NAČRTOVALSKI VZORCI ZA UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV

Transcription

1 Mitja Hegediš NAČRTOVALSKI VZORCI ZA UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV Diplomsko delo Maribor, september 2009

2 I Diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa NAČRTOVALSKI VZORCI ZA UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV Študent: Študijski program: Smer: Mentor: Mitja Hegediš UN ŠP Računalništvo in informatika Informatika dr. Marjan Heričko, red. prof. Maribor, september 2009

3 II IZJAVA O AVTORSTVU DIPLOMSKEGA DELA Študent, Mitja Hegediš, izjavljam, da sem (v skladu z Zakonom o avtorskih in sorodnih pravicah UL št. 16/2007) avtor tega diplomskega dela, ki sem ga napisal pod mentorstvom red. prof. dr. Marjana HERIČKA. V Mariboru, dne Podpis:

4 III

5 IV ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju dr. Marjanu Heričku za pomoč in vodenje pri opravljanju diplomskega dela. Posebna zahvala velja staršem in vsem, ki so me pri študiju podpirali.

6 V NAČRTOVALSKI VZORCI ZA UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV Ključne besede: upravljanje matičnih podatkov, matični podatki, referenčna arhitektura, arhitekturni vzorci UDK: 659.2:004(043.2) Povzetek V diplomskem delu smo predstavili upravljanje matičnih podatkov in povezane načrtovalske vzorce. Preučili smo arhitekturo sistemov za upravljanje podatkov ter opisali razlike med različnimi stili implementacije in metodami uporabe. Podrobneje smo opisali načrtovalske vzorce, ki so povezani s temi sistemi in se uporabljajo v industriji. Zasnovali smo načrt sistema za upravljanje matičnih podatkov na primeru zdravstva.

7 VI DESIGN PATTERNS FOR MASTER DATA MANAGEMENT Key words: master data management, master data, reference architecture, architecture patterns UDK: 659.2:004(043.2) Abstract In this diploma we have presented master data management and its related design patterns. We researched the architecture of master data management systems and described the difference between different implementation styles and methods of use. In detail we have described design patterns that are related to those systems and are used across the industry. We have built a blueprint of a master data management system for use in healthcare.

8 VII VSEBINA 1 UVOD UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV Definicije matičnih podatkov Metode uporabe MDM Sistem reference in sistem zapisov Podatkovna vozlišča Konsolidacijski stil vozlišča Registrski stil vozlišča Koeksistenčni stil vozlišča Transakcijski stil vozlišča Pregled stilov REFERENČNA ARHITEKTURA Konceptualna arhitektura Ključne funkcionalne in tehnične zmožnosti Konceptualna arhitektura MDM Logična arhitektura MDM Komponentni model MDM VARNOSTNI VIDIKI Uvod Obvladovanje tveganja za matične podatke Upravljanje varnosti Upravljanje z identitetami, rezervacije Avtorizacija Revizije Zaščita podatkov MDM ARHITEKTURNI VZORCI Definicija vzorca Vrednost vzorcev Tipi vzorcev Arhitekturni vzorci...29

9 VIII Tipi arhitekturnih vzorcev za MDM Pregled arhitekturnih vzorcev Atributi arhitekturnih vzorcev Vzorci MDM vozlišč Vzorec registrsko vozlišče Vzorec koeksistenčno vozlišče Vzorec transakcijsko vozlišče Vzorci informacijsko usmerjene aplikacijske integracije Vzorec začetno nalaganje Vzorec sinhronizacija informacij Vzorci procesno usmerjene aplikacijske integracije Vzorec prestrezanje informacij Vzorci postavitve sistema podjetja Vzorec MDM-DW integracije Vzorec integracije MDM-BI analitičnih sistemov Vzorca MDM-CRM in MDM-ERP integracije PREGLED KOMERCIALNIH PROIZVODOV MDM Predstavitev proizvodov Primerjava proizvodov NAČRT SISTEMA UPRAVLJANJA MATIČNIH PODATKOV NA PRIMERU ZDRAVSTVA Poslovni kontekst Ustrezni arhitekturni vzorci Načrt MDM rešitve Podatkovni model MDM rešitve Primer poslovnega procesa v zdravstvenem sistemu Pridobitve SKLEP LITERATURA IN VIRI... 77

10 IX SEZNAM SLIK Slika 3.1: Pregled arhitekture sistema MDM...13 Slika 3.2: Komponente sistema MDM...14 Slika 5.1: Arhitekturni vzorci...29 Slika 5.2: Tipi arhitekturnih vzorcev za MDM...30 Slika 5.3: Pregled MDM arhitekturnih vzorcev...32 Slika 5.4: Vzorec registrskega vozlišča...35 Slika 5.5: Vzorec koeksistenčnega vozlišča...39 Slika 5.6: Vzorec transakcijskega vozlišča...43 Slika 6.1: Gartnerjev kvadrant (junij 2009)...59 Slika 7.1: Načrt informacijskega sistema ponudnika zdravstvenih storitev...67 Slika 7.2: Entitetno relacijski diagram baze sistema za upravljanje matičnih podatkov...68 Slika 7.3: Primer procesa v zdravstvu...70 Slika 7.4: Proces preverjanja podatkov pacienta...72 SEZNAM TABEL Tabela 2.1: Pregled implementacijskih stilov...8 Tabela 5.1: Arhitekturni vzorci MDM...31 Tabela 5.2: Atributi vzorcev...33 Tabela 6.1: Primerjava produktov...63 Tabela 7.1: Podpora funkcionalnosti MDM rešitve...74

11 X UPORABLJENE KRATICE MDM OLTP BI IT LOB EAI ETL EII OLAP ERP CRM SCM ISV CRUD SSL ESB JMS XML DW WS CDI PIM Master Data Management Online Transaction Processing Business Intelligence Information Technology Lines of Business Enterprise Application Integration Extract, Transform, Load Enterprise Information Integration Online Analytical Processing Enterprise Resource Planning Customer Relationship Management Supply Chain Management Independent Software Vendor Create, Read, Update, and Delete Secure Sockets Layer Enterprise Service Bus Java Message Services Extensible Markup Language Data Warehouse Web Services Customer Data Integration Product Information Management

12 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 1 1 UVOD Naš svet se je v zadnjih letih razvil v moderno informacijsko družbo z neprestanim pridobivanjem in razvojem novih znanj in inovativnih načinov, kako izboljšati osebne in poslovne pogoje. Velik del pri tem ima naša zmožnost pridobivanja in razumevanja podatkov, ki jih potrebujemo za vodenje podjetij, napovedovanje vremena, upravljanje lastnih financ, postavljanje diagnoz v medicini itd. Skozi zgodovino nam je uspelo zbrati veliko količino podatkov, se naučiti kako jih interpretirati in jih preslikati v uporabne in smiselne informacije. Tudi poslovni svet je občutil to drastično rast podatkov. In ta trend je postal še toliko bolj izrazit v digitalni dobi, ko imajo podjetja dostop ne samo do podatkov, ki so nastali v tem obdobju, ampak tudi do podatkov, ki so bili predhodno zapisani na papirju in so bili preneseni v digitalen svet. Da pa je podjetje lahko konkurenčno v tem novem digitalnem svetu, mora imeti dostop do relevantnih, točnih in popolnih informacij o strankah, poslovnih partnerjih, izdelkih in trgih. Tem informacijam rečemo matični podatki [7]. Cilj diplomske naloge je podrobneje predstaviti pojem upravljanja matičnih podatkov, tako v teoriji, kot na primeru iz vsakdanjega življenja. Po uvodni definiciji matičnih podatkov bomo predstavili najpogostejše načine uporabe upravljanja matičnih podatkov. Nato bomo predstavili tri ključne programske rešitve za obdelavo in hranjenje matičnih podatkov. Te programske rešitve so MDM vozlišča (angl.»master Data Management Hubs«). Po uvodnem poglavju se bomo podrobneje posvetili referenčni arhitekturi programskih rešitev. Začeli bomo s konceptualno arhitekturo in nato postopoma prešli preko logične arhitekture do komponentnega modela, kjer bomo podrobno predstavili vse komponente in storitve. V četrtem poglavju bomo pogledali obvladovanje tveganj in predvsem osnovne varnostne pomisleke pri upravljanju matičnih podatkov.

13 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 2 V petem poglavju bomo najprej predstavili pojem vzorca, njegove pridobitve in uporabo. Nato se bomo posvetili arhitekturnim vzorcem, ki jih najpogosteje zasledimo pri implementaciji sistemov MDM. V šestem poglavju bomo predstavili komercialne proizvode za upravljanje matičnih podatkov, ki so na voljo podjetjem. Na kratko bomo opisali njihove prednosti in pomanjkljivosti. V praktičnem delu naloge bomo predstavili načrt, kako bi takšen sistem za upravljanje matičnih podatkov deloval na primeru zdravstva. To bomo storili tako, da bomo prikazali primer poslovnega procesa in na podlagi njega prikazali delovanje sistema MDM.

14 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 3 2 UPRAVLJANJE MATIČNIH PODATKOV 2.1 Definicije matičnih podatkov Upravljanje matičnih podatkov je verodostojni, zanesljiv temelj za podatke, ki se uporabljajo znotraj mnogih aplikacij. Namen upravljanja matičnih podatkov je omogočiti en sam pogled na dejansko aktualno stanje, ne glede na to kje se podatki nahajajo [1]. Matični podatki so podatki, ki so ključni za delovanje podjetja. To so lahko podatki o strankah, izdelkih, zaposlenih, računih, lokacijah, dobaviteljih itd. Večinoma so porazdeljeni med mnogimi sistemi, niso upravljani in so neznane kakovosti.[6] Matične podatke lahko definiramo kot podatke, ki so bili prečiščeni, racionalizirani in integrirani v podjetje za ključne poslovne aktivnosti [7]. Matični podatki so podatki, ki se ohranjajo med transakcijami. V primeru, da uporabnik kupuje knjige preko spletne trgovine, se uporabijo podatki o imenu, naslovu, elektronski pošti itd. To so matični podatki in so neodvisni od transakcij. Podatki, katere knjige je kdaj kupil, številka naročila itd. pa so transakcijski podatki. Podobno velja tudi za podatke o dobaviteljih, zaposlenih, izdelkih itd [28]. Matični podatki so dosleden in enoten nabor identifikatorjev in razširjenih atributov, ki opisujejo jedrne entitete podjetja in se uporabljajo v več poslovnih procesih. Primeri takšnih entitet so osebe (stranke, prospekti, ljudje, državljani, zaposleni, prodajalci, dobavitelji in poslovni partnerji), prostori (lokacije, pisarne in podružnice) in stvari (računi, police, produkti in storitve) [27].

15 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Metode uporabe MDM Če pogledamo vloge matičnih podatkov znotraj podjetja, najdemo tri ključne metode uporabe [2, 3, 5] : kolaborativno avtorstvo (angl.»collaborative Authoring«), operativna (angl.»operational«) in analitična (angl.»analytical«) metoda. Kolaborativen MDM Kolaborativen MDM upravlja s procesi, ki podpirajo kolaborativno avtorstvo matičnih podatkov, kar vključuje kreacijo, definicijo, dopolnjevanje in odobritev matičnih podatkov. Ta metoda uporabe predstavlja doseg dogovora o kompleksni temi znotraj skupine ljudi. Takšen proces je pogosto vgrajen v delovni tok, ki lahko vsebuje tako avtomatizirana kot ročna opravila. Informacije o procesiranih matičnih podatkih se podajajo od opravila do opravila znotraj delovnega toka in se vodijo vseskozi njihov življenjski krog. Operativni MDM V operacijskem stilu, se MDM strežnik obnaša kot sistem OLTP, ki se odziva na zahteve več aplikacij in uporabnikov. Operativnii MDM zagotavlja storitve brez stanja (angl.»stateless services«) v visoko zmogljivem okolju. Na te storitve se lahko sklicujejo poslovni procesi ali neposredno aplikacije ali vmesniki. Operativne MDM storitve se pogosto načrtujejo za sisteme, ki uporabljajo storitveno usmerjeno arhitekturo in tradicionalna okolja. Analitičen MDM Analitičen stil MDM je presek med poslovnim obveščanjem (angl.»business Intelligence«ali BI) in upravljanjem matičnih podatkov. Poslovno obveščanje je široko področje, ki vsebuje poslovna poročila, podatkovna skladišča, področna podatkovna skladišča, podatkovno rudarjenje in še mnoga ostala področja. Da so sistemi poslovnega obveščanja uporabni, potrebujejo smiselne in zaupanja vredne podatke.

16 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Sistem reference in sistem zapisov Cilj sistema MDM je zagotovitev točnih matičnih podatkov celotnemu sistemu v podjetju. Idealno bi to pomenilo, da obstaja samo ena kopija matičnih podatkov, s katerimi upravlja sistem MDM. Vse aplikacije, ki potrebujejo matične podatke, bi dostopale do njih preko tega sistema, prav tako bi se izvedle vse posodobitve. Matični podatki v idealni MDM implementaciji bi bili sistem zapisov (angl.»system of Record«) [4]. To pomeni, da so podatki, katere upravlja sistem MDM, najboljši vir. To bi pomenilo, da so podatki najnovejši in najvišje kakovosti. Doseči idealen sistem MDM je lahko zahtevna naloga iz več razlogov. Obstoječe sisteme je potrebno prirediti, kar je lahko zelo kompleksna naloga, ki prinese s seboj tudi visoke stroške. Matični podatki so zaklenjeni v paketnih aplikacijah. Prav tako je potrebno upoštevati pravne omejitve pri pretoku podatkov v geopolitičnem prostoru. Vsi ti faktorji prispevajo k potrebi po kopiranju matičnih podatkov. Včasih so te kopije samo podmnožica, včasih pa popolnoma redundantne replike. Te kopije so lahko dobro upravljane, integrirane in sinhronizirane razširitve sistema MDM. Kadar so kopije matičnih podatkov sinhronizirane s sistemom zapisa, kar pomeni, da je ohranjena integriteta in kakovost podatkov znotraj obeh sistemov, lahko to kopijo imenujemo sistem reference (angl.»system of Reference«). Čeprav so podatki sinhronizirani s sistemom zapisov, ni nujno, da so vedno ažurni. Posodobitve in spremembe v sistemu zapisov se pogosto prenašajo periodično in so paketne. 2.4 Podatkovna vozlišča Vse MDM arhitekture so namenjene podpori transparentnega, deljenega dostopa do matičnih podatkov. Zato si vse arhitekturne paradigme delijo temeljne karakteristike dostopa do podatkov, večinoma omogočene na storitvenem nivoju. Vendar pride do razlik med sistemi, ki podpirajo različne metode uporabe [3]. Posledično so se uveljavili štirje različni arhitekturni stili podatkovnih vozlišč [6, 7, 8]: konsolidacijsko vozlišče (angl.»consolidation Hub«), registrsko vozlišče (angl.»registry Hub«),

17 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 6 koeksistenčno (angl.»coexsistence Hub«) ali hibridno (angl.»hybrid Hub«) vozlišče, transakcijsko vozlišče (angl.»transactional Hub«) Konsolidacijski stil vozlišča Konsolidacijski stil implementacije vozlišča združi matične podatke iz različnih obstoječih sistemov, tako podatkovnih baz kot aplikacijskih sistemov. Ti združeni podatki se preoblikujejo, prečistijo, ujemajo in integrirajo na način, ki zagotavlja popoln zapis matičnih podatkov za eno ali več domen. Primarno se podatki spreminjajo v izvornih sistemih, kar pomeni, da je tak sistem primeren samo za branje podatkov. Ker takšen sistem pridobiva podatke posredno iz drugih sistemov, ti podatki niso ažurni. Če se podatki paketno prenesejo enkrat dnevno, so podatki še vedno uporabni za odločitvene sisteme, za operativno poslovanje pa so podatki prestari. Prav tako nastane problem pri spremembah obstoječih aplikacij, saj je potrebno spremeniti tudi konsolidacijsko vozlišče Registrski stil vozlišča Registrski stil implementacije podatkovnega vozlišča je uporaben predvsem kot referenca nižjim sistemom za branje podatkov, z minimalno podatkovno redundanco. To pomeni, da sistem MDM vsebuje minimalen nabor atributov, s katerimi lahko edinstveno identificira zapis matičnih podatkov. Razdelilnik je zmožen očistiti in primerjati samo te identifikacijske podatke in ne matičnih podatkov, ki jih upravljajo drugi sistemi in podatkovne baze. Registrski stil implementacije torej služi drugim aplikacijam kot sistem referenc, v katerem so podatki samo za branje. Eden izmed glavnih problemov takšnega vozlišča je, da ni primeren za dvig kakovosti matičnih podatkov. Prav tako je občutljiv na dostopnost in odzivnost obstoječih sistemov. Če nek sistem, ki predstavlja vir podatkov, preneha delovati, to neposredno vpliva na sistem MDM.

18 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Koeksistenčni stil vozlišča Koeksistenčni stil implementacije vključuje matične podatke, ki se lahko nahajajo na različnih lokacijah in vključuje fizični zapis podatkov v sistemu MDM, ki so sinhronizirani z izvornimi sistemi. Zapisi podatkov se večinoma kreirajo paketno in nad njimi se lahko izvajajo povpraševanja in posodobitve. Posodobitve matičnih podatkov se lahko tudi izvedejo v izvornih nižjih sistemih. Takšna implementacija sistema ni sistem zapisov, ker ni edino mesto kjer se matični podatki kreirajo in posodabljajo. Je eden izmed ključnih sistemov v porazdeljenem okolju, ki lahko služi kot verodostojni vir matičnih podatkov za druge aplikacije in sisteme. Ker se podatki fizično naslavljajo znotraj sistema, se lahko upravlja z njihovo kakovostjo. Bistvena prednost takšnega sistema je, da zagotavlja celoten nabor zmožnosti sistema MDM, ampak ne zahteva temeljitih sprememb v obstoječem informacijskem okolju. Slabost je, da so podatki lahko zastareli Transakcijski stil vozlišča Transakcijski stil implementacije vozlišča je centraliziran in popoln nabor matičnih podatkov za eno ali več domen. Je sistem zapisov in služi kot ena sama verzija obstoja za matične podatke, ki jih upravlja. Transakcijsko vozlišče je del operativnega okolja, ki sprejema in se odziva na zahteve. Ker takšna implementacija predstavlja sistem zapisov se vse posodobitve vršijo neposredno na tem sistemu z uporabo storitev, ki jih vozlišče zagotavlja. Ko se izvrši posodobitev, se podatki očistijo in primerjajo, tako da se ohrani nivo kakovosti podatkov. Po uspešni posodobitvi sistem distribuira spremembe zainteresiranim aplikacijam in uporabnikom. Transakcijska implementacija vozlišča zagotavlja več pridobitev. Kot sistem zapisov vsebuje aktualne, prečiščene, verodostojne matične podatke in zagotavlja tako dostop, kot vodenje. Implementira se lahko katerakoli metoda uporabe sistema (kolaborativna, operativna ali analitična). Primarne slabosti takšnega vozlišča so stroški in kompleksnost vzpostavitve delovanja. Implementacija transakcijskega vozlišča pomeni, da je potrebno prilagoditi obstoječe sisteme in poslovne procese. Prehod na transakcijsko vozlišče se lahko opravi v korakih, kar zmanjša motnje sistema.

19 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Pregled stilov Implementacijski stili predstavljeni v tem poglavju so komplementarni. V tabeli 2.1 je predstavljena primerjava teh stilov ter njihovih pridobitev in slabosti. Različne domene matičnih podatkov so lahko implementirane z različnimi stili znotraj enega sistema MDM. Prav take se pogosto začne postavitev sistema MDM z enim implementacijskim stilom in se kasneje nadgradi v bolj obsežen stil. Tabela 2.1: Pregled implementacijskih stilov Stil Konsolidacijski Registrski Koeksistenčni Transakcijski Delovanje Združevanje podatkov v shrambo za branje Vzdrževanje sistema referenc na podatke v sistemih znotraj podjetja. Upravljanje ene različice matičnih podatkov in sinhronizacija z drugimi sistemi. Upravljanje ene različice matičnih podatkov in omogočanje dostopa s pomočjo storitev Prednosti Uporaba za pripravo podatkov Celoten pregled podatkov se sestavi po potrebah, hitra izgradnja. Obstoječi sistemi ostanejo nespremenjeni, zmožnost pisanja in branja. Podpora novim in obstoječim transakcijskim sistemom, sistem zapisov Slabosti Samo branje podatkov, podatki niso ažurni Večinoma samo branje podatkov, kompleksno upravljanje Podatki niso vedno ažurni Potrebno je prilagoditi obstoječe sisteme Uporaba Analitična Operativna Kolaborativna, operativna, analitična Kolaborativna, operativna, analitična Sistem Reference Reference Reference Zapisov

20 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 9 3 REFERENČNA ARHITEKTURA V tem poglavju bomo predstavili glavne funkcionalne značilnosti upravljanja matičnih podatkov, kar omogoča lažjo predstavo kam in kako lahko umestimo sistem za upravljanje matičnih podatkov v podjetju. Namen tega poglavja je opisati delovanje sistema MDM ter predstaviti glavne arhitekturne gradnike. 3.1 Konceptualna arhitektura Cilj konceptualne arhitekture je predstaviti dekompozicijo sistema, brez spuščanja v podrobnosti. Identificirati je potrebno ključne gradnike, kot so komponente in relacije med njimi, ter arhitekturni mehanizmi [9]. Na konceptualnem nivoju referenčne arhitekture začnemo prenašati ključne koncepte in zmožnosti sistema v ideje in možne arhitekturne gradnike za implementacijo MDM rešitve. Obstaja skupen nabor funkcionalnih in tehničnih zmožnosti, ki podpirajo implementacijo MDM rešitev ter vključuje podporo ene ali več domen matičnih podatkov in različnih metod uporabe [4]. To še ne pomeni, da je potrebno implementirati vse zmožnosti in funkcionalnosti, ki so bile identificirane v okvirju MDM rešitve. Načrtovalci sistema določijo arhitekturno zgradbo na podlagi analiz in načrtovanja glede na potrebe obstoječih programskih rešitev v informacijskem sistemu in identificirajo pomanjkljivosti, ki potrebujejo nove tehnologije Ključne funkcionalne in tehnične zmožnosti Zmožnost upravljanja življenjskega cikla matičnih podatkov Upravljanje življenjskega cikla matičnih podatkov podpira definicijo, kreiranje, dostop in upravljanje z matičnimi podatki. Na matične podatke je potrebno vplivati in jih vzdrževati skozi vso njihovo življenjsko dobo.

21 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 10 Sistem MDM naj bi bil sposoben zagotoviti naslednje zmožnosti [6]: Zmožnost upravljanja s podatki od trenutka njihovega nastanka v sistemu MDM vse do trenutka, ko ti podatki niso več potrebni. Zmožnost grupiranja in definicije hierarhije med matičnimi podatki znotraj iste domene matičnih podatkov. Zmožnost prilagodljivega preslikovanja, ki je potrebna za ravnanje s kompleksnimi povezavami med domenami matičnih podatkov, kot so produkt in prodajalec ali stranka in račun. Upravljanje z verzijami je potrebno za razumevanje, kako se je stanje entitete matičnih podatkov spreminjalo s časom. To zajema tudi spremembe podatkov. Podatek o avtorstvu je morda potreben za definicijo, upravljanje in dodajanje informacij k entitetam kot so produkt, dobavitelj in stranka. Zmožnost hitrega dodajanja matičnih podatkov. Upravljanje porekla med entiteto v sistemu MDM in izvornim sistemom, ker sistem MDM morda ne vsebuje vseh informacij o entiteti matičnih podatkov, ampak samo atribute, ki ji je potrebno voditi v centralni shrambi MDM. Zaščita podatkov za upravljanje dostopa in vidnosti matičnih podatkov. Zmožnost revizije podatkov za razumevanje»kdo«,»kaj«,»kako«in»kdaj«je podatke spreminjal skozi čas. Zmožnost upravljanja kakovosti podatkov Zmožnost upravljanja kakovosti podatkov zagotovi informacijsko integriteto v sistemu MDM in vzdrževanje visoko kakovostnih in standardiziranih matičnih podatkov. To vključuje sposobnost samodejnega upravljanja kakovosti podatkov, kakor zmožnost implementacije pravil za upravljanje s kakovostjo podatkov. Zmožnosti upravljanja kakovosti: Analiza in profiliranje podatkov je potrebno za razumevanje kakovosti in strukture matičnih podatkov v izvornih sistemih ter določitev potrebnih pravil za čiščenje in združevanje podatkov iz različnih zapisov matičnih podatkov.

22 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 11 Zmožnosti za izboljšanje kakovosti podatkov z uporabo standardizacije, validacije in logike za čiščenje podatkov. Zmožnost upravljanja podatkov je potrebna za usklajevanje entitet matičnih podatkov v primeru konfliktov in uveljavljanje pravil za posodobitve kritičnih matičnih podatkov. Zmožnost merjenja starosti podatkov in periodična osvežitev ter ponovna validacija kakovosti matičnih podatkov, ki se nahajajo v centralni shrambi matičnih podatkov. Zmožnost harmonizacije matičnih podatkov Zmožnost harmonizacije matičnih podatkov podpira integracijo LOB sistemov s sistemom MDM in distribucijo matičnih podatkov v podjetju s pomočjo tehnik aplikacija-aplikacija in integracija podatkov. Zmožnosti harmonizacije matičnih podatkov [6]: Zmožnosti integriranja za izboljšanje deljenja, združevanja in analize matičnih podatkov med obstoječimi poslovnimi sistemi in sistemom MDM. Sistem MDM naj bi podpiral tehnike EAI (angl.»enterprise Application Integration«), ETL (angl.»extract, Transform, Load«) in EII (angl.»enterprise Information Integration«) za sinhronizacijo informacij med MDM in poslovnimi sistemi ter zagotovil podporo poslovnim procesom. Zmožnost sistema MDM, da odstrani matične podatke iz poslovnega sistema, če ti podatki niso več aktualni ali potrebni. Funkcionalnost avtomatiziranega ali ročnega odstranjevanja napak pri sinhronizaciji matičnih podatkov znotraj podjetja v primeru izpada. MDM rešitev mora podpirati okolje, v katerem se izvede velika količina transakcij v realnem času. Rešitev naj bo zasnovana tako, da podpira tudi nefunkcionalne zahteve kot so zanesljivost, dostopnost, izvršitev in merljivost.

23 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 12 Zmožnost analize in vpogleda Zmožnost analize in vpogleda identificira, kako lahko MDM rešitev zagotovi znanje in vpogled za podporo poslovnim odločitvam, omogoča razvoj poslovnih rešitev in omogoča celoten pogled entitet matičnih podatkov. Zmožnosti analize in vpogleda [6]: Analitična funkcionalnost je potrebna za odkrivanje notranjih povezav, tako očitnih kot neočitnih, ki lahko pomagajo pri poslovnih odločitvah. Analitične zmožnosti so lahko potrebne tudi za izboljšanje poslovnih odločitev na globalni ravni podjetja z zagotavljanjem točnih podatkov regionalnih organizacij. Funkcionalnost za dostop do strukturiranih in nestrukturiranih informacij o entiteti matičnih podatkov, ki je porazdeljena med več izvori podatkov. Zmožnost sodelovanja pri podpori upravljanja statusa procesa, definiranega kot zaporedje opravil, ki jih izvajajo osebe ali so avtomatizirana s sistemom. Funkcionalnost, ki omogoča konfiguriranje storitve upravljanja dogodkov, z definiranjem pogojev za poslovni dogodek in obveščevalne storitve, ki ustvarjajo obvestila o dogodkih Konceptualna arhitektura MDM Podjetje je sestavljeno iz sistemov za različne panoge, ki podpirajo avtomatizacijo procesov znotraj podjetja in analitične sposobnosti, kot so podatkovna skladišča ali OLAP tehnologije. Poslovni sistemi so lahko kombinacija po meri razvitih, podedovanih sistemov in paketnih aplikacij, kot so ERP, CRM ali SCM. Ti sistemi so tipično implementirani na heterogenih platformah z različnimi tipi podatkovnih shramb. Ključni arhitekturni gradniki, prikazani na sliki 2.1, ki jih lahko podjetje uporablja in so pomembni za implementacijo MDM rešitve: Zunanji ponudniki storitev, ki ponujajo informacije o poslovnih partnerjih, demografske podatke ali zakone in regulacije na državnem nivoju. Upravitelj procesov (angl.»proces Manager«), ki koreografira in upravlja dolgotrajne procese, ki zajemajo različne sisteme in vključujejo človeška opravila.

24 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 13 Povezovalna in interoperabilna plast (angl.»connectivity and interoperability«) zagotavlja povezljivost med internimi in eksternimi sistemi v podjetju. MDM storitve in MDM shramba, ki vsebuje matične podatke iz različnih domen (uporabnik, račun, dobavitelj, produkt in lokacija). Storitev informacijske integracije (angl.»information integration services«) zagotavlja informacijske storitve, ki podpirajo interakcijo z MDM storitvami v realnem času. Identitetna analitika določa identiteto oseb in storitve, ki omogočajo določitev povezav med osebami in organizacijami. Slika 3.1: Pregled arhitekture sistema MDM Sistem MDM naj bi vključeval knjižnico ponovno uporabnih storitev, tako fino-zrnatih kot grobo-zrnatih, ki podpirajo informacijsko osredotočene podatkovne procedure, ki jih podjetje lahko uporablja kot storitev. Sistem MDM omogočajo podjetju centralizirano kontrolo in vzdrževanje teh informacijskih storitev, ki zagotavljajo dosledno obliko podatkov in vršijo poslovna pravila nad podatki. To zagotavlja kakovost in doslednost pri uporabi matičnih podatkov v pravilnem kontekstu in času v sistemih podjetja.

25 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Logična arhitektura MDM Bistvo logične arhitekture upravljanja matičnih podatkov je opredelitev odgovornosti za glavne arhitekturne gradnike (slika 2.2), ki zagotavljajo funkcionalnosti upravljanja matičnih podatkov in integracijo sistema MDM z obstoječimi rešitvami. Storitev upravljanja matičnih podatkov in gradniki informacijske integracije so temelj več domenam matičnih podatkov, kot so izdelek, stranka, dobavitelj, račun in lokacija. Logična arhitektura MDM je zasnovana tako, da prilagodljivo zagotavlja zmožnosti, potrebne za podporo različnih implementacijskih načinov [6]. Upravljanje hierarhij in relacij Storitve upravljanja matičnih podatkov Vmesniške storitve Storitve upravljanja življenjskega cikla Upravljanje z dogodki Avtorstvo Osnovne storitve Shramba matičnih podatkov Upravljanje s kakovostjo podatkov Metapodatki Matični podatki Zgodovinski podatki Referenčni podatki Slika 3.2: Komponente sistema MDM Nabor storitev upravljanja matičnih podatkov je združen v naslednje programske komponente: Vmesnik je konstantna vstopna točka za zahteve do sistema MDM. Tehnike za uporabo so lahko: sporočila, klici metod in spletne storitve. Upravljanje življenjskega cikla matičnih podatkov ponuja CRUD (kreiranje, branje, posodobitve in brisanje) storitve, ki nudijo podporo za matične podatke. Upravljanje hierarhij in relacij upravlja s hierarhijami, združevanjem in relacijami, ki so bile definirane za matične podatke. Te povezave so lahko: genogrami, gospodinjstva, tipi povezav strank s podjetjem, določanje tipov izdelkov ali strank itd. Upravljanje z dogodki omogoča proženje operacij, ki temeljijo na zaznanih dogodkih.

26 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 15 Avtorstvo omogoča storitve avtorstva, odobravanja, upravljanja, prilagajanja in razširjanja definicije matičnih podatkov, kakor tudi zmožnost dodajanja ali spreminjanja instance matičnih podatkov kot so izdelek, prodajalec ali dobavitelj. Upravljanje s kakovostjo podatkov potrjuje in uveljavlja pravila o kakovosti podatkov in opravlja standardizacijo tako za strukturo, kot vrednosti podatkov. Osnovne storitve so na voljo kot podpora varnosti in zasebnosti, iskanju, vodenju revizij in delovnim tokovom. Shramba matičnih podatkov je sestavljena iz matičnih podatkov, tako instanc kot definicije matičnih podatkov, metapodatkov za sistem MDM in zgodovinskih podatkov, ki beležijo spremembe nad matičnimi podatki. 3.3 Komponentni model MDM Komponentni model MDM se nanaša na množico arhitekturnih diagramov in povezanih opisov, ki zagotavljajo nizko-nivojske podatke o referenčni arhitekturi sistema MDM [6]. MDM vmesniške storitve Serijska komponenta, ki podpira sprejem vhodnih podatkov iz enega ali več poslovnih sistemov in omogoča distribucijo posodobitev matičnih podatkov s pomočjo paketnih posodobitev. RMI storitev, ki potrdi avtorizacijo za vhodno zahtevo in nato kliče MDM storitev. Spletna storitev, ki najprej potrdi avtorizacijo za zahtevo MDM storitve in nato zahteva to MDM storitev. XML storitev, ki zagotavlja zmožnost razčlembe vhodne XML datoteke in sestavo odgovora v obliki XML. Storitev sporočil, ki omogoča pridobivanje in razgradnjo sporočil iz vrste, potrditev avtorizacije za zahtevo MDM storitve in nato klic te MDM storitve. Storitev objave in naročnine, ki omogoča sistemu MDM, da se naroči na sporočila, objavljena v vrsti, ali pošlje sporočila v vrsto tako, da registrirani sistemi lahko pridobijo posodobitve matičnih podatkov iz sistema MDM.

27 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 16 Storitev uvoza in izvoza omogoča uvoz matičnih podatkov, ki so v specifičnem datotečnem formatu, v sistem MDM za procesiranje in izvoz podatkov iz sistema MDM v specifičnem formatu. Vmesnik za standardizacijo podatkov je storitev, ki zahteva standardizacijo podatkov, čiščenje podatkov in prileganje podatkov od zunanje komponente. Storitev integracije imenika, ki lahko zahteva avtentifikacijske in avtorizacijske storitve od podjetniškega imenika. Adapterji, ki olajšajo integracijo z zunanjimi ponudniki podatkov. Storitve upravljanje življenjskega cikla Grobo-zrnate storitve so agregat fino-zrnatih storitev, ki so dosegljive na funkcijskem nivoju domene matičnih podatkov. Te storitve lahko sestavimo tako, da podpirajo poslovne procese. Demografske storitve zagotavljajo zmožnosti kreiranja, posodabljanja in brisanja za domeno osebe. Lokacijske storitve za vzdrževanje domačega naslova, naslova za dostavo, naslova za dostavo računov in kontaktnih informacij za osebo ali organizacijo. V nekaterih industrijskih panogah se ti podatki lahko nanašajo tudi na zgradbe, tovarne, trgovine ali celo vrsto polic v trgovini. Storitev vpogleda v odjemalce omogoča poslovni logiki, da določi kdaj določena stranka izpolnjuje določene pogoje. Storitev upravljanja s podatki bi naj bila na voljo, da analizira in oceni kakovost matičnih podatkov v sistemu MDM in podpira ročno usklajevanje konfliktov, grupiranj in povezav. Storitev zgodovine interakcij lahko identificira strankine interakcije, ki so bile opravljene znotraj poslovnih enot preko različnih komunikacijskih kanalov. Storitev vodenja računov nudi storitve za domeno računa. Ta domena matičnih podatkov vsebuje podatke o računih, kot so finančni računi, točke zvestobe, dogovori in pogodbe. Storitev vodenja izdelkov nudi zmožnosti kreiranja, posodabljanja in brisanja za domeno izdelkov. Ta domena vsebuje podatke o izdelkih kot so identifikacijska

28 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 17 številka, opis izdelka, specifikacije izdelka, dimenzije izdelka, dimenzije paketa in proizvajalca. Storitve upravljanja kakovosti podatkov Storitev validacije in prečiščevanja podatkov nudi storitve za definicijo in uveljavitev validacije, standardizacije in prečiščevanja podatkov. Ta pravila določijo, kdaj so podatki sprejemljivi za sistem MDM. To so pravilen format datuma, minimalne in maksimalne vrednosti in kontrolne vsote na določenih podatkih. Storitev usklajevanja nudi storitve za zaznavanje dvojnih entitet matičnih podatkov in upravljalne storitve, ki jih lahko zahteva komponenta za upravljanje podatkov, da ročno ali avtomatizirano razrešuje konflikte. Storitev sklicevanja vzdržuje poreklo podatkov glede na izvorni sistem za entitete matičnih podatkov in omogoča popoln pregled konstrukta matičnih podatkov, kot sta stranka ali izdelek, katerih informacije so vsebovane v različnih sistemih. Storitve avtorstva Sheme matičnih podatkov nudijo zmožnost za definicijo shem entitet matičnih podatkov, kot so definicija izdelka, dobavitelja, stranke ali pogodbe. Hierarhične storitve omogočajo definicijo in spreminjanje hierarhičnih struktur, ki povezujejo entitete matičnih podatkov med seboj. Storitve združevanja se uporabljajo za identifikacijo in upravljanje z zbirkami entitet matičnih podatkov s skupnimi značilnostmi in asociacijo različnih vrednosti, kot je skupni kontaktni naslov. Relacijske storitve omogočajo kreiranje in upravljanje definicij relacij med entitetami matičnih podatkov znotraj iste domene matičnih podatkov, kot tudi relacij med različnimi domenami matičnih podatkov. Storitve atributov se uporabljajo za kreiranje ali posodabljanje vrednosti matičnih podatkov in za definicijo strukture, privzetih vrednosti in formatov za atribute matičnih podatkov.

29 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 18 Pogledi so definirani kot podpora povpraševanju po matičnih podatkih, ki temeljijo na različnih taksonomijah. V tej komponenti so pogledi predstavljeni kot nabor storitev, ki zagotavljajo zmožnost definiranja več taksonomij za predstavitev hierarhij matičnih podatkov in njihovih relacij. Storitve upravljanja z dogodki matičnih podatkov Upravljanje z dogodki zagotavlja zmogljivost definiranja poslovnih pravil za zaznavanje dogodkov znotraj sistema MDM. Poslovna pravila določajo pogoje za dogodek, kot je sprememba matičnih podatkov, kateri lahko sproži nov poslovni proces, relacijo med entitetami matičnih podatkov, časovne omejitve za dogodek in individualne akcije, ki so potrebne ob pojavu tega dogodka. Upravljanje s kritičnimi podatki zagotavlja sposobnost implementacije pravil za upravljanje s podatki. Pravila se lahko uporabljajo za določitev pogojev, kdaj je potrebno pri upravljanju z matičnimi podatki vključiti skrbnika podatkov. Storitev za obveščanje omogoča, da sistem obvesti določenega uporabnika ali sistem o nastanku novega dogodka. Storitve upravljanja s hierarhijami in povezavami»roll-up«storitev zagotavlja organizacijsko zmožnost za povpraševanje ali vpogled v hierarhijo in upravljanje s hierarhijami, ko pride do sprememb entitet matičnih podatkov, ki so vsebovane v tej hierarhiji. Relacijska storitev upravlja s skupinami, ki so bile definirane med entitetami matičnih podatkov znotraj določene domene. Storitev vodenja verzij omogoča funkcionalnost, ki omogoča zajemanje in vpogled v stanje entitet matičnih podatkov, hierarhij matičnih podatkov ali relacij v določenem trenutku. Storitev pogledov omogoča povpraševanje po matičnih podatkih, ki se nahajajo v imeniku matičnih podatkov.

30 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 19 Osnovne MDM storitve Storitev varnosti in zasebnosti se uporablja za verifikacijo avtorizacije dostopa do storitev upravljanja z življenjskim ciklom matičnih podatkov in storitev iskanja za uporabnike in skupine uporabnikov. Storitev vodenja revizij shranjuje zgodovino transakcij, dogodkov in spremembe, ki so bile opravljene nad matičnimi podatki v določenem času. Storitev upravljanja delovnih tokov omogoča modeliranje in upravljanje z delovnim tokom za določenega uporabnika in sistemske aktivnosti, ki podpirajo avtorstvo matičnih podatkov, poslovnega procesa ali vodenje podatkovnih procesov. Storitev iskanja omogoča definiranje novih povpraševanj in proženje vnaprej določenih metod. Shramba matičnih podatkov Definicija matičnih podatkov določa matične podatke, hierarhijo med matičnimi podatki in relacije. Prav tako identificira sheme matičnih podatkov, ki vsebujejo atribute, privzete vrednosti in formate podatkov. Instančni matični podatki so dejanske vrednosti atributov matičnih podatkov, kot so stranka, dobavitelj, lokacija ali organizacija. Referenčni podatki se lahko uporabljajo na globalnem nivoju znotraj organizacije. Ti podatki so lahko kode držav, valut. Zgodovinski podatki so podatki o transakcijah in dejanskih spremembah nad matičnimi podatki. Metapodatki so lahko nastali zaradi uporabe storitev avtorstva ali konfiguracije in administracije sistema MDM ter podpore funkcionalnostim, kot so potrjevanje podatkov, prečiščevanje podatkov ali deterministično združevanje podatkov.

31 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 20 4 VARNOSTNI VIDIKI 4.1 Uvod Upravljanje matičnih podatkov v organizaciji poveča vrednost informacijam, kar pa na žalost tudi pomeni, da se poveča potencialna škoda organizaciji v primeru izgube, razkritja ali nepravilnih posegov v matične podatke. Bistvene, visoko vredne, centralizirane informacije podjetja so sedaj nova tarča za napad. To so lahko oportunistični notranji sodelavci [10] ali zlonamerni tujci. Če se v sistemu hranijo in obdelujejo osebni podatki strank, je potrebno upoštevati tudi določila zakonov, kot sta Zakon o elektronskih komunikacijah [11] in Zakon o varstvu osebnih podatkov [12]. Z sistemom za upravljanje matičnih podatkov so prej razpršeni podatki sedaj na voljo na enem samem mestu. To pomeni, da so bili podatki pred uvedbo sistema MDM porazdeljeni med več različnimi aplikacijami, katere imajo svoje varovalne mehanizme, vmesnike in shrambe. Da bi napadalec uspešno pridobil popolne matične podatke bi moral vdreti v več različnih sistemov in nato podatke še primerno združiti. Dodatni problem za napadalca predstavljajo tudi fizično ločena omrežja, v katerih se omenjeni sistemi tipično nahajajo. Matični podatki, s katerimi upravlja sistem MDM, so med najvrednejšimi podatki v organizaciji. Domene, ki jih vključujejo matični podatki so [6]: Občutljivi podatki strank, kot so naslov, enotna matična številka občana, številke transakcijskih računov, številke kreditnih kartic in datumi poteka le teh. Ti podatki se lahko uporabijo v namen kraje identitete [13]. Informacije o prodajalcih, dobaviteljih in pogodbah, ki so tajne in občutljive za podjetje. Ti podatki predstavljajo grožnjo v smislu industrijskega vohunjenja. Neobjavljene podrobnosti o novih produktih ali storitvah, ki jih podjetje pripravlja za ponudbo. Te podrobnosti zajemajo podatke kot so cene, specifikacije in marketinški programi. Ključni finančni podatki, kar vključuje podrobne informacije o računih, pogodbah in informacije o nakupih.

32 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Obvladovanje tveganja za matične podatke Obvladovanje tveganja za matične podatke je ena izmed glavnih komponent programa informacijske varnosti, ki temelji na obvladovanju tveganj za podatke podjetja. Uporaba najboljših varnostnih praks organizacije v okolju upravljanja matičnih podatkov, olajša podjetju analiziranje tveganja in kontrolo nad izborom postopkov, ki jih najdemo v tradicionalnem upravljanju tveganj informacij [14]. Faza identifikacije upravljanja tveganja je relativno enostavna, saj bi morala biti vključena že v projekt uvajanja upravljanja matičnih podatkov. Uvajanje arhitekturnih vzorcev za upravljanje matičnih podatkov lahko tvori izhodišče za oceno grožnje in ranljivosti ter osnovo za izbiro primerne zaščite, katero se lahko vključi v izbrano arhitekturo. Pristop k oceni analize tveganja, izbor zaščite in implementacije vključuje: Analizo tveganja za upravljanje matičnih podatkov: o Identifikacija sredstev upravljanja matičnih podatkov in ocenitev približne vrednosti matičnih podatkov. o Ocena tveganja in groženj za matične podatke na visokem nivoju. Izbor zaščite in implementacije: o Identifikacija specifičnih ranljivosti sistema MDM in povezanih groženj, na podlagi določene arhitekture in vzorcev za sistem upravljanja matičnih podatkov. o Priporočilo varnostnih kontrol, ki jih lahko najdemo v varnostni arhitekturi podjetja. 4.3 Upravljanje varnosti Upravljanje z identitetami, rezervacije Če si predstavljamo, da je Janez Novak potrjen na povratnem posredniku (angl.»reverse proxy«), kot jnovak. Posrednik določi ali ima uporabnik pravico dostopa do sistema. Če je avtorizacija potrjena, se zahteva in identiteta posredujeta sistemu. Ta identiteta se v sistemu uporablja za lastno avtorizacijo in revizijo. Sistem nato ustvari zahteve za MDM

33 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 22 storitve, kjer je morda potrebna drugačna identiteta za dostop do informacij, ki se nahajajo v shrambi sistema MDM. Potrebno je transformirati identiteto jnovak iz sistema v drugo identiteto, ki ustreza sistemu MDM. Možni so trije načini: 1. Preslikava jnovak identitete v podatkovno bazo. Ta zahteva je ena proti ena preslikava uporabniške identitete. Ta pristop je primeren, kadar mora podatkovna baza narediti avtorizacijo ali revizijo za identiteto Janeza Novaka. 2. Preslikava identitete jnovak v administrativno ali sistemsko identiteto v podatkovno bazo. Ta pristop je primeren, kadar podatkovna baza potrebuje za avtorizacijo in vodenje revizij navadno administrativno identiteto. Podatkovni bazi ni potrebno poznati uporabnika, vendar nastane problem pri vodenju revizij, saj se identiteta uporabnika ne pošlje v podatkovno bazo. 3. Preslikava identitete jnovak v funkcionalno identiteto, kar predstavlja plast MDM storitev. Avtorizacija in vodenje revizij se odvija v plasti MDM storitev. Ta preslikava je mnogo proti ena, kar poenostavlja postavitveno topologijo sistema, vendar povečuje varnostne ukrepe v plasti MDM storitev in onemogoči vodenje revizij za končnega uporabnika. Idealna rešitev tega problema mora vsebovati tako tehnične, kot poslovne vidike. Iz poslovnega pogleda potrebuje organizacija [6]: Upravljanje zaupanja (angl.»trust Management«): Gledano iz perspektive varnosti informacij se zaupanje upravlja kot uvedba določenih pravil, varnostnih mehanizmov, kriptografskih ključev, potrebnih za zagotovitev deljenja informacij med organizacijo in skupinami. Upravljanje identitet in dostopa (angl.»identity and Access Management«): Iz poslovnega vidika mora organizacija določiti njej poznane uporabnike in sisteme, kako se ti uporabniki logično povezujejo v skupine, določila kako se ti uporabniki overijo organizaciji in kako se te identitete lahko ponovno potrdijo ali prekličejo.

34 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 23 Iz tehničnega vidika gledano potrebuje sistem [6]: Storitev identitete in avtentifikacije (angl.»identity and Authentication Services«): Pogosta storitev za kreiranje identitet uporabnikov, potrjevanje teh identitet in upravljanje katere identitete in kako se pošljejo globlje v sistem. Politika upravljanja (angl.»policy Management«): Potreben je mehanizem za kreiranje in upravljanje varnosti in zasebnosti, ki temelji na poslovnih določilih in državnih zakonih, ter dosledna distribucija teh pravil med vsemi relevantnimi komponentami znotraj logične arhitekture Avtorizacija Avtorizacija je potrebna od vsake komponente v MDM modelu, torej od vsake fino-zrnate in grobo-zrnate komponente. Izziv znotraj sistema upravljanja matičnih podatkov je zagotoviti primeren nivo in tip avtorizacije na različnih komponentah in okoljih. Bolj kot je organizacija fino-zrnata, kompleksnejše postane dosledno upravljanje pravil. Fino-zrnata avtorizacija je temelja zahteva MDM rešitve. Večina poslovnih procesov in predpisov zahteva, da lahko uporabniki dostopajo do podatkov, ki jih potrebujejo za opravljanje svojega dela. Prav tako sama narava matičnih podatkov poda določene zahteve: Matični podatki so lahko zgrajeni hierarhično in avtorizacijska pravila se morajo prenašati navzdol po hierarhiji. Matični podatki lahko imajo kompleksne relacije. Poleg hierarhij, ki temeljijo na kategorijah ali lokacijah, lahko ima sistem MDM relacije kot so gospodinjstvo, kjer se lahko s skupino ljudi ravna na podoben način. Uporabniki matičnih podatkov so lahko povezani tudi v različne hierarhije ali organizacije, imajo lahko specifične poslovne vloge ali atribute, ki jih je potrebno upoštevati pri avtorizaciji. Rešitev omenjenih problemov je spet potrebno gledati iz poslovnega in tehničnega vidika. Na višjem poslovnem nivoju organizacija potrebuje upravljanje identitet in dostopa, ki omogočajo organizaciji upravljanje identitet, vlog in skupin znotraj podjetja. Na tehničnem nivoju potrebuje pristop, ki temelji na standardih za določanje, distribucijo in uveljavljanje avtorizacijskih pravil vzdolž vseh delov MDM infrastrukture.

35 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Revizije Za popoln pregled določene transakcije nad matičnimi podatki se morajo revizijski podatki zbirat od vsake komponente skozi njen celoten postopek. Zapis kritičnih dogodkov se mora shraniti in biti na voljo za realno-časoven ali kasnejši forenzični pregled. Ti dogodki so lahko povezani z varnostjo, kot so zapisi avtentifikacije, avtorizacije ali preslikava identitete, lahko pa so bolj poslovnega značaja, kot je beleženje dostopov aplikacij do matičnih podatkov. Pri implementaciji konsistentnega vodenja revizij se pojavijo nekateri izzivi: Revizijski zapisi se večinoma fizično nahajajo na strežniku, ki ustvari nek dogodek. Takšna distribucija revizijskih zapisov otežuje kasnejši pregled vseh dogodkov, ki so se izvršili v transakciji, saj je potrebno dostopati do posameznih datotek in povezati posamezne zapise. Oblika zapisa vsakega posameznega revizijskega zapisa je mnogokrat različna glede na komponento, ki je ustvarila dogodek. Realno-časovni ali forenzični pregled teh zapisov postane zahteven proces razumevanja različnih oblik in načinov zapisov ter njihovega povezovanja. Implementacija konsistentnih pravil za vodenje revizij v celotnem sistemu je prav tako težavna. Vsaka posamezna komponenta ima večinoma lasten nabor orodij in nastavitev za delo z revizijami. Zagotavljanje konsistence lahko zahteva mnogo ročnega konfiguriranja in usklajevanja. Za uspešno vodenje revizij znotraj sistema se moramo osredotočiti tako na poslovni kot tehnični vidik. Na poslovnem nivoju je potrebno določiti stopnjo ujemanja poslovanja podjetja z določenimi pravili. Na tehničnem nivoju mora obstajati možnost celotnega pregleda primernih revizijskih zapisov v realnem času. Prav tako morajo obstajati tehnični mehanizmi, ki lahko preverijo, ali revizijski zapisi dejansko ustrezajo realnim dogodkom.

36 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Zaščita podatkov Kot je razvidno iz referenčne arhitekture MDM obstaja kar nekaj sistemov, ki lahko vidijo matične podatke, ki so preusmerjeni iz shrambe do končne aplikacije. To otežuje implementacijo konsistentnih pravil, ki bi zaščitila zaupnost in integriteto podatkov. Tip omenjene zaščite je mnogokrat različen glede na komponente, katere uporablja. Pravila in zakoni o zaščiti podatkov narekujejo primeren tip podatkovne zaščite. Dodatno obstaja možnost uporabe šifriranja podatkov v podatkovni bazi [15], ker je mogoč fizičen dostop do podatkovne baze ali varnostnih kopij nepooblaščenim osebam. Ker so matični podatki strogo zaupni in dragoceni, je zaščita teh podatkov ena izmed temeljnih zahtev v sistemu upravljanja matičnih podatkov. Gledano iz poslovnega stališča je potrebno določiti pravila o varnosti in zasebnosti matičnih podatkov, ki na poslovnem nivoju opisujejo kako se lahko podatki zaščitijo pred neavtoriziranim razkritjem in spremembami. Na tehničnem nivoju je potrebno ta pravila primerno prevesti in implementirati zaščito matičnih podatkov, tako med prenosom, kot v podatkovni bazi. Osnovna tehnologija, ki zagotavlja zaupnost in integriteto podatkov, je šifriranje. Grajeno na šifriranju je ena izmed najpogostejših tehnologij za varen prenos podatkov SSL. SSL varuje celoten podatkovni tok med dvema komponentama na protokolarnem nivoju[16]. SSL se običajno uporablja za zaščito prometa med spletnim brskalnikom in spletnim strežnikom. Zaščita se lahko uporablja tudi na nivoju sporočil, kot je zapisano v WS-Security specifikacijah [17]. Prednost uporabe omenjene tehnologije je, da omogoča zaščito posameznih sporočil, kar pomeni da so sporočila zavarovana tudi kadar so posredovana skozi več storitev ali posrednikov. Dodatno so WS-Security specifikacije neodvisne od protokola transportne plasti. Lahko se uporabljajo za katerikoli SOAP protokol.

37 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 26 5 MDM ARHITEKTURNI VZORCI Uspešna izvedba IT projekta pogosto temelji na izkušnjah organizacije in strokovnjakih, ki so podobne projekte implementirali že v preteklosti. Z vsako implementacijo se izkušnje povečujejo in izvajalci lahko upajo na manj napak pri implementaciji, boljše planiranje in načrtovanje novih projektov. To pomeni boljše razmerje med časom in porabljenim denarjem ter zmanjševanje tveganja. Med implementacijo projekta imajo razvijalci pogosto možnost zbrati različne stvari, kot so urniki projekta, najboljše prakse, načrte podatkovnih baz in programsko kodo, ki se lahko z malo pozornosti ponovno uporabi. Pri implementaciji več podobnih projektov lahko razvijalci pridobljene izkušnje iz individualnih implementacij abstrahirajo. Pojavi se celotna slika: v določenem kontekstu za specifičen problem lahko uporabimo isto rešitev. Če upoštevamo arhitekturo rešitev, opazimo, da se v danem kontekstu za specifičen problem uporabljajo isti arhitekturni gradniki. Ti gradniki omogočajo razvijalcem hitrejši razvoj arhitekture in vodijo k večjemu zaupanju in pravilnosti arhitekture, ki se razvija. Vendar kako lahko zagotovimo, da se pridobljeno arhitekturno znanje iz preteklih projektov prenese na bodoče projekte? Kako zajamemo, strukturiramo in opišemo znanje, ter ga naredimo dosegljivega tudi ostalim razvijalcem? Odgovor na zastavljena vprašanja je koncept vzorcev, specifično arhitekturnih vzorcev. Zajemanje teh vzorcev je prvi korak k ponovni uporabi le teh. Vrednost teh zajetih vzorcev je pospešitev izgradnje naknadnih projektov in zmanjševanje tveganja. 5.1 Definicija vzorca Arhitekt Christopher Alexander je vzorce definiral kot [25]: Vzorec je rešitev ponavljajočega se problema v danem kontekstu. Problem, katerega rešitev je vzorec, je ponavadi težko rešljiv. Rešitev, ki jo ponuja vzorec, je veljavna samo v določenem kontekstu. Pomemben vidik vzorcev je sistem omejitev in določil, ki je vzrok, zakaj je problem, ki ga vzorec skuša rešiti, težak. Sistem omejitev in določil ponavadi izpostavlja, koliko se kontekst še lahko spremeni, preden vzorec ne bo več uporaben kot rešitev.

38 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 27 Vzorec se lahko pojavi v domenah kot so gradbeništvo, poslovni scenariji, metodologija ali IT arhitektura. Situacije, v katerih lahko najdemo vzorce, lahko karakteriziramo s povezavami, ki obstajajo v danem kontekstu med problemi in rešitvami. V praktičen namen predpostavimo, da pri aplikaciji vzorcev v določeni situaciji, velja pravilo 80/20. To pomeni, da so vzorci v 80% primerov z rahlo prireditvijo rešitev problema in v 20% primerov je potrebno vzorec prirediti za določene situacije. Vzorci naj bi bili način kako umestimo artefakte v določen kontekst: opis ponovno uporabljive rešitve za ponavljajoč se problem. Ti artefakti so lahko najboljše prakse, smernice, storitve, načrti, skeleti izvorne kode in ogrodja Vrednost vzorcev Ključne prednosti, ki jih pridobimo z uporabo vzorcev [6]: Pospešitev uvajanja: Novih projektov ni potrebno začeti na novo. Dokazane pridobitve, komponente in izdelke iz preteklih projektov lahko uporabimo za pohitritev uvajanja projekta. Izboljšava kakovosti: Tveganja pri projektih se lahko občutno zmanjšajo in tako se poveča zaupanje. Izboljšava poslovne prilagodljivosti: Če je določena arhitektura grajena s primernimi vzorci, je stopnja dekompozicije in modularizacije višja. To omogoča hitrejše prilagajanje IT infrastrukture spreminjajočim se poslovnim potrebam. Zmanjševanje stroškov: Celotna finančna struktura se zaradi uporabe vzorcev zniža. To velja za vse domene, kot so poslovanje, arhitektura, razvoj, testiranje, uvajanje in delovanje. Najboljše prakse: Vzorci zajemajo najboljši način, kako rešimo ponavljajoč se specifičen problem v danem kontekstu.

39 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Tipi vzorcev Kot že omenjeno obstajajo vzorci za različne domene. IBM za elektronsko poslovanje definira pet tipov vzorcev [18]: 1. Poslovni vzorci: Poslovni vzorci identificirajo primarne poslovne akterje in opisujejo interakcije med njimi: o Storitve (uporabnik-podjetje): Uporabniki dostopajo do transakcij. o Kolaboracija (uporabnik-uporabnik): Uporabniki delajo drug z drugim in delijo podatke in informacije. o Agregacija informacij (uporabnik-podatki): Podatki iz različnih virov se zberejo in so predstavljeni skozi več kanalov. o Razširjeno podjetje (podjetje-podjetje): Integracija podatkov in procesov preko meja podjetja. 2. Integracijski vzorci: Integracijski vzorci zagotavljajo povezavo med poslovnimi vzorci, tako da tvorijo rešitve. Karakterizirajo poslovni problem, poslovne procese, pravila in obstoječe okolje, tako da določijo, ali je potrebna čelna (angl.»frontend«) ali zaledna (angl.»back-end«) integracija: o Čelna integracija (integracija dostopa) je usmerjena k zagotavljanju nemotenega in doslednega dostopa do poslovnih funkcij. o Zaledna integracija (integracija aplikacij) je usmerjena na povezovanje in integracijo podatkovnih baz in drugih zalednih sistemov. 3. Kompozicijski vzorci: Kompozicijski vzorci so predhodno identificirane kombinacije in povezave poslovnih ter integracijskih vzorcev za predhodno zaznane situacije. 4. Aplikacijski vzorci: Vsak poslovni in integracijski vzorec je lahko implementiran z uporabo enega ali več aplikacijskih vzorcev. Aplikacijski vzorec karakterizira grobo-zrnato strukturo aplikacije. To so glavne komponente aplikacije, dodeljevanje funkcij, interakcij med njimi, stopnjo integracije med njimi in položaj podatkov relativno k aplikaciji. 5. Izvajalski vzorci (angl.»runtime Patterns«): Aplikacijske vzorce lahko implementiramo z izvajalskimi vzorci, ki demonstrirajo nefunkcionalne karakteristike na storitvenem nivoju, kot so zmogljivost, kapaciteta, merljivost in dosegljivost.

40 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran Arhitekturni vzorci Arhitekturni vzorec je rešitev ponavljajočega se problema v arhitekturni domeni za dan kontekst [25]. Na nek način je arhitekturni vzorec ponovno uporabljiv arhitekturni gradnik, ki opisuje določeno strukturno organizacijo funkcij, komponent ali celo podsistemov v modularni strukturi. Te komponente ali podsistemi so specificirani v obliki njihovih vlog in odgovornosti, povezav med njimi, struktur in smernic za komuniciranje med seboj. Slika 5.1 prikazuje različne arhitekturne vzorce na konceptualnem nivoju. Skrajno levo je prikazan vzorec, ki je hierarhične narave. Ta vzorec lahko predstavlja hierarhičen model podatkov, ki se ponavlja v določeni aplikaciji ali industrijskem kontekstu. Za naslednji arhitekturni vzorec je značilno, da ima centraliziran nadzor instanca (v tem primeru A1) nad ostalimi in prikazuje omejeno komunikacijo med sosednjimi instancami (npr. A2-A3). Naslednji primer je upodobitev arhitekturnega vzorca, ki je sestavljen iz dveh kategorij instanc (A1, A2, A3 in B1, B2, B3). Vsaka instanca lahko komunicira s vsemi instancami iz druge kategorije. Zadnji primer vzorca je predstavitev visoko-nivojskega storitvenega vodila podjetja (angl.»enterprise Service Bus«ali ESB), ki demonstrira vlogo ESB vodila pri lajšanju potrebnih komunikacij med različnimi uporabniki storitev (A1, A2, A3) in ponudniki storitev (B1, B2, B3). Slika 5.1: Arhitekturni vzorci Tipi arhitekturnih vzorcev za MDM Razpoznamo štiri tipe arhitekturnih vzorcev za upravljanje matičnih podatkov (Tabela 5.1). Kot je razvidno iz slike 5.2, so v sredini vzorci MDM vozlišč (angl.»mdm Hub Patterns«) [6]. Ena izmed bistvenih zmožnosti MDM vozlišča je materializacija matičnih podatkov v shrambo matičnih podatkov. Vzorci MDM vozlišč so neposredno povezani z načinom

41 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 30 implementacije sistema upravljanja matičnih podatkov, saj je od tega odvisen nabor zmožnosti sistema. Slika 5.2: Tipi arhitekturnih vzorcev za MDM Za gradnjo sistema MDM, kakor tudi za distribucijo podatkov med aplikacijami je potreben določen nabor zmožnosti, ki temelji na tehnikah, povezanih z informacijami. Kot na primer prvotno nalaganje matičnih podatkov v shrambo sistema MDM. Za izvedbo te operacije potrebujemo vzorce, ki izločijo, očistijo, transformirajo in naložijo matične podatke iz različnih aplikacij v sistem MDM. Ta pristop zahteva vzorce iz področja informacijsko usmerjene aplikacijske integracije (angl.»information Focused Application Integration«). Definiran je širok razpon arhitekturnih vzorcev, ki opisujejo kako integrirati aplikacijske sisteme na nivoju procesov in delovnih tokov. To skupino vzorcev imenujemo vzorci s področja procesno usmerjene aplikacijske integracije (angl.»process Focused Application Integration«). Ker je veliko sistemov MDM v kontekstu storitveno orientirane arhitekture, je storitveno vodilo podjetja (ESB) ena izmed ključnih komponent referenčne arhitekture MDM. Četrti tip arhitekturnih vzorcev je postavitev sistema podjetja (angl.»enterprise System Deployment«). Ti vzorci so sestavljeni arhitekturni vzorci, ki kolektivno temeljijo na postavljanju sistema MDM in še posebej na integraciji sistema z različnimi aplikacijskimi sistemi, kot so podatkovno skladišče, CRM, ali ERP sistemi. Namen teh vzorcev je prikazati, kako je sistem MDM povezan z drugimi poslovnimi sistemi.

42 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 31 Področje uporabnosti Razred Objekt Tabela 5.1: Arhitekturni vzorci MDM Namen MDM vozlišča Aplikacijski vzorci transakcijsko vozlišče, koeksistenčno vozlišče, registrsko vozlišče Postavitev sistema MDM-DW integracija, MDM-BI analitična integracija, MDM-CRM integracija, MDM-ERP integracija Integracijski vzorci Informacijska integracija začetno nalaganje, sinhronizacija informacij Procesna integracija prestrezanje transakcij, ESB vzorci, vzorci za sporočanje Pregled arhitekturnih vzorcev Iz slike 5.3 je razvidno kateri vzorci spadajo med nabor orodij, ki jih potrebuje arhitekt za načrtovanje MDM rešitve [6]. Vzorci, ki imajo svetlo sivo ozadje, predstavljajo vzorce, ki so specifični za MDM. Vzorci, ki pa imajo belo ozadje, bolj predstavljajo kategorije vzorcev kot vzorce same. Na levi strani slike so predstavljeni vzorci MDM vozlišč, ki bistveno vplivajo na izbor drugih integracijskih vzorcev. Razlog za to je, da MDM vozlišče združuje način uporabe, način implementacije in tip sistema. V tej povezavi si predstavljamo MDM vozlišča v središču med vsemi tipih arhitekturnih vzorcev za sistem MDM. Povedano z drugimi besedami, vzorci MDM vozlišč določajo izbiro in uporabo ostalih arhitekturnih vzorcev sistema MDM. Da lahko zgradimo vozlišče, moramo najprej izločiti matične podatke iz različnih sistemov, očistiti, standardizirati, pretvoriti in končno naložiti podatke v shrambo sistema MDM. Čeprav je ta korak potrebno storiti pred postavitvijo MDM vozlišča, ta določa, kako se bo vzorec začetno nalaganje izvedel.

43 Načrtovalski vzorci za upravljanje matičnih podatkov Stran 32 Slika 5.3: Pregled MDM arhitekturnih vzorcev V drugi kategoriji se nahaja vzorec začetno nalaganje. V večini primerov uporabe se ta vzorec potrebuje za nalaganje matičnih podatkov v shrambo matičnih podatkov sistema MDM. Obstajajo pa primeri, v katerih se odpre novo podjetje, ki se ne zanaša na zapuščene podatke. V takšnih primerih ima vzorec začetno nalaganje dosti manjšo uporabnost. Poslovna vrednost tega vzorca je, da zagotavlja sredstva za izločanje, čiščenje, standardizacijo, podvojitev, transformacijo in nalaganje matičnih podatkov v sistem MDM. Primer uporabe tega vzorca je odvisen od tipa MDM vozlišča, ki je uporabljen. V tretji kategoriji se nahaja vzorec prestrezanje transakcij. Osnovni izziv, ki ta vzorec zajema, je potreba po sinhronizaciji poslovnih transakcij. Ta potreba je posebej pomembna v situacijah, kjer podatkov ni možno razmnoževati, da ohranimo matične podatke konsistentne. V zadnji kategoriji so zbrani arhitekturni vzorci za postavitve poslovnih sistemov. S temi vzorci so prikazane pridobitve podjetja pri integraciji sistema MDM z različnimi aplikacijskimi sistemi.