Datenmodellierung leicht gemacht

Die flexiblen Vorteile der Datenmodellierungsfunktionen in Stibo Systems Platform ermöglichen es Ihnen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen mehreren Bereichen zu erfassen und Kunden-, Produkt- und Lieferanteninformationen in einer einzigen Ansicht zu verdichten:

• Objekttypen: Alle Elemente werden als Objekte mit Eigenschaften wie IDs, bewerteten Attributen und Referenzen/Links zu anderen Objekten modelliert. Benutzer können verschiedene Objekttypen definieren, um unterschiedliche Datentypen zu modellieren, darunter Produkte, Entitäten, Anlagen und Klassifikationen. Diese Flexibilität ermöglicht die Modellierung von Daten aus mehreren Bereichen im selben System.
• Datenübernahme: Vereinfachen Sie den Austausch zwischen Datenmodellen oder -objekten mit der Mapper-Funktionalität, die es Benutzern ermöglicht, Daten zwischen Objekten in der Plattform zu verschieben und die Komplexität der Konfiguration zu reduzieren. Die Data-Onboarding-Funktionalität der Plattform ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit, die Erleichterung des Datenmappings zwischen verschiedenen Industriestandards und sogar für die Übertragung von und zu proprietären Datenmodellen.
• Datencontainer: Komplexe Entitäts- oder Produktdatensätze können mit einem einzigen Datensatz modelliert werden, der sich aus mehreren verschiedenen Informationstypen zusammensetzt, was die Verwaltung von Daten aus mehreren Bereichen vereinfacht.

Automatisierte Integritäts-, Konsistenz- und Best-Practice-Prüfungen in der Stibo Systems Platform liefern Vorschläge zur Optimierung der Leistung und Struktur des Datenmodells und beinhalten:

• Datenvaliditätskontrollen: Die flexible Plattform bietet verschiedene Methoden zum Aufbau von Datenmodellen zur Unterstützung unterschiedlicher Geschäftsprozesse. Funktionen rund um die Geschäftsbedingungen erzwingen bestimmte Datenstandards, indem sie gewünschte Attribute und Referenzen als versteckt, obligatorisch oder schreibgeschützt festlegen und so eine hohe Datengenauigkeit und die Einhaltung von Geschäftsregeln sicherstellen.
• Mapping-Validierungspfad-Funktionalität: Die Plattform ermöglicht es Benutzern, gültige Datenquellen oder Zielobjekte auszuwählen, um das Mapping-Setup zu definieren, sei es in Objekt-zu-Objekt-Mapping- oder Anwendungsmapping-Konfigurationen. Die ID, der Name, die Attributwerte und die Referenzen des Objekts, das am definierten Pfad vorhanden ist, können abgerufen werden, um korrekt validierte und konfigurierte Datenmodelle sicherzustellen.
• Leistungsoptimierung: Komplexe Datenmodelle erfordern eine umfangreiche Big-Data-Verarbeitung. Die sparsame Verwendung des Parameters "manuell sortiert" für Produktobjekte und Entitäten kann dazu beitragen, die Leistung zu maximieren, ohne das Datenmodell übermäßig zu gestalten. Die In-Memory-Verarbeitung kann auch das Lesen komplexer Datenmodelle über berechnete Attribute, die durch Referenzen navigieren, erleichtern.

Die Flexibilität der Stibo Systems Platform ermöglicht es Ihnen, Datenmodelle mit Datenqualitäts- und Governance-Richtlinien und Geschäftsglossaren abzustimmen. Die Definition von Regeln und Einschränkungen für Daten, wie z. B. Datentypen, Beziehungen und Validierungsregeln, trägt zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität und zur Durchsetzung von Governance-Richtlinien bei und stellt sicher, dass die Daten den Standards des Unternehmens entsprechen. Dies umfasst:

• Datenqualitätsrichtlinien: Über die Plattform können Datenverantwortliche auf einfache Weise Richtlinien definieren, die Metriken zur Überwachung der Vollständigkeit, Genauigkeit und Einzigartigkeit von Daten anwenden und sicherstellen, dass die Daten den geschäftlichen Anforderungen und Erwartungen entsprechen.
• Entitäten: Jedes Objekt, das nicht als Produkt definiert ist und keine Spezifikationsattribute, Wertevererbung oder Tabellen enthält, kann als Entität betrachtet werden, die zur Modellierung kundenbezogener Daten wie Kontakte, Adressen und Märkte verwendet wird.
• Geschäftsbedingungen: Durch die Festlegung von Attributen und Referenzen als verborgen, obligatorisch oder schreibgeschützt unterstützt die Plattform die Durchsetzung der Datengültigkeit, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten und eine Reihe von Geschäftsprozessen zu unterstützen.
• Multidimensionale Datenspeicherung: Daten, die in verschiedenen Märkten oder Geschäftsbereichen variieren müssen, können von der Fähigkeit der Plattform profitieren, multidimensionale Daten auf der Grundlage von bestimmten Dimensionen wie Sprache oder Land zu speichern und darzustellen. Dies ist besonders für Übersetzungszwecke nützlich.
• Referenz- und Verknüpfungstypen: Optionen für Objektbeziehungen wie Referenzen, Produkt-Klassifikations-Verknüpfungen, Produkt-Attribut-Verknüpfungen und Klassifikations-Attribut-Verknüpfungen tragen dazu bei, Datenduplizierung zu vermeiden und den Wartungsbedarf zu minimieren.