Datenintegration

 

Datenintegration ist eine zentre Voraussetzung für jede Digitalisierungsinitiative. Intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen geht nur auf der Grundlage konsistent verknüpfter Unternehmensdaten – wenn nötig auch in Echtzeit.

Die gesamtheitliche Sicht auf Businessobjekte ergibt sich häufig nur, wenn man Informationen aus verschiedenen Systemen vollständig, fachlich korrekt und aktuell zusammenführt. Mit der zunehmenden Menge und Vielfalt der Devices steigt auch die strukturelle Vielfalt an Daten und Informationen.

Smart Data dank semantischer Datenintegration - die Basis für Digitalisierung und intelligente Automatisierung - dataleg.ch a medialeg brand

Smart Data dank semantischer Datenintegration – die Basis für Digitalisierung und intelligente Automatisierung

Die semantische Graphdatenbank i-views ist ein mächtiges Datenintegrations und (Master-) Datenmanagement Werkzeug. Trotz den vielfältigen Funktionen von i-views ist es auch für Fachbenutzer einfach bedienbar.

Fachmodelle lassen sich visuell und ohne IT-Kenntnisse einfach entwickeln

Daten können einfach ins Datenmodell integrierte werden. Im Standard stehen Schnittstellen zu CSV, Excel, Relationale Datenbanken und REST Webservices zur Verfügung.

Smart Smart Data Integration für Linked Open Data mit i-views Semantischer Graph Datenbank - dataleg.ch a medialeg brand

Smart Data Integration mit i-views Semantischer Graph Datenbank

Nachfolgend ein paar Anwendungsbeispiele von Datenintegration

GERES Ökosystem – Unternehmensübergreifende IT-Architektur

Problemstellung

Eine zentrale eGovernment Anwendung, welche in verschiedenen Kantonen eingesetzt wird, muss erweitert werden. Es bestehen verschiedene Abhängigkeiten zu Datenlieferungs- und Datenbezugssysteme. Die komplexen organisatorischen, rechtlichen und technischen Abhängigkeiten zwischen allen Aktoren und System machen es für die verschiedenen Stakeholder im «Anwendungsökosystem» schwierig, die Übersicht zu behalten. Eine sinnvolle, abgestimmte Planung der Entwicklungs- und Migrationsprojekte ist sehr schwierig

medialeg Graph-/Netzwerkvisualisierung GERES Oekosystem - Abhängigkeiten von Datenbezugssystem visualisiert mit mlNeatGraph

GERES Oekosystem – Community Netzwerk (Filter auf kritisches Datenbezugssystem)

Lösung

  • Extraktion der relevanten Metadaten zu Anwendungen, Abhängigkeiten und Termine.
  • Visualisierung der Zusammenhänge als Netzwerk

Case GERES Community: Integration Projektplanungsdaten dezentraler, abhängiger eGovernment Projekte

SAFe Big Room Planning –  Unternehmensweite Release-Planung trotz dezentraler Entwickungsteams

Problemstellung

In einem grossen Programm gibt es verschiedene Projekte und Arbeitsbereiche wie Infrastruktur, IT und Software. Die Lieferanten und Projektteams sind weltweit verteilt. Um Überblick über die Planungen, Abhängigkeiten und Fortschritt zwischen den einzelnen Aktoren und Deliveries zu erhalten wird nach SAFe gearbeitet. Die Dezentralität der Teams erfordert eine Lösung, die gleichzeitiges Planen ermöglicht.

i-views - Tool zur Unterstützung dezentraler SAFe-Big Room Planning

SAFe-Big Room Planning mit i-views Knowledge Builder (Web Frontend)

Lösung

  • Nutzung eines spezielle i-views Clients je Team für die Vorbereitung und Planung der Features, Stories, Ziele und Risiken in einem zentralen Datennetz
  • Integrierte Chat Funktion
  • Echtzeit Visualisierung der Gesamtplanung
  • Export der Planungsbacklogs für Systeme wie Jira oder Team Foundation Server (TFS)
i-views Knowlege Builder - das einfachste Tool komplexe, agile Big Room Plannings à la SAFe durchzuführen

SAFe Big Room Planning mit Unterstützung i-views Knowledge Builder – dezentral und einfach

Demo: Scaledagileframework (SAFe) Unterstützung dezentrales BigRoom Planning durch integration von Planungsdaten in Graphdatenbank iviews.

Compliance – Regulatorische Auflagen durch Vernetzung, dynamische Regelwerke und Visualisierung umgesetzt

Problemstellung

Die Umsetzung oder Prüfung regulatorische Anforderungen benötigen eine gesamtheitliche Sicht auf personen- oder unternehmensbezogene Daten, über die ein Unternehmen verfügt.

Lösung

  • Integration von Metdaten der wichtigsten betroffenen Businessobjekte aus verschiedenen System
  • Verknüpfung der (Meta-)Daten in einem Wissensnetz
  • Visualisierung des Personen- oder unternehmensspezifischen Informationsnetzes
  • Customizend der fachlichen Anforderungen in Abfrageregeln mit Hilfe des Abfragewizzards
  • Prüfen der vorhandenen Informationen gegen Prüfregeln

Link: in Bearbeitung

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