so pristopi, ki so del digitalnega portfelja podjetja SOLVE-X, s katerim slovenskim in tujim podjetjem pomagajo pri digitalni transformaciji in razvoju unikatnih rešitev.

Izkoristite znanje podjetja SOLVE-X in potencial najsodobnejše podatkovne arhitekture na www.solve-x.net. (P.R.)