Контекст и основные элементы архитектуры информации

Различные формы информации зачастую требуют технологий и методов работы с ней:

1) структурированная информация (реляционные и объектные модели);

2) развивающиеся, основанные на XML стандарты для полуструктурированной информации;

3) неструктурированная информация в форме текстов, графиков, образов, сопровождаемая определенными описательными данными (метаданными и каталогами).

Архитектура информации включает в себя видение, принципы, модели и стандарты, которые обеспечивают процессы создания, использования и поддержания информации, относящиеся к деятельности предприятия.

Модели архитектуры информации включают:

· модели, которые описывают процессы обработки информации (information value chain),

· модели основных информационных объектов, связанных с бизнес-событиями,

· модели информационных потоков.

На концептуальном уровне абстракции архитектура информации должна описывать аспекты, связанные с получением, хранением, трансформацией, презентацией, анализом и обработкой информации.

Это включает в себя следующие процессы управления информацией:

· получение данных из внутренних и внешних источников;

· классификация данных по типам;

· хранение и извлечение данных;

· редактирование (или обновление) данных;

· контроль качества (удаление или исправление некорректных данных);

· презентация (трансформирование данных для определенной аудитории потребителей);

· распространение информации для различных групп потребителей;

· оценка (полезности, а также соотношения цены/качества данных);

· обеспечение безопасности информации (например, аутентификация данных от различных источников, назначение адекватного уровня доступа; определение требований по аудиту; обеспечение механизмов резервного хранения и восстановления).

Рисунок 2.2 показывает общую картину архитектуры информации, взятую из документов описания архитектуры правительства штата Северная Каролина, США.

Рис. 2.2 - Общая архитектура информации (данных)

Реализация архитектуры информации обеспечивает единый в масштабах всего предприятия доступ к определениям элементов данных, своевременный доступ к корректным данным и соответствующий уровень безопасности и защиты для всех данных.

Для понимания архитектуры информации и того, как данные хранятся и обновляются, важно отличать типы прикладных систем, которые обеспечивают доступ к данным. Два наиболее важных типа таких систем:

· системы онлайновой обработки транзакций (OLTP – Online Transaction Processing);

· системы онлайновой аналитической обработки (OLAP – Online Analitical Processing);

· системы управления неструктурированными данными (контентом).

OLTP-системы применяются для выполнения критически важных, повседневных операций. Чаще всего они используются многими пользователями одновременно для ввода, обновления и извлечения данных.

OLTP-системы способны выполнять атомарные бизнес-функции и четко обозначенные единицы работ – как правило, в форме одной или нескольких транзакций, выполняемых как одно целое (например, транзакция "изменение адреса клиента").

OLAP-системы используются для анализа, планирования и управления получением отчетов путем обеспечения интерактивного доступа к широкому спектру информации. В OLAP-системах обычно обрабатываются агрегированные данные, которые извлекаются из транзакционных OLTP-систем и помещаются или реплицируются в специальные базы данных – хранилища или витрины данных. Витрины данных являются специализированными хранилищами, которые ориентированы на предоставление информации, требующейся для бизнес-анализа на предприятии.

Таким образом, мы можем сказать, что архитектура информации включает в себя, в частности, такие области (а также связанные с ними стандарты, руководства и пр.), как:

· федеративные данные (метаданные);

· моделирование данных;

· системы управления базами данных;

· программное обеспечение промежуточного слоя (middleware) для доступа к данным;

· механизмы доступа к данным;

· безопасность данных.

Рекомендуемыми первыми шагами на пути создания архитектуры информации являются следующие шаги:

· создание словаря данных и репозитория метаданных;

· выбор системы записи информации о каждом элементе данных.

Эти шаги впоследствии будут способствовать созданию оперативного хранилища данных (ODS – Operational Data Store), которое обеспечивает стандартные процессы извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL – Extract, Transform, Load), а также очистки данных и создания метаданных. Оперативное хранилище основой для повторного, многократного использования данных, а в последующем – для создания хранилищ и витрин данных.

Результатами процесса разработки архитектуры информации являются:

· документированное описание существующих источников данных;

· модели данных;

· описание существующих и планируемых информационных потоков, соответствующих интерфейсов, алгоритмов преобразования или консолидации данных, а также необходимые соглашения по уровню сервиса, связанного с передачей данных;

· описание решений по организации хранения данных – от общих каталогов до витрин и хранилищ данных;

· используемые технологии и средства для преобразования и управления данными.

Естественным для архитектурного процесса является рассмотрение моделей информации на различных уровнях абстракции.

На концептуальном уровне достаточно рассмотрение на бизнес-уровне без описания проблем практической реализации в форме высокоуровневых моделей, описывающих информационные потоки между функциональными подразделениями организации в самом общем виде, т.е.

На уровне логического описания с целью идентификации общих элементов данных описывают требования к информации в форме и терминах, понятных бизнес-пользователям. Одним из способов моделирования данных на логическом уровне является построение моделей "Сущности-Отношения" (ERM – Entity-Relationship Model), которые используются для сбора и анализа требований к данным и включают в себя такие элементы, как сущности, атрибуты, отношения и количество вхождений.

На физическом уровне дается точное представление того, как данные, приведенные в логической модели, будут храниться и использоваться в системе управления базами данных.

Таблица 2.6 – Модели и уровни архитектуры информации

Важным понятием для крупных организаций или органов государственной власти является управление федеративными данными и метаданными (federated data management) - архитектура, которая обеспечивает управление и доступ к данным и метаданным независимо от их внутренней логической структуры и физических границ их расположения, в целях организации взаимодействия систем и различных подразделений внутри организации и с внешними организациями (рис.2.3).

Рис. 2.3 - Видение принципов управления федеративными данными

Идея заключается в использовании общей метамодели, которая позволяет управлять отношениями между различными "оригинальными" (native) моделями данных и таким образом делать их прозрачными на корпоративном уровне. Суть федеративных данных состоит в одинаковом определении на некотором новом уровне абстракции общих элементов данных для различных информационных систем предприятия. Рисунок 2.4 иллюстрирует принципы интеграции информации на основе управления федеративными данными.

Рис. 2.4 - Принципы интеграции через управление федеративными данными

В нижней части рисунка - набор различных физических систем управления данными. Уровень выше представляет набор моделей этих систем, независимых от платформы реализации. Уровень запросов выполняет трансформацию и устанавливает соответствие для создания виртуальных моделей объектов, чьи физические аналоги могут и не существовать в физических системах. Эти виртуальные модели для различных пользователей могут представляться по-разному – например, базами данных, бизнес-объектами, представлениями (выборки из базы), моделями данных предприятия, документами, сервисами или компонентами в зависимости от потребностей. Важно то, что определения этих объектов создаются с помощью моделей. В связи с этим серьезную роль может играть стандарт Meta Object Facuility (MOF), который и помогает определять все необходимые модели для метаданных.

Для перехода от текущего состояния в желаемое будущее потребуется установление отображения (mapping) и трансформации между платформенно-зависимыми моделями и виртуальными моделями. Со временем, когда понадобится создание новой прикладной системы, может потребоваться отображение виртуальной модели на новую, специфическую для выбранной платформы реализации модель. Перспективными для решения данных задач являются средства моделирования, основанные на использовании языка UML, а также распространение возможностей языка XML и основанных на нем других стандартов.