Metadaten Management Architektur in einer heterogenen Data Warehouse Umgebung

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1 Metadaten Management Architektur in einer heterogenen Data Warehouse Umgebung Diplomarbeit im Fach Informatik vorgelegt von Claudio Jossen von Naters VS Matrikelnummer: Angefertigt am Institut für Informatik der Universität Zürich Prof. Klaus R. Dittrich Betreuer: Dr. Tim Gutzmer, Helsana Versicherungen AG Abgabe der Arbeit: 30. September 2004

2 Inhaltsverzeichnis Abstract...7 Teil A - Einführung und Übersicht Einleitung Ausgangslage Gliederung der Arbeit Literatur Danksagungen Metadaten Begriffe und Übersicht Praxis - Relevanz Einordnung Bedeutung von Metadaten Ziele des Metadaten Managements in der Helsana Ableitung des Metadaten Managements aus der Geschäftsstrategie Anforderungen an das Metadaten Management Funktionen des Metadaten Managements Abgeleitete Kriterien für das Metadaten Management System...32 Teil B - Metadaten Management Konzept Modelle Grundmodell MetaStage Common Model Common Warehouse Model (CWM) Ressource Description Framework (RDF) Vergleich der Modelle Applikationen Übersicht Plattformen Editoren Bewertung der Applikationen Metadaten Management System Architektur-Framework Übersicht Komponenten Schnittstellen Erweiterungsmöglichkeiten Empfehlung für das weitere Vorgehen CA AllFusion ERwin Ascential MetaStage Web Frontend...88 Teil C - Praktische Umsetzung in der Helsana Strategie zur Einführung des Metadaten Managements Metadaten Management Scope nach Gartner Auswertungszweck des Metadaten Managements Detailplanung EZ Metadaten Management System Prototyp Übersicht und Einordnung

3 9.2 Auswahl und Verwendung von Metadaten Web Benutzer-Schnittstelle Metadaten Applikation Meta Datenbank Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis Anhang A Vollständige Aufgabenstellung Anhang B Modell-Metadaten aus CA ERwin Anhang C ETL-Metadaten aus DataStage Anhang D RDF-Metadaten im Metadaten Management System Prototyp Anhang E API-Dokumentation des Metadaten Management Prototypen

4 Abbildungsverzeichnis Abbildung 2-1: Arten von Metadaten...14 Abbildung 2-2: Komponenten des Metadaten Management Abbildung 2-3: Bi-direktionale Metadaten Architektur Abbildung 2-4 Metadaten Auswertung (Quelle: [JS04]) Abbildung 2-5: Vollständige Referenzarchitektur (Quelle: [DIT04]) Abbildung 2-6: Business-Intelligence-Architektur (Quelle: [HIB04]) Abbildung 2-7: Prozesslandkarte des Metadaten Managements (Quelle: [AUT03]) Abbildung 3-1: Vereinfachte Struktur des Metadoc Abbildung 3-2: Metadaten Management und Unternehmensarchitektur Abbildung 3-3: Technische Metadaten Abbildung 4-1: Drei Schichten Architektur in Verteilten Systemen Abbildung 4-2: Zuordnung der Metamodelle zur Drei-Schichten Architektur Abbildung 4-3: Das MetaStage Common Model im Bezug zu anderen Datenmodellen (Quelle: [AMS03]) Abbildung 4-4: OMG Metadaten Repository Architektur (Quelle: [CWM03]) Abbildung 4-5: CWM Metamodell (Quelle: [CWM03]) Abbildung 4-6: Einordnung von RDF in die W3C Protokolle Abbildung 4-7: Die Verbindung zweier Tripelmengen Abbildung 5-1: Ausgangslage DWH und Metadaten-Lieferanten Abbildung 5-2: Ascential MetaStage Applikationsarchitektur in der Helsana Abbildung 5-3: Mögliche Applikationsarchitektur mit MDR in der Helsana Abbildung 5-4: Mögliche Jena Applikationsarchitektur in der Helsana Abbildung 5-5: Impact Analysis in Ascential MetaStage Explorer Abbildung 5-6: Browse-Möglichkeit im MetaStage Common Model in Ascential MetaStage Explorer Abbildung 5-7: Hohe Skalierung in IsaViz Abbildung 5-8: Tiefe Skalierung in IsaViz mit Markierung eines Objekts und Attributanzeige Abbildung 5-9: Klassen-Ansicht in Protégé Abbildung 5-10: Objekt-Instanzen Ansicht in Protégé Abbildung 6-1: Übersicht Metadaten Management Architektur für das Projekt Erneuerung DWH. 74 Abbildung 6-2: Web / Intranet - Variante Abbildung 6-3: Web / Intranet - Variante Abbildung 6-4: Applikationsserver - Variante Abbildung 6-5: Applikationsserver - Variante Abbildung 6-6: Meta Datenbank - Variante Abbildung 6-7: Meta Datenbank - Variante Abbildung 6-8: Schnittstellen und Protokolle der Komponenten, die die Webschnittstelle unterstützen Abbildung 6-9: Funktion AllFusion Erwin Abbildung 8-2: Scope Entwicklungszyklen Abbildung 9-1: Aufbau der Web - Benutzerschnittstelle Abbildung 9-2: Auflistung der Systeme im Prototypen des MDMS Abbildung 9-3: Beispiel einer Entitäten Details-Seite

5 Abbildung 9-4: Auswahlmöglichkeiten in der Attribute - Liste Abbildung 9-5: Gesamt-Architekur und Datenflüsse des MDMS Prototypen Abbildung 9-6: Applikations-Architektur des MDMS Prototypen Abbildung 9-7: Datenmodell der Meta Datenbank Abbildung 9-8: Reification- / Meta-Statements Abbildung A-1 Helsana Unternehmensarchitektur Abbildung A-2 Komponenten Metadatenmanagement Abbildung E-1: Die drei Packages des MDMS Prototyps und ihre Klassen

6 Tabellenverzeichnis Tabelle 2-1: Wettbewerbsvorteile durch Informationsnutzung (adaptiert aus [FIT04]) Tabelle 2-2: Zuordnung der Metadaten Arten zu den Metadaten Management Prozessen Tabelle 3-1: Bereiche des Metadaten Managements und Geschäftsziele Tabelle 3-2: Der Data Warehouse Cut Tabelle 4-1: Auswahl der Metadatenmodelle und Begründung Tabelle 4-2: Mögliche Beziehungskombinationen im MetaStage Common Model und ihre Bezeichnung in UML (Quelle: [AMS03]) Tabelle 4-3: Die 4 Ebenen der MOF (Quelle: [CWM03]) Tabelle 4-4: Zusammenhang zwischen Modellen und Technologien im CWM Tabelle 4-5: Ableitung von Vergleichskriterien für Metadatenmodelle Tabelle 4-6: Vergleich der Metadatenmodelle Tabelle 5-1: Modellunterstützung der ausgewählten Plattformen Tabelle 5-2: Übersicht Editoren und die unterstützten Modelle/Plattformen Tabelle 5-3: Vergleich der Applikationen Tabelle 6-1: Übersicht Elemente / Prozesse Metadaten Management Architektur Tabelle 6-2: Komponenten der Metadaten Management Architektur und ihre Varianten Tabelle 6-3: Übersicht der Schnittstellen in der Metadaten Management Architektur Tabelle 6-4: Unterscheidung statische vs. dynamische Schnittstellen Tabelle 8-1: Level of Sophistication Tabelle 8-2: Dezentrale und zentrale Komponenten im Metadaten Management Tabelle B-1: Datenelemente aus CA ERwin in der Meta Datenbank Tabelle B-2: ERwin Modell in XML Tabelle C-1: Struktur DataStage Metadaten Tabelle D-1: Verwendete Prädikate in der Meta Datenbank

7 Abstract Deutsch Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen des Projektes Neues Data Warehouse der Helsana Versicherungen AG im Zeitraum von April bis September Ziel der Arbeit war es, ein Konzept für das Metadaten Management des Projektes zu erarbeiten und dessen Umsetzung anhand der Implementierung eines Prototypen ausschnittweise zu zeigen. Die Arbeit gliedert sich in drei Teile. In Teil A werden grundsätzliche Konzepte über Metadaten, Metadaten Modelle und ihre Verwaltung in Form des Metadaten Managements vorgestellt. Weiterhin werden die Helsana Anforderungen an das Metadaten Management präzisiert. Teil B widmet sich der Anwendung dieser Konzepte auf die Rahmenbedingungen und Anforderungen der Helsana. Anhand daraus abgeleiteter Kriterien wird ein Konzept erarbeitet für das Metadaten Management in der heterogenen Data Warehouse Umgebung der Helsana mit Erweiterungsmöglichkeiten und Schnittstellen zu weiteren Unternehmensapplikationen der Helsana. Teil C setzt das Konzept durch die Implementation eines Prototypen um und dokumentiert die erreichten Ergebnisse. Dabei wird eine Strategie für die Einführung eines vollständigen Metadaten Managements vorgeschlagen und das weitere Vorgehen bis zum Abschluss des ersten Entwicklungszyklus des Projektes Neues Data Warehouse detailliert beschrieben. Die gesamte Arbeit wurde einerseits unter dem Aspekt einer möglichst kostengünstigen Lösung mit Fokus auf Open-Source und Freeware und andererseits unter dem Aspekt einer möglicht effizienten und effektiven Umsetzbarkeit der erarbeiteten Resultate bzw. dem Nachweis eines wirtschaftlichen Nutzens (ROI Return On Investment) für die Helsana Versicherungen AG geschrieben und geht entsprechend über die rein technischen Aspekte des Metadaten Managements hinaus. English This thesis was written at Helsana Versicherungen AG during summer The goal of the thesis is to work out a concept for the metadata management of the project 'New Data Warehouse' and to implement a prototype following this concept. The thesis comprises three parts. Part A introduces into the subject of metadata and metadata management. The requirements of Helsana for metadata management are formulated. Part B evaluates these concepts along the Helsana' criteria for metadata management. A metadata management concept and architecture for Helsana is elaborated that fits into the heterogeneous data warehouse environment of Helsana and can be extended with interfaces to other applications. Part C describes the prototype that has been implemented based on the proposed metadata management concept. Steps to realise the first productive release of the Helsana metadata management system are proposed. Beside the technical aspects, economical aspects were very important for the metadata management solution. The focus was on open-source and freeware in order to keeps costs low. The realisation had to be efficient and effective in order to show a clear return on investment

8 Teil A - Einführung und Übersicht - 8 -

9 1 Einleitung 1.1 Ausgangslage Die klassische Einordnung des Metadaten Managements würde diese Arbeit innerhalb des Informationsmanagements beim Wissensmanagement (Knowledge Management) ansiedeln. [KRC03] spricht in diesem Zusammenhang vom Management von Wissenssammlungen (Knowledge Repositories) und beschreibt bei den Aufgaben eines Informationssystems zu deren Verwaltung die Ergänzung von Wissenseinheiten um zugehörige Metadaten, damit auch unstrukturierte Daten nutzbar gemacht werden. Unstrukturiert bedeutet in diesem Zusammenhang, dass bspw. ein Text-Dokument oder eine Video-Datei durchaus Struktur besitzen, aber bei einer Suche nach bestimmten Inhalten (z.b. dem Wort Versicherung ) keinen Treffer melden, obwohl die Semantik übereinstimmt. Die Aufgabenstellung für diese Arbeit (siehe Anhang A) sieht als erstes Teilergebnis die Erarbeitung eines Konzeptes für das Metadaten Management vor, dass solche Einschränkungen, aber auch die Möglichkeiten und Voraussetzungen für Metadaten Management Architekturen aufzeigt und unter Berücksichtigung des wirtschaftlichen Nutzens für die Helsana anwendet. Dabei werden ausgehend von einer Metadaten Systematik Metadaten Modelle und Architekturen miteinander verglichen und auf ihre Eignung im Rahmen des Projektes Neues Data Warehouse in der Helsana geprüft. Die Auswahl der diskutierten Modelle und Applikationen orientiert sich an der Applikationslandschaft der Helsana, bzw. deren Tool-Standards, und den Rahmenbedingungen und Anforderungen der Helsana an das Metadaten Management. Dies bedeutet konkret, dass entweder bereits im Unternehmen vorhanden Applikationen und Modelle (Ascential MetaStage, MetaStage Common Model) oder kostenlose Open-Source oder Freeware (Sun Microsystems NetBeans Metadata Repository, Common Warehouse Model (CWM) und HP Labs Jena Framework, Resource Description Framework (RDF)) berücksichtigt werden. Weitere Metadaten Modelle wie etwa das Open Information Model (OIM) der Meta Data Coalition (MDC), die in der Object Management Group (OMG) und deren Common Warehouse Model (CWM) aufgegangen ist (vgl. [HON00]), aber trotzdem noch von Microsoft in ihrem SQL Server 2000 eingesetzt wird (vgl. [MSD04]), oder andere proprietäre Modelle und kommerzielle Applikationen, werden in dieser Arbeit nicht behandelt. Aufgrund der Ergebnisse wird ein Architektur-Framework für ein Metadaten Management System entworfen. Dabei werden die einzelnen Komponenten in verschiedenen Varianten vorgestellt und Schnittstellen und Erweiterungsmöglichkeiten beschrieben. Das zweite Teilergebnis aus der Aufgabenstellung sieht als ersten Bestandteil die Analyse des Metadaten Managements in der Helsana vor. Die Arbeit am ersten Teilergebnis hat aber gezeigt, dass ein sinnvolles Konzept, d.h. das erste Teilergebnis, bereits von dieser Analyse und den Anforderungen und Rahmenbedingungen der Helsana ausgehen muss. So wurde diese bereits im ersten Teilergebnis berücksichtigt und es wird hier eine Strategie für die Einführung des Metadaten Managements in der Helsana entwickelt. Dabei werden die Ergebnisse der Anforderungsphase 2 des Projektes Neues Data Warehouse berücksichtigt und die nächsten Schritte bis zum Ende des Entwicklungszyklus 1 mit Ende nach Abgabe dieser Arbeit detailliert genannt. Der zweite Bestandteil ist die Implementierung eines Prototypen des im Konzept beschriebenen Metadaten Management Systems. Die Aufgabenstellung sah in diesem Bereich auch die Entwicklung eines Metadaten Modells vor. Das Ergebnis des ersten Teils dieser Arbeit war die Entscheidung, auf ein explizites Metadaten Modell zugunsten einer offenen und leicht erweiterbaren Lösung in RDF zu verzichten. Die Verwendung von RDF erleichtert damit nicht nur die Wartung und den Betrieb, - 9 -

10 sondern auch die ständige Weiterentwicklung und Implementation des Metadaten Management Systems im Rahmen der Entwicklungszyklen des neuen Data Warehouse. Die Erstellung und Steuerung des Datenmodells in der verwendeten relationalen Datenbank wird voll-automatisch vom HP Labs Jena Framework übernommen und ist im Kapitel 9 beschrieben. Die eingesetzten XML Namensräume (Extensible Markup Language) und Transformationen sind in den Anhängen B, C und D beschrieben. Der dritte Bestandteil des zweiten Teilergebnisses sah die Dokumentation der Implementation des Prototypen vor, sowie ein Schulungskonzept für die Benutzer des Metadaten Management Systems. Die Dokumentation wird ausführlich im Kapitel 9 sowie im Anhang E ausgeführt. Die Weiterentwicklung und die organisatorischen Anforderungen an die Einführung des Metadaten Management Systems wurden bereits zuvor im Kapitel 8 behandelt. Auf die Entwicklung eines Schulungskonzept wurde verzichtet, da die Schulung der Benutzer auf einem Prototypen keinen Sinn ergeben würde. Die Anforderungen der Fachseite wurde bereits im Konzept berücksichtigt und im Rahmen der Präsentation dieser Arbeit sind die zukünftigen Benutzer eingeladen und aufgefordert worden, ihre Wünsche, Erfahrungen und Bemerkungen einzubringen. 1.2 Gliederung der Arbeit Die Arbeit ist in drei Teile gegliedert. Sie wird, nach einer allgemeinen Einführung in das Thema, über den konzeptionellen Teil, immer konkreter und stärker auf die Helsana bezogen. Teil A ist möglichst allgemein gehalten, um einen Überblick über den aktuellen Stand der Kunst (State-of-the-Art) in Sachen Metadaten Management zu geben. Teil B untersucht Metadaten Modelle und Applikationen auf ihre Tauglichkeit bezüglich der in Teil A abgeleiteten Kriterien. Teil C schliesst mit der Implementation eines Prototypen aufgrund des in Teil B entwickelten Architektur-Frameworks, dessen Dokumentation und einer Strategie für die Einführung des Metadaten Managements in der Helsana. In Kapitel 1 wird eine Standortbestimmung vorgenommen, die einerseits auf die Ausgangslage durch Aufgabenstellung und Rahmenbedingungen und andererseits auf die bestehende Kern-Literatur zum Thema eingeht. Kapitel 2 klärt die grundlegenden Begriffe im Metadaten Management, stellt eine Systematik der verschiedenen Arten von Metadaten vor und zeigt aus verschiedenen Blickwinkeln die Praxis-Relevanz des Metadaten Managements. Kapitel 3 formuliert die Anforderungen an das Metadaten Management aus den verschiedenen Bereichen der Helsana und leitet daraus Bewertungskriterien für die folgenden Kapitel ab. Kapitel 4 klärt zuerst den Begriff der Semantik im Metadaten Management und führt ein abstraktes Grundmodell ein. Darauf aufbauend werden drei Metadaten Modelle detailliert vorgestellt, miteinander verglichen und eine erste Auswahl getroffen. Kapitel 5 ermittelt geeigneten Applikationen für die in Kapitel 4 diskutierten Modelle und versucht diese in die vorhandenen Applikationslandschaft der Helsana zu integrieren. Die Bewertung der Applikationen richtet sich wiederum nach den Kriterien aus Kapitel 3 und den Resultaten aus Kapitel

11 Kapitel 6 entwickelt aufgrund der Resultate aus Kapitel 4 und 4 ein Framework für eine Architektur eines Metadaten Management Systems in der Helsana und beschreibt Komponenten, Schnittstellen und Erweiterungsmöglichkeiten. Kapitel 7 schliesst den Konzept-Teil der Arbeit mit einem konkreten Vorschlag für ein Vorgehen im Bereich Metadaten Management in der Helsana ab. Kapitel 8 enthält die konkreten Schritte und Priorisierungen für die Umsetzung des Metadaten Management Systems in der Helsana. Kapitel 9 dokumentiert den Entwicklungsstand des Prototypen, seine Komponenten und Daten und begründet die wichtigsten Design-Entscheidungen. Abgeschlossen wird die Arbeit durch eine Zusammenfassung der erzielten Ergebnisse und einen Ausblick auf die weitere Entwicklung des Metadaten Management Systems. In den Anhängen finden sich die vollständige Aufgabenstellung, Detail-Dokumentationen zu den im Prototypen verwendeten Metadaten und ihrer Transformationen, sowie eine Dokumentation des Software-Codes des Prototypen. 1.3 Literatur In diesem Abschnitt wird die Kern-Literatur zum Thema Metadaten Management gegliedert nach Themenbereichen aufgelistet. Es werden jeweils zwei Quellen genannt, die das erwähnte Gebiet in Bezug auf das Metadaten Management möglicht breit abdecken. Diese Übersicht erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit. Eine vollständige Aufstellung aller in dieser Arbeit benutzen Quellen findet sich im Literaturverzeichnis. Datenbanktechnologie [DIT04] Lockemann Peter C., Dittrich Klaus R.; Architektur von Datenbanksystemen; 1. Auflage 2004; dpunkt.verlag GmbH, Heidelberg [ELN00] Elmasri Ramez, Navathe Shamkant B.: Fundamentals of database systems; 3rd edition 2000; Addison Wesley Longman, Inc., Reading, Massachusetts Semantik [BEL01] Berners-Lee Tim, Hendler James, Lassila Ora: The Semantic Web, A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities; May 2001 issue; Scientific American; [DOS04] Jeckle Mario, Dostal Wolfgang: Semantik und Web Services, 4 Artikel 2004; XMLspektrum,

12 Metamodelle [CWM03] Object Management Group (OMG); Common Warehouse Metamodel (CWM) Specification; March 2003, Version 1.1, Volume 1; [ECK04] Eckstein Rainer, Eckstein Silke; XML und Datenmodellierung, XML-Schema und RDF zur Modellierung von Daten und Metadaten einsetzen; 1. Auflage 2004; dpunkt.verlag GmbH, Heidelberg Architektur Verteilter Applikationssysteme [ALO04] Alonso Gustavo, Casati Fabio, Kuno Harumi, Machiraju Vijay: Web Services, Concepts, Architectures and Applications; 2004; Springer-Verlag Berlin Heidelberg [TAN02] Tanenbaum Andrew S., van Stehen Maarten: Distributed Systems, Principles and Paradigms; 2002; Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, New Jersey Betriebswirtschaftslehre [HIB04] [FIT04] Moormann Jürgen, Fischer Thomas (Hrsg.): Handbuch Informationstechnologie in Banken; 2. Auflage April 2004; Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden Fitzsimmons James A., Fitzsimmons Mona J. : Service Management, Operations, Strategy, and Information Technology; Fourth Edition 2004; McGraw-Hill/Irwin, The McGraw-Hill Companies, Inc Avenue of the Americas, New York Metadaten Management [MAD98] Marco David: Managing Meta Data, DM Direct March 1998; [MAU03] Von Maur Eitel, Winter Robert; Data Warehouse Management, Das St. Galler Konzept zur ganzheitlichen Gestaltung der Informationslogistik; 2003; Springer- Verlag, Berlin Heidelberg 1.4 Danksagungen An erster Stelle möchte ich meiner zukünftigen Frau Petra danken für ihre Unterstützung, ihr Verständnis und ihre Geduld während der Entstehung dieser Arbeit. Ohne sie wäre ich heute nicht das, was ich bin. Ein ganz riesengrosses Dankeschön geht an meinen Betreuer Herrn Dr. Tim Gutzmer, Helsana Versicherungen AG. Ich habe viel von ihm gelernt, auch wenn ich seinem Arbeitstempo oft fast nicht folgen konnte. Seine Offenheit gegenüber meinen Vorschlägen und Fragen, seine umfangreichen fachlichen und menschlichen Erläuterungen, seine Bereitschaft mich an Vorträge und Konferenzen mitzunehmen und seine kritischen Fragen und Anmerkungen zu meiner Arbeit haben mich viel über die wissenschaftliche Arbeitsweise gelehrt, mich gleichzeitig aber auch aus dem theoretischen Elfenbeinturm heruntergeholt und mich an das Machbare erinnert

13 Herrn Prof. Klaus R. Dittrich möchte ich für seine Bereitschaft danken, mich eine der wenigen externen Diplomarbeiten schreiben zu lassen und für sein allzeit offenes Ohr für meine organisatorischen und sonstigen Fragen. Besonderer Dank gebührt auch der Leitung und den Mitgliedern des Projektes Neues Data Warehouse innerhalb der Helsana Versicherungen AG. Die herzliche Aufnahme ins Projekt, die grosse Hilfsbereitschaft und die angenehme Arbeitsatmosphäre haben wesentlich zum Entstehen dieser Arbeit beigetragen

14 2 Metadaten 2.1 Begriffe und Übersicht Die Menge an Informationen in einem Unternehmen wird immer grösser und komplexer. Die Werkzeuge und Prozesse, um mit der wachsenden Datenflut fertig zu werden, sind andererseits noch relativ neu und benötigen ihrerseits wieder Daten, um die ursprünglichen Daten verwalten zu können. Diese Daten, die Informationen über Daten enthalten werden Metadaten genannt. Das Wort meta stammt aus dem Griechischen und bedeutet soviel wie nach oder hinter. Damit sind Metadaten Daten, die nach den ursprünglichen Daten entstanden sind und diese beschreiben bzw. über die Aussagen der ursprünglichen Daten hinausgehen. In diese Bedeutungskategorie lassen sich auch Begriffe wie Metakommunikation oder Metaphysik einordnen. In der Informatik hat sich in diesem Zusammenhang bspw. auch der Begriff der Meta-Suchmaschine eingebürgert, der eine Suchmaschine beschreibt, die selber gar nicht direkt nach einem Begriff sucht, sondern andere Suchmaschinen verwendet, um aus den verschiedenen Resultaten ein umfassendes Resultat zu generieren. Gerade für den noch jungen Stand der Wissensarbeiter im modernen Unternehmen sind reine Daten an sich oft völlig wertlos ohne Informationen darüber, woher diese stammen, wie sie erzeugt wurden und im besonderen welche Bedeutung sich hinter den nackten Zahlen verbirgt. Das Denken in Zusammenhängen ist nicht eine Domäne des einsamen Wirtschaftskapitäns an der Spitze, sondern gerade für langfristig erfolgreiche Unternehmen auch ausserhalb der IT-Branche eine zunehmendes Muss in allen Bereichen, die sich mit Analyse, Planung und Kontrolle befassen. Dabei verschiebt sich das Gewicht der Informationsbedürfnisse mit der wachsenden Komplexität und Vielfalt der Unternehmensdaten immer stärker weg von rein Technischen Metadaten hin zu einer umfassenden Verwaltung aller Metadaten sowohl aus dem technischen Bereich wie auch von der jeweiligen Fachseite (Geschäftliche Metadaten). In der Literatur werden Metadaten meist nur in technische und geschäftliche Metadaten unterschieden, eine der ersten Begründungen für diese Einteilung findet sich in [MAD98]. Abbildung 2-1: Arten von Metadaten

15 Abbildung 2-1 zeigt, dass die Einteilung in technische und geschäftliche Metadaten aus heutiger Sicht zu kurz greift und den meisten Arten von Metadaten nicht gerecht wird. In dieser Arbeit wird deshalb eine erweiterte Gliederung und Unterteilung von Metadaten vorgeschlagen, die sich stärker an der betrieblichen Praxis orientiert. Die Art von Metadaten, die heute in den meisten Unternehmen gepflegt werden sind die Operativen Metadaten. Darunter sind alle im laufenden Betrieb anfallenden Metadaten wie etwa Benutzerstatistiken, Berichte über erfolgreiche ETL-Jobs, Anzahl verarbeitete und in eine Tabelle eingelesene Zeilen, Berichte aus dem Data Cleansing, usw. Diese Metadaten sind besonders für die IT-Mitarbeiter äusserst nützlich und häufig auch zwingend nötig. Dadurch sind in den meisten Unternehmen heute Insel-Lösungen in diesem Bereich vorhanden, die von einzelnen Spezialisten betreut und gepflegt werden. Viele grössere Unternehmen wie etwa die UBS haben in den letzten Jahren versucht, ein unternehmensweites Management dieser Metadaten zu erreichen und sind dabei auf mittlere Schwierigkeiten gestossen, insbesondere bei der organisatorischen Lösung dieses Problems. In [MAU03] findet sich eine umfangreiche Fallstudie zu diesem Beispiel. Bereits etwas weniger sorgfältig gepflegt werden alle Arten von Struktur-Metadaten oder statischen Metadaten, da sich diese bereits etwas weiter weg vom alltäglichen Betrieb befinden und oft nur selten, dafür aber dann umso umfangreicher konsultiert werden. Unter Struktur-Metadaten sind all diejenigen Metadaten zu verstehen, die eine bestimmte Architektur beschreiben. Davon existieren viele in einem Unternehmen. Als Beispiele seien hier einige der wichtigsten genannt: Daten-Architektur, Sicherheits-Architektur, Applikations-Architektur, Geschäfts-Architektur, Schnittstellen-Architektur und Kommunikations-Architektur. Hier fällt zum ersten Mal auf, das diese Art von Metadaten sich nicht eindeutig den technischen oder den geschäftlichen Metadaten zuordnen lassen. In den letzten Jahren immer wichtiger geworden sind insbesondere in mittleren und grösseren Unternehmen die Prozess-Metadaten oder dynamischen Metadaten. Darunter sind alle Metadaten zu verstehen, die sich um Prozesse in einem Unternehmen drehen. Das sind nicht nur die Geschäftsprozesse, sondern auch die darunterliegenden IT-Prozesse und die Prozesse, die sich mit dem Management und dem Betrieb von IT-Anwendungen befassen. Auch diese Art von Metadaten befindet sich an der Schnittstelle zwischen technischen und geschäftlichen Metadaten. Die Helsana betreibt mit grossem Aufwand eine eindrückliche Beschreibung ihrer Unternehmensprozesse und organisation in einem ARIS-System der Firma IDS Scheer. Leider sind auch diese Metadaten wie in den meisten Unternehmen, die diese Metadaten überhaupt erfassen, in einer isolierten Applikation gespeichert und vorerst noch nicht mit anderen Metadaten verbunden. Die vierte und letzte Art von Metadaten, die hier unterschieden wird, sind die Begriffs- Metadaten. Auch diese Art von Metadaten, die sich mit den für die Branche und das spezifische Geschäft eines Unternehmens relevanten Begriffen und Definitionen befassen, wurde erst in den letzten Jahren entdeckt und werden erst vereinzelt auch durch entsprechende Software-Werkzeuge unterstützt. In der Helsana existiert ein entsprechendes Geschäftswörterbuch mit dem Namen Sesam. Idealerweise wären diese Begriffe direkt mit den Metadaten, die beispielsweise Eingabemasken oder Attribute in Entitäten beschreiben, verknüpft. Leider existieren auch in diesem Bereich meist nur spezialisierte Lösungen ohne Querverbindungen zu anderen Metadaten-Repositories. In diesem Bereich könnte sich allerdings in den nächsten Jahren mit der ganzen Diskussion um Ontologien und mehr Semantik in der Informatik einiges verändern. Auf dieses Thema wird in Kapitel 3 eingegangen

16 Das Verständnis des grössten Kapitals eines Unternehmens - seiner Daten - ist auf lange Sicht nicht nur ein Wettbewerbsvorteil sondern essenziell um das eigene, unter Umständen seit vielen Jahren gewachsene Unternehmen zu verstehen und effektiv führen zu können. Dieser umfassende Ansatz wird heute in Teilen oder auch als Ganzes als Metadaten Management bezeichnet. Abbildung 2-2 zeigt die grundlegende Funktionsweise eines Metadaten Management Systems, dass die Ausübung des Metadaten Managements ermöglicht. Dabei sind die grundlegenden Funktionen des Metadaten Management Systems, ähnlich denen eines Data Warehouses für Unternehmensdaten, die Integration der verschiedenen Metadaten und deren Standardisierung, um eine sinnvolle und aussagekräftige Auswertung zu ermöglichen. Diese wiederum ermöglicht je nach Anwendungsbereich und Funktion des Metadaten Managements eine grössere Tiefe oder eine grössere Breite der angezeigten Metadaten. Abbildung 2-2: Komponenten des Metadaten Management Daneben illustriert Abbildung 2-2 auch den prinzipiellen Datenfluss von Metadaten. Prinzipiell ist dieser Fluss, wie in allen Datenverwaltungssystemen, die eine Integrationsfunktion haben unidirektional, d.h. die Daten fliessen aus den Quellen in ein zentrales Repository, auf dem dann die Nutzung der integrierten Daten passiert. Dabei werden die Daten oft aufbereitet, standardisiert und mit Informationen angereichert. Die derart aufgewerteten Daten wären nach diesen Transformationen auch wieder nützliche Informationen für ihre ursprünglichen Quellen. [MAD00] schlägt deshalb im Bereich des Metadaten Management eine bi-direktionale Metadaten Architektur wie in Abbildung 2-3 vor. Dieses theoretisch sehr ansprechende Prinzip scheitert in der Praxis an der Koordination und an den Schnittstellen. Die Koordination ist deshalb ein Problem, weil in Metadaten Management Systemen keine Instanz garantiert, dass zwei gleichzeitige Änderungen an einem Datensatz erfolgen oder eine Änderung an einem bereits geänderten aber noch nicht synchronisierten Datensatz. Es fehlen also Konzepte wie verteilte Sperrprotokolle oder wie das Drei-Phasen-Commit Protokoll in Verteilten Systemen (vgl. [TAN02] und [MUL94]). Das zweite Problem sind die Implementationen der Schnittstellen. Die Schnittstellen der Quellsysteme sehen meistens nur eine Daten-Extraktion, aber keine Daten-Integration vor. Die Programmierung neuer Schnittstellen zu den Quellsystemen würde dank der oft grossen Komplexität der Daten- Transformationen einen zu grossen Aufwand im Verhältnis zu Nutzen bedeuten

17 Grundsätzlich möglich wäre aber die Realisierung von bi-direktionalen Metadaten zwischen den End-Benutzern des Metadaten Management Systems (Auswertung) und dem Metadaten Management System selbst. Die End-Benutzer würden in diesem Fall nicht nur die Rolle der Daten-Bezüger, sondern auch die Rolle einer zusätzlichen Datenquelle für das Metadaten Management System übernehmen. Damit müsste lediglich eine neue Schnittstelle programmiert oder die bestehenden entsprechend angepasst werden, was mit einem vertretbaren Aufwand möglich wäre. Abbildung 2-3: Bi-direktionale Metadaten Architektur Gemäss [JSI04] können die Auswertebedürfnisse des Metadaten Management wie folgt klassifiziert werden: Kontrolle, Information und Planung. In Abbildung 2-4 ist dargestellt, wie das erfasste Metadaten Detail und die benötigte Metadaten Vielfalt vom Auswertungszweck abhängen. Die Kontrolle erstreckt sich in der Regel auf eine Applikation mit einer applikationsspezifischen (und daher geringen Vielfalt) und einem hohen Detaillierungsgrad. Hoch Detail Metadaten Quantität Vielfalt Niedrig Kontrolle Information Planung Metadaten Auswertungszweck Abbildung 2-4 Metadaten Auswertung (Quelle: [JS04])

18 Insbesondere beinhaltet dieser Auswertungszweck die operativen Metadaten. Bei der Information ist der Fokus auf der Definitionsanalyse und dem Wissenstransfer. In diesem Bereich ist das Auswertebedürfnis des DWH anzusiedeln (siehe Abschnitt ) und das heutige Metadoc. Die übergreifendste und aggregierteste Sicht (mit geringem Detail und grosser Vielfalt aus verschiedensten Applikationen) liegt bei der Planungssicht vor. Hier stehen Abhängigkeitsanalysen im Vordergrund. In diesem Bereich ist z.b. die Unternehmensarchitektur anzusiedeln (Abschnitt 3.2.2). 2.2 Praxis - Relevanz Diese erste Einführung in die Begriffe Metadaten und Metadaten Management darf aber nicht den Eindruck erwecken, dass die Verwendung und das Verständnis von technischen Metadaten heute bereits ein alter Hut sei. Gerade in neuen und besonders zukunftsträchtigen Technologien wird der Ansatz der Pflege und Verwaltung von Metadaten im Moment auf neue Art und Weise nutzbringend eingesetzt. Gerade von einer Technologie wie der Datei- Verwaltung eines Betriebssystems würde man erwarten, dass in diesem Umfeld die Verwendung von Metadaten weitgehend erforscht und das Thema eher erschöpft wäre. Trotzdem hat Microsoft in seinem neuen Datei-System WinFS (Windows Future Storage) angekündigt, die vertrauten Verzeichnisse und Ordner durch XML-basierte Metadaten zu ersetzen. WinFS wird nach neuesten Informationen (vgl. [HON04]) noch nicht in der nächsten Windows-Version mit dem Codenamen Longhorn enthalten sein, da seine Fertigstellung doch um einiges komplexer wird als die Programmierer in Redmond zuerst vermuteten (vgl. [HO204]). Das neue Dateisystem basiert laut [RIZ04] auf der Idee, dass man beliebige Daten in ihm ablegen kann, während es selbstständig Informationen über die Daten aus ihren Metadaten sammelt. Diese neuen Metadaten werden dann dezentral im Gegensatz zu heutigen zentral organisierten Dateisystemen und redundant gespeichert und verwaltet. Die ursprünglichen Metadaten werden in einer SQL-Datenbank gespeichert. Durch diese Trennung erhofft sich Microsoft einerseits eine verbesserte Performanz bei Suchabfragen und andererseits die Aufhebung der Trennung verschiedener Arten von Daten wie etwa s (nur in einem speziellen Programm zugänglich) oder Text-Dateien (mit normalen Datei- Werkzeugen zugänglich). Weiter erhofft sich Microsoft aus dieser Art von Metadaten Management die Möglichkeit, neue Metadaten automatisch aus den vorhandenen generieren zu können. Das Dateisystem lernt also, selbst Schlüsse aus den vorliegenden Metadaten zu ziehen. Eine etwas neuere, aber in den meisten Unternehmen bereits fest etablierte Technologie (vgl. [HIB04]) lässt sich unter dem Schlagwort Business Intelligence (BI) zusammenfassen. Darunter fallen insbesondere auf speziellen Analyse-Datenbanken (Data Warehouses) aufsetzende Analyse-Werkzeuge. In diesem Bereich liegt der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit. Im Vergleich zu traditionellen Datenbanksystemen kommt bei einem Data Warehouse erschwerend hinzu, dass nicht nur die Beschreibung der aktuellen Daten oder allenfalls noch eine gewisse Historisierung benötigt werden, sondern auch noch der Ursprung und die Transformation, der die Daten unterzogen wurden. Der einzelne Analyst, der die Daten aus einem Data Warehouse untersuchen und interpretieren muss, hat eine weitaus grössere Distanz zu denjenigen, die die Daten ursprünglich in einem Quellsystem erfasst haben und damit auch zur ursprünglichen Bedeutung und Verwendung der Daten. Ohne die Hilfe von Metadaten, die alle diese Informationen enthalten, lassen sich keine sinnvollen Schlüsse aus den verfügbaren Daten ziehen. Ein weiterer Schritt, der momentan noch in den Köpfen weniger gut geschulter Spezialisten geschieht, ist die Verknüpfung der erhaltenen Daten aus einem Data Warehouse mit dem Informationsmodell eines Unternehmens, bzw. mit Informationen über das eigentliche Geschäft des Unternehmens. Diese geschäftlichen Metadaten sind in ihrer einfachsten Form Begriffserläuterungen und Beschreibungen von Geschäftsobjekten. Den maximalen Nutzen für ein Unternehmen erreicht das Metadaten

19 Management erst, wenn sich Begriffe, Prozesse und Objekte in eine umfassende Hierarchie einordnen lassen. Solche Hierarchien werden Ontologien genannt. Der Trend geht bei BI- Werkzeugen immer stärker in Richtung auf eine Erweiterung des Benutzerkreises für Analyse- Werkzeuge, mehr und weniger strukturierte Daten und stärkere Integration und Nutzung der BI in den operativen Betrieb eines Unternehmens. Um diesen Anforderungen gerecht werden zu können, ist ein gut ausgebautes Metadaten Management die notwendige Voraussetzung. Auch in der Software-Entwicklung sind Metadaten und ihre Verwaltung von zunehmender Bedeutung, insbesondere seit dem Aufkommen von Software-Code-Generatoren bzw. CASE- Werkzeugen (Computer Aided Software Engineering). Diese Programme übernehmen den grössten Teil der auch in höheren Programmiersprachen doch immer noch recht aufwändigen Codier-Arbeit und benötigen dazu lediglich eine Beschreibung dessen, was der Software- Code leisten soll. Dies wird häufig durch objekt-orientierte Beschreibungen in einer Entwurfssprache wie UML (Unified Modelling Language) ausgeführt. Danach lässt sich der überwiegende Teil des gewünschten Applikations-Codes automatisch aus den vorhandenen Metadaten generieren und muss häufig nur noch in wenigen Details manuell angepasst werden. Dieses Verfahren wird mittlerweile noch erweitert um das sogenannte generische Programmieren. Darunter ist die Generierung und Verwendung von Software zur Laufzeit eines Systems aus dessen Metadaten zu verstehen. D.h. eine Applikation muss nicht mehr von Beginn an alle Funktionalität implementieren, die später von ihr erwartet wird, sondern es lassen sich Erweiterungen und Änderungen an der Software zu irgendeiner Zeit im laufenden Betrieb durch Änderung der Metadaten realisieren. Dieses Vorgehen mag nicht gerade die ideale Lösung in Bezug auf die Performanz eines Systems und dessen Wartbarkeit sein, aber sobald der richtige Grad an generischer vs. statischer Programmierung erreicht ist, lassen sich laut [UBS04] gerade im Data Warehouse Umfeld besonders gut an ein sich rasch veränderndes Geschäftsumfeld anpassbare Systeme bauen. Ein konkretes Beispiel für eine ganze Applikationsplattform, die auf diesem Prinzip aufbaut ist in [LIZ04] beschrieben. Die Applikationssuite LizardUser wurde im Rahmen des Projektes GEAR (Global Environment for Accounting and Reporting (vgl. [LIZ03] und [UBS04]) in der UBS entwickelt. Eine Technologie oder besser eine Gruppe von Standards, die zurzeit in aller Munde ist, sind Web Services. Jeder Web Service oder jede Gruppe von Web Services besitzen dabei ihre eigenen Metadaten, die etwa Art und Funktionalität eines XML-Methodenaufrufs beschreiben. Durch die Möglichkeit kaskadierender Aufrufe von Web Services, bzw. die Auswahl des aufzurufenden Web Services zur Laufzeit anstelle einer statischen Programmierung aufgrund von Metadaten, gewinnt die Verwaltung, Verteilung und Standardisierung bestimmter Metadaten zusätzlich an Bedeutung. Web Services simulieren zwar in gewisser Weise menschliches Verhalten beim Surfen durch das Internet, ihnen fehlt dabei aber die Verknüpfungsmöglichkeit von Begriffen etwa mit Synonymen oder die Möglichkeit, Begriffe in einen Kontext einzuordnen, die das menschliche Gehirn ganz selbstverständlich und leicht vollzieht. Um die Informationen im Internet und generell in Netzwerken mit maschinenlesbaren und interpretierbaren Metadaten zu versehen, wurde insbesondere die Gruppe der Ontologie Standards RDF (vgl. [BED04]), RDFS (vgl. [BRI04]) und OWL (vgl. [SMI04]) ins Leben gerufen. Auf diese Standards wird im Kapitel 4 über Metadaten Modelle noch im Detail eingegangen, und sie werden mit anderen Metamodelle aus anderen Anwendungsbereichen verglichen. Zusätzlich zu den bereits aus den beiden vorangehenden Einsatzgebieten für Metadaten beschriebenen Anwendungen gewinnt im um neue Metadaten erweiterten Internet, dem sogenannten Semantischen Netz (Semantic Web, vgl. [BEL01]), auch der standardisierte Austausch von Metadaten an Bedeutung. Das lässt sich etwa daran ablesen, dass nach [BAL04] so namhafte Firmen wie BEA, IBM, Microsoft, Sun und SAP einen Vorschlag für ein gemeinsames Austauschformat für Web Service Metadaten (Web Services Metadata Exchange) erarbeitet haben. Bei den Web Services entwickelt sich seit einiger Zeit der Begriff der 'Semantic Web Services', der einen wesentlichen Schritt zur Automatisierbarkeit der Web

20 Services darstellt. Folgt man den Ausführungen in [DOS04], so kann das Metadaten Management diese semantische Komponente abdecken. Diese Beispiele sollten einen Einblick vermitteln in die vielseitige Anwendung von Metadaten in der heutigen IT-Landschaft. Der durch diese Beispiele dargestellte Ausschnitt der tatsächlichen Möglichkeiten und Einsatzgebiete von Metadaten Management illustriert eindrücklich die zunehmende Bedeutung und Komplexität eines funktionierenden Metadaten Managements und dessen Möglichkeiten bzw. Nutzen für ein Unternehmen. 2.3 Einordnung Das Metadaten Management wird in der Literatur (vgl. [DIT04], [ELN00], [MAU03], [AUT03] und [FIT04]) aus drei unterschiedlichen Blickwinkeln beurteilt: aus der technischen oder IT- Sicht, aus der geschäftsrelevanten Sicht und aus der Prozess-Sicht. Im Folgenden werden diese drei Sichten im Kontext des Data Warehousing vorgestellt und erläutert. Anschliessend wird eine Abgrenzung dieser Arbeit und deren Einordnung in die Projektorganisation der Helsana vorgenommen IT-Sicht Im Bereich der Informatik wird Metadaten Management unter dem Aspekt der Datenbanktechnologie betrachtet. In dieser Arbeit ist der Fokus zusätzlich auf für menschliche Benutzer relevante Metadaten eingeengt, da gerade in der Datenbanktechnologie Metadaten auch als Steuerungsdaten etwa für DDL Compiler (Data Definition Language), Abfrage und DML Parser (Data Manipulation Language), Verifier, Compiler und Optimizer eine wichtige Rolle spielen. Abbildung 2-5 zeigt die Einordnung des Metadaten Managements als Metadatenverwaltung in die Referenz Architektur für Datenbanksysteme aus [DIT04]. Dabei werden Metadaten aus den drei Schichten des Datenmodellsystems gewonnen, wobei jede Schicht die Metadaten der darunterliegenden Schicht erhält und mit zusätzlichen Informationen anreichert. Dabei lassen sich grundsätzlich zwei Lösungen für eine Metadatenverwaltungs-Komponente oder ein Datenwörterbuch realisieren: eine interne Komponente wie in der Abbildung dargestellt (enge Kopplung) oder eine externe Lösung als eigenständiges kleines Datenbanksystem (lose Kopplung). Datenwörterbuch Systeme (data dictionary systems / information repositories) sind nach [ELN00] selber auch wieder kleine Datenbank Systeme mit der Funktion von Integrationswerkzeuge im Rahmen des Informations-Ressourcen Managements (information resource management). Dabei lassen sich folgende Inhalte unterscheiden: Schema-Beschreibungen des Mutter -Datenbank Systems Details zum physischen Datenbank-Entwurf Beschreibungen zur Benutzerverwaltung Grobe Beschreibungen der Transaktion und Prozeduren Beziehungen zwischen Daten und Transaktionen Benutzerstatistiken

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