נוגאמי מסייעת לארגונים בהקמת Data Hub ארגוני

בעשור האחרון מתפתחת בארגונים ארכיטקטורת מידע המשלבת בנוסף לסביבת ה-Data Warehouse המסורתית גם Data Hub – סביבת נתונים ארגונית-תפעולית המהווה תווך להעברת נתוני ליבה ארגוניים באופן שוטף בין מערכות.

בסביבת ה-Data Hub מתבצע ניהול מידע על יישויות וטרנזקציות ארגוניות מרכזיות (לקוחות, ספקים, עובדים ומוצרים) בסביבה מרכזית אחת. מטרתו העיקרית היא יצירת אמת ארגונית לגבי נתונים המשותפים למערכות רבות בארגון. בבסיס התפיסה קיים מאגר מידע, השואב נתונים מכל המערכות שמשפיעות על הישויות, מטפל בסוגיות של איכות נתונים, קונפליקטים (למשל, שתי כתובות שונות של אותו הלקוח שהגיעו משתי מערכות שונות),  ולבסוף מספק שירותי גישה או דחיפה של הנתונים על היישויות למערכות אחרות בארגון שזקוקות לאינפורמציה. מעבר לאבטחת אמינות ועקביות המידע, קיומו של Data Hub חוסך ומייעל ממשקים ותלויות בין מערכות בארגון.

קיימים מספר מוצרי מדף המתמחים בניהול סביבות כאלה (מוצרי MDM – Master Data Management), אך הטמעתם כרוכה בתהליך רב השקעה וארוך שלא בהכרח מתכנס לתקציבים, וללוחות הזמנים  ולזמינות המשאבים של ארגונים. בפועל, אחוז הפרוייקטים המוצלחים ליישום כלי MDM הוא יחסית נמוך.

אז איך בכל זאת ניתן ליישם סביבת מידע המשרתת מערכות שונות בארגון מבלי להיכנס לפרויקט סבוך ומורכב? בונים פתרון שמותאם לארגון ומתחילים באיטרציות קטנות.

נוגאמי סיימה באחרונה פרוייקט מאתגר במיוחד של הקמת Data Hub באחת מחברות הסקטור הביטחוני בארץ. לחברה קטלוג מוצרים שיושב במספר מערכות שונות והיה קיים צורך ליצור מאגר מוצרים אחוד, שמאפשר תמונת מבט ברורה, איכותית ואמינה לגבי מאפייני המוצרים ועצי המוצרים השונים. היעד שהוגדר הוא 10 שבועות להעמדת סביבה חיה ובועטת, לקראת עלייתה לאוויר של מערכת ארגונית לניהול משאבים שהיתה הצרכנית העתידית הראשונה של ה-Data Hub.

מרכיבי הפרויקט המרכזיים שבוצעו על ידי נוגאמי:
1.    מיפוי ישויות – זיהוי היישויות הנדרשות. מעבר ליישות המוצר, זוהו ומודלו יישויות נלוות כגון פרויקטים, עצי מוצר (מוצרים המורכבים מתתי מוצרים). זוהו גם כלל המאפיינים הנדרשים עבור כל ישות.

2.    מיפוי "בעלים" על המידע *חלק ניכר מהפרויקט כלל מיפוי עבור כל מאפיין ומאפיין  באיזו מערכת נמצא מקור המידע המהימן ביותר עבורו (לעתים יש יותר ממערכת אחת, כמובן) , ומה נדרש במקרה של קונפילקט או מידע חסר.

3.    גיבוש ארכיטקטורת הפתרון – מאילו מערכות ייגזר המידע, האם בדחיפה או במשיכה, האם בדלתא או בגזירה מלאה, האם ב-Real time או ב-Batch ובאילו אינטרוולים של זמן. מנגד, כיצד תתבצע גישה למידע על ידי צרכנים שונים, איך ינוהלו קשרים בין ישויות (למשל, קישור מוצר לפרויקט), איך ינוהלו נתונים שגויים, איך יתבצע מעקב על תהליכי העברת המידע ועוד.

4.    פתרון מונחה Metadata וחוקה – בבסיס הפתרון קיימת שכבת Metadata שמאפשרת ניהול נוח וגמיש של חוקי ה-Mastership – חוקים הקובעים מיהי מערכת המקור האחראית על כל פריט מידע. כל היישויות, מאפייניהן וההחלטות לגבי מקורות המידע שלהן רשומים ב-Dictionary, המאפשר שינוי החוקה לגבי כל פריט מידע בצורה קלה ונוחה וללא פיתוח נוסף.

5.    הגדרת שפה אחידה – ריבוי מערכות מביא עימו בדרך כלל כפילות מונחים וערכים. חישבו למשל על מאפיין כמו סטטוס של מוצר. במערכת אחת סטטוס נשמר כקוד מספרי ובמערכת אחרת אותו סטטוס נשמר כמחרוזת. במסגרת הפרויקט אופיין ופותח מנגנון אשר מבצע איחוד של כלל הערכים הללו.

6.    אבטחת איכות המידע – על מנת להבטיח את אמינותו ואיכותו של המידע הנאגר, כלל הפתרון מנגנוני DQA (ר"ת Data Quality Assurance), שמוודאים את שלמותו של המידע, עדכניותו ונכונותו למול הקיים במערכות המקור השונות.

הפרוייקט הסתיים בהצלחה רבה והמערכת עומדת בימים אלה בפני עלייה לאוויר.