Hei,
Käsite- ja tietomallinnus on tärkeä menetelmä tiedonhallinnassa. Sen avulla laadimme data-kartat ja määritelmät.
On ollut erittäin mielenkiintoista ottaa osaa täysin uuden Ellie-mallinnustyökalun rakentamiseen.
Sovellus otettiin markkinoilla niin hyvin vastaan, että perustimme uuden yrityksen Ellie Technologies Oy:n sen kehittämiseen.
Meillä on siinä nyt oma kehitystiimi, jonka nuppiluku kasvaa jatkuvasti.
Saamme siitä todella paljon tiedusteluja, koska yhä useampi organisaatio on ottanut sen käyttöön.
Koska hyvin moni haluaa siitä lisätietoa, ajattelin vastata tässä blogissa tyypillisimpiin siitä esitettyihin kysmykseen.
Myös SoteDigi teki yhteistyökumppaneineen erittäin mielenkiintoisen hankkeen, jossa hyödynnettiin Ellietä ja koneoppimista. Sen loppuraporttiin voi tutustua tästä.
Mallinnuksen rooli tietokantojen suunnittelussa
Tietoalusta- ja tietovarastoratkaisut tehdään aloittamalla käsite- ja tietomallinnuksella, josta sitten eri vaiheiden kautta päädytään itse tietovaraston rakenteeseen.
Osa tähän liittyvistä työstä voidaan automatisoida, kerron siitä hieman tuonnempana lisää.
Myös operatiivisten tietokantojen suunnittelu pitäisi tehdä näin ketterien menetelmien aikana omana erillisenä vaiheenaan suunnitellen tietokantaa kokonaisuutena.
Nykyisin usein käy niin, että kukin koodari vain jossakin vaiheessa perustelee joitakin tauluja, kun on tarve saada tiedot talteen.
Seurauksena huonosti suunniteltu ja vaikeasti ylläpidettävä tietokanta.
Ellie on nimenomaan työkalu käsite- ja tietomallien rakentamiseen.
Ellie nopeuttaa mallinnusta
Käsitemalleja sekä liiketoimintalähtöisiä tietomalleja tehdään siis moniin käyttötarkoituksiin.
Työurani aikana olen päässyt tekemässä käsite- ja tietomalleja jo useammallakin vuosikymmenellä.
Käytän yleensä työpajamenetelmää, jossa on mukana aihealueen asiantuntijoita, yleensä liiketoiminnan puolelta.
Aikanaan heiltä varattiin kokonainen päivä, jopa useita mallinnus istuntoon. Liiketoiminnan pulssi on kiihtynyt, nyt onnistuu vain kahden tunnin istunto.
Aikaa on vähemmän: meidän on siis pystyttävä tehostamaan mallinnustyötä.
ER-menetelmän tyyliopas
Ensinnäkin olemme kehittäneet eräänlaisen ”tyylioppaan” tai ”Best practice”- ohjeet käsite- ja tietomallinnusta varten.
Emme ole keksineet siis uutta mallinnusmenetelmää, vaan Ellie rakentuu yleisesti käytetyn ns E-R -menetelmän päälle (se jossa on harakanvarpaat).
Tavoitteena on nopeuttaa ja selkiyttää mallintamista, mutta myös lisätä mallien ilmaisuvoimaa.
Tällä tarkoitan sitä, että mallit sisältävät paljon informaatiota ymmärrettävässä muodossa
Ellie helpottaa lisäksi ylätason laajojen mallien tekemistä.
Lisäksi se on yhteensopiva Data Vault -menetelmän kanssa. Käsitemallien muuntaminen sääntöjen avulla Data Vault- malleiksi on voitu automatisoida.
Datan tyypittely
Yksi keskeinen tapa on lisätä mallin informaatiota, on liiketoimintakäsitteiden jaottelu kolmeen tyyppiin: master- , sopimus- ja tapahtuma-käsitteisiin.
Master-käsitteitä ovat esimerkiksi asiakas, tuote, organisaatioyksikkö ja henkilö. Näitä liiketoiminta usein pitää ”perusrekistereinä”. Ne kiinnostavat yleensä laajasti yli osastorajojen.
Tämä siis noudattaa suurin piirtein yleistä käsitystä masterdatasta. Mallinnuksen kannalta master-käsitteet ovat itsenäisiä, niiden mukaista dataa voi tallettaa milloin vain.
Tapahtuma-käsitteitä ovat esimerkiksi lasku, tilaus, tilitapahtuma. Niillä on päivämäärä ja kellonaika.
Näiden väliin jää usein unohdettu alue, sopimus-käsitteet (Contract).
Niitä ovat esimerkiksi projekti, pankkitili, puhelinliittymä, kampanja ja alihankintasopimus.
Niillä on yleensä alku- ja loppupvm (voi olla avoin). Pankkitili ei ole master-käsite, koska se ei ole itsenäinen, eikä se tietenkään ole tapahtuma, siis se on sopimus-käsite.
Liiketoiminnan edustajat ymmärtävät nämä käsiteluokat helposti, nehän eivät ole teknisiä vaan sisällöllisiä. ”Aha, perusrekisterit, ok; siis tapahtumat, selvä; ai sopimukset, niitä on, ymmärrän.”
Mainitsen vielä yhden lisäluokan, nimittäin referenssi-käsitteet. Ne ovat koodistoja, kuten postinumerot, maat, toimialaluokitus, tautiluokitus.
Osa niistä on kansallisia tai kansainvälisiä, osa yrityksen sisäisiä.
Niitä käytetään usein käyttöliittymien pudotusvalikoissa listana sallituista arvoista.
Tyypittelyn hyödyntäminen suunnittelussa
Yksi tapa kuvat luokitteluamme on miettiä aivan uutta tietojärjestelmää, joka otetaan käyttöön.
Mitä sinne voidaan viedä ensimmäisenä, siis ennen yhtään asiakasta, tilausta tai sopimusta?
Referenssidatat, eli koodistot. Seuraavaksi viedään master-käsitteiden mukaista tietoa, kuten tuotteet, palvelut, oma organisaatio, henkilökunnan edustajia jne.
Sitten saadaan ensimmäinen asiakas, masterdataa sekin. Usein seuraavaksi syntyy sopimuksia, kuten pankkitili, asiakassopimus, tuotannon valmistusresepti.
Vasta näiden jälkeen syntyy tapahtumia, jotka kytkeytyvät sopimuksiin ja/tai master-käsitteisiin.
Ellie -mallinnustyökalumme tukee tyypittelyä värikoodeilla.
Mallista näkee heti, mitkä ovat master-, sopimus-, tapahtuma- ja referenssikäsitteet.
Malli siis sisältää huomattavasti enemmän informaatiota kuin tavanomainen E-R -malli. Se on myös visuaalisesti miellyttävämmän näköinen ja niitä usein ripustetaankin olohuoneen seinille.
No tuo viimeinen on huumoria, mutta mallin ymmärrettävyys ja ”kauneus” ovat supertärkeitä asioita – kukaan ei halua vilkaistakaan sotkuista mallia.
Ellien käyttö workshopissa
Ennen mallinnusworkshopissa mallinnettiin seinälle tai fläpille. Sinänsä toimivaa, mutta malleista tuppasi tulemaan sotkuisia.
Siitä sitten valokuva ja toimistolla seuraavana päivän puhtaaksi jollakin mallinnustyökalulla.
Siitä pdf asiakkaalle, jolla ei tietenkään ole asennettuna samaa monimutkaista teknistä mallinnusvälinettä jota minä käytin.
Nykyisin mallinnan suoraan Elliellä. Parissa tunnissa saamme jo aihealueelta siistin alustavan mallin ja usein olemme ehtineet tehdä jo muutamia käsitemäärityksiä (joita ei ennen ehditty).
Koska Ellie on selainpohjainen, asiakas ja kaikki asianomaiset voivat itse heti katsoa tehtyä mallia omilla koneillaan. Ei kuvien lähettelyä.
Helppous tehostaa työtä
Ellie on myös todella helppokäyttöinen. Moniin muihin verrattuna klikkaamista on noin puolet vähemmän ja käyttöliittymä on moderni ja intuitiivinen.
Ellien ansiosta mallinnustyöni on tehostunut vähintään 40%.
Lisäksi mallit jäävät varmasti talteen (ei enää ”kyllä meillä on mallinnettu joskus, ehkä se löytyy Railin sähköpostista”).
Malleissa käytetään lisäksi yhteiskäyttöisiä käsitteitä, eli markkinoinnin mallissa käytetty asiakas on helposti otettavissa mukaan myös myynnin malliin.
Näin malleista muodostuu yritystasolla yhteen nivoutuva kokonaisuus.
Käsitteistä muodostuu niin ikään ns Business Glossary (sisältäen metadatan kuten attribuutit), eli yrityksen tärkeiden liiketoimintatermien hakemisto.
Väittäisin, että tämä liiketoimintakäsitteiden monikäyttöisyys ja business glossary nostavat käsitemallinnuksen täysin uudelle tasolle.
Johanneksen slogan Ellielle kuuluukin: Data Modeling Reinvented.
Ellien rooli tietovarastoinnissa
Tällä hetkellä useimmat asiakkaamme käyttävät Ellietä tietovarasto- ja BI-projekteissa.
Niihin hankitaan erilaisia sovelluksia ja työkaluja, Ellie on monella yksi osa laajempaa kokonaisuutta.
Tyypillinen arkkitehtuuri on esimerkiksi Ellie-WhereScape-Snowflake-
Myös muilla konsulttifirmoilla on erilaisia itse kehitettyjä tietovaraston automaatiotuotteita, jotka toimivat WhereScapen vaihtoehtona.
Elliestä käsitemallit viedään integraationa WhereScapeen, jossa muuttuvat automaattisesti Data Vault -rakenteiksi sinne koodattujen sääntöjen avulla.
Juuri näin on tehty mm. aiemmin mainitussa SoteDigi-hankkessa (tämä on kuvattu SoteDigin raportissa tarkalla tasolla).
Yhteistyö on avainasemassa
Kun kysyimme asiakkailtamme, että mikä ominaisuus Elliessä ratkaisi hankintapäätöksen, usein vastaus yllättää. Uusien käyttäjien lisääminen ja kollaboraatio.
Tiedonmallinnuksen yksi tärkeimpiä funktioita on kommunikointi. Mallit tulee olla mahdollisimman monille ymmärrettäviä ja tukea yhteistyötä.
Esimiehet ja substanssiosaajat, jotka osallistuvat workshoppeihin ymmärtävät hyvin powerpointilla tai fläpillä tehtyjä mindmap-tyyppisiä kaavioita.
Mutta ne ovat usein liian abstrakteja, jotta niistä voisi edetä tietovarastoon tai operatiiviseen tietokantaan.
IT-osaajien tekniset kaaviot ovat taas liian monimutkaisia liiketoiminnalle.
Ellien mallit ovat juuri tässä välissä. Se on mielestäni ehkä se hyödyllisin ominaisuus Elliessä; se helpottaa kommunikointia liiketoiminnan, IT:n, toimittajien ja muiden osapuolten kesken.
Toisaalta se parantaa kommunikointia ihan IT-osaajien keskuudessa. Edes kaikki IT-ihmiset eivät ymmärrä toistensa kaavioita.
Esimerkkinä tästä ovat Data Vault -mallit. Tämä menetelmä on juuri nyt suosittua tietovarastoinnissa. Sen osaajat ovat kuitenkin harvassa, usein he ovat juuri konsultteja.
Ongelmaksi muodostuu usein se, että tekniset Data Vault -rakenteet ovat hankalasti luettavia. Ellien avulla Data Vault- rakenteet saadaan ymmärrettävään muotoon kaikille osapuolille.
Eikö tarvitse tosiaan asentaa mitään?
Ellie toimii selaimessa, eli mitään asennuksia ei tarvita. Usein tämä yllättää perinteisiä yrityssovelluksia käyttävät.
Moni ymmärtää mitä pilvipavelut tarkoittavat, mutta silti odottavat, että jotain pitäisi ladata. Ei tarvitse.
Käyttäjien lisääminen on siihen nopeaa. Elliessä olevan mallin saa auki hetkessä.
Monien muiden mallinnus sovellusten kanssa tämä ei ole tilanne. Ne on asennettu vain tiettyjen ihmisten koneille.
Esimerkiksi WhereScapessa voi tehdä myös malleja. Niihin pääsy on kuitenkin isollakin organisaatiolla vain parin ihmisten läppäreillä.
Toisin sanoen WhereScapeen ei pääse kirjautumaan kun pari ihmistä firmassa. Ei sen, eikä monen muunkaan teknisen työkalun malleihin pääse käsiksi noin vain.
Väitän, että me tietokantaihmiset, emme ole osanneet ajatella asiaa tältä kantilta.
Moni vastaavia järjestelmiä kehittävä ajattelee, että miksi ihmeessä sinne pitäisi päästä useat kirjautumaan, kun kyseessä on tekninen työkalua teknisille osaajille.
Me ajattelemme että asia on juuri päinvastoin; mahdollisimman monen eri tahojen pitäisi päästä malleihin käsiksi.
Johannes katsoi asiaa ulkopuolelta ja modernien ohjelmistokehityksen sekä pilvipalvelun näkökulmasta.
Hän oli heti sitä mieltä, että mallien jako ja yhteistyö pitää ilman muuta olla vahvasti mukana.
Ellien tulevaisuus
Ellie ei tule olemaan uusi Erwin tai vastaava. Taulujen tekemiseen on paljon työkaluja markkinoilla ja niillä on oma paikkansa.
Tietomallit jaetaan yleensä käsite,-looginen,- fyysiseen malliin. En ole tämän jaottelun suurin ystävä, koska kyse on lopulta saman asian eri tasoista.
Ellie on puhtaasti työkalu käsite-, ja loogiseen mallinnukseen.
Sitten se voidaan kyllä integroida johonkin teknisempään välineeseen, kuten WhereScape tai Erwin.
Seuraavaan Ellien versioon tulee entistä kehittyneemmät ominaisuudet business glossaryyn import/export -ominaisuuteen.
Suurin muutos ensi vuonna tulee olemaan ns. tähtimallien tekeminen Elliellä. Olen nähnyt siitä ensimmäiset versiot – se tulee olemaan todella hieno systeemi!
Johannes luotsaa tosiaan Ellietä eteenpäin ja on päättänyt tehdä siitä suomalaisen hittituotteen maailmalle.
Business Finland, eli entinen Tekes on tässä myös apuna, kiitos siitä heille.
Data Vaultin kehittäjä Dan Linstedt kovasti pyytää meitä Yhdysvaltoihin messuille esittelemään Ellietä, saa nähdä meneekö joku tiimistä sinne vielä tänä vuonna.
Olen lähes koko työurani kehittänyt parempia käytäntöjä mallinnukseen ja datan hyödyntämiseen. Se on ollut elämäntyöni.
On hienoa saada kokea se, että taitavat koodarit siirtävät nämä parhaat käytännöt Ellieen.
Jotkut kirjoittavat tietokirjoja, ja jakavat siten oppejaan muille. Me teimme sen sijaan uuden sovelluksen.
Ystävällisin terveisin,
Ari Hovi
Ps. Meillä on täysin uusi koulutustilaisuus tulossa ensi vuonna, vetäjänä on maailmankuulu tiedonhallinan puhuja ja konsultti Donna Burbank. Koulutuksessa on työpajoja ja ensi kertaa käytännön harjoituksia data strategian luomiseksi.
Introduction to Data Strategy – A Practical Approach – Nyt 20 % Tarjous Ennen Joulua!
Jokainen yritys tarvitsee tänä päivänä data strategian. Sen tekeminen on kuitenkin haastava tehtävä itse kullekin.
On vaikeaa määritellä mistä lähteä liikkeelle ja mitä osa-alueita tulisi priorisoida tilanteessa, jossa käytössä on lukuisia teknologioita ja ulkoisia toimittajia.Tämä kurssi vähentää mystiikka data strategian ympäriltä ja tarjoaa konkreettiset eväät alkuun pääsemiseksi sekä miten se yhdistetään yrityksen liiketoimintastrategiaan.
Donnan käytännönläheinen ja hands-on lähestymistapa auttaa osallistujia oikeasti oppimaan, mikä data strategian laadinnassa, toteuttamisessa ja seuraamisessa on olennaisinta.
Mikäli ilmoittaudut ennen joulua, tarjoamme sinulle 20 % tarjouksen kurssin ovh-hinnasta. Käytä koodia Donna2019 ilmoittautumisen yhteydessä hyödyntääksesi tarjouksen.
Tutustu tarkempaa ohjelmaan tästä
