Lean Integration

planvoll | methodisch | erprobt und bewährt

Durch die konsequente Nutzung des integration-factory Lean Integration Ansatzes und die Beachtung der integration-factory Erfolgsfaktoren liegt die Go-Live Rate unserer Business Intelligence Projekte bei 100 Prozent. Die wichtigsten Erfolgsfaktoren sind für uns die folgenden:

Erfolgsfakroten

Standardisierung setzt bei der Kategorisierung der Anforderungen und der Liefer- und Datenobjekte an. Wir entwickeln passende Schnittstellenapplikationen, Datenmodellmuster und Verarbeitungstemplates und greifen dabei auf die integration-factory Best Practices wie beispielsweise Restartability, Reject-Handling, Nachvollziehbarkeit, generisches fachliches Logging, Historisierung und Versionierung, Delta-Erkennung u.v.m. zurück. Die integration-factory Core Components Library ermöglicht es uns, vom Projektstart effektiv und effizient die Anforderungen umzusetzen. Von Beginn an wird somit die Erweiterbarkeit und Wartbarkeit der Dateninfrastruktur sichergestellt.

Metadaten-basierte Datenintegration ist ein Ergebnis der Standardisierung und des Herausarbeitens der allgemeinen und der individuellen Eigenschaften von Objekten. Eigenschaften, Attribute, Schlüssel, Transformationen etc. übersetzen wir in Metadaten. Diese Metadaten sind der Ausgangspunkt zur Generierung von Datenmodellen und Verarbeitungsprozessen. Mit dem integration-factory Data Integration Pattern Instantiation Service sind wir unter anderem in der Lage, komplexe Informatica-Verarbeitungsprozesse zu generieren.

Monitoring und Prozessüberwachung setzt ebenfalls einen intelligenten Umgang mit Metadaten, den operativen Prozess- und System-Metadaten, voraus. integration-factory hat mit dem Operational Metadata Analyzer ein Werkzeug entwickelt, dass die Metadaten-Strategie eines Unternehmens optimal unterstützt. Die Anwendungsentwicklung profitiert von Erkenntnissen über Abhängigkeiten und Engpässen bzw. Leistungsraten im Gesamtablauf eines Systems und kann entsprechend die Dimensionierung des Systems ausplanen. Neue Funktionen können unter Berücksichtigung von Peak-Situationen optimal im Gesamtablauf eingeplant werden. Und schließlich lassen sich Service Level Vereinbarungen leicht überwachen. Auf dem Weg zur vollständigen Automatisierung einer komplexen Dateninfrastruktur ist dies unabdingbar.

Automatisierung in einer Dateninfrastruktur ist elementar, um einen entscheidenden Nutzen aus ihr zu ziehen. Entscheidungen sollen auf Basis qualitätsgesicherter, jederzeit verfügbarer Informationen getroffen werden können. Um dies effizient bewerkstelligen zu können, muss die Gesamtverarbeitung automatisiert sein.

Skalierbarkeit und Performance sind entscheidende Attribute für die Ausbau- und Zukunftsfähigkeit einer Dateninfrastruktur und müssen von Anfang an beim Systementwurf berücksichtigt werden. Häufig ist ein abgestimmtes Zusammenspiel von funktionalen Zusammenhängen, der Datenbank und des Datenintegrationssystems erforderlich.  Für den Umgang mit echten Massendaten in klassischen oder durch Big Data-Komponenten ergänzten oder dominierten Dateninfrastrukturen hat integration-factory Konzepte zur optimierten Verteilung und Partitionierung von Daten und Systemressourcen entwickelt. So haben wir verschiedene Algorithmen für optimale Auslastungen von Verarbeitungs-Pipelines entworfen und können diese als Core Components in die Gesamtarchitektur einbringen.

Ihr Vorteil

Das Erreichen eines hohen Standardisierungsgrades bringt Kosten- und Zeitvorteile in der Anwendungsentwicklung und sichert die Wartbarkeit und Erweiterbarkeit der Anwendung. Gleichzeitig wird die Betriebssicherheit gefördert. Durch den Einsatz bewährter Methoden und Verfahren, die in Modell- und Verarbeitungsmuster etabliert sind, kann in kleinen, interdisziplinären Projektteams ein schneller, qualitativ hochwertiger und vor allem kostengünstiger Umsetzungserfolg sichergestellt werden. Ein modularer, schrittweiser Aufbau der Dateninfrastruktur lässt sich einfach bewerkstelligen, ohne dass die Gefahr besteht, dass anfänglich nicht getroffene Architekturentscheidungen in späteren Phasen problematisch werden.

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