Extreme Vernetzung: Unternehmensarchitekten benötigen Unternehmensgraphen

Von Dr. Tim O'Neill, ursprünglich veröffentlicht in InfoWorld

Für Unternehmen mit riesigen Datenmengen und digitalen Assets bieten Graphdatenbanken eine bessere Möglichkeit, Daten für Benutzer bereitzustellen, abzufragen, zu bearbeiten und in Echtzeit zu analysieren.

Und in nicht allzu ferner Zukunft – wie die UBS in ihrem jüngsten Davos-Papier „Die vierte industrielle Revolution“ prognostiziert – einer Welt der „extremen Vernetzung“, in der intelligente Software und sogar Roboter zum Standard gehören, werden Graphdatenbanken die Fähigkeiten anderer Datenbanktechnologien überflügeln.

Viele IT-Führungskräfte, darunter auch Unternehmensarchitekten, setzen bereits auf Graphdatenbanken, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Social-Media-Giganten wie Facebook und große Online-Händler wie Amazon und eBay haben den Trend vorangetrieben und sich von den vertrauten, aber starren, strukturierten, tabellarischen relationalen Datenbanken verabschiedet. NoSQL- und Graphdatenbanken sind bereits die bevorzugten Backend- oder persistenten Speicher, die für viele Social-Media- und Handelsanwendungen genutzt werden.

Relationale Datenbanken erfüllen nach wie vor viele Kernfunktionen. Sie eignen sich gut für einfache Anwendungen in den Bereichen Personalwesen, technischer Support und IT-Betrieb. Ihre mangelnde Flexibilität führt jedoch dazu, dass sie oft nicht für Daten gerüstet sind, die sich nicht nur inhaltlich, sondern auch strukturell schnell verändern. Ihnen fehlt mitunter die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die Anwender heutzutage von ihren Unternehmenslösungen erwarten.

Anstatt starre Tabellen zur Erfassung und Strukturierung von Informationen zu verwenden, strukturiert eine Graphdatenbank Daten als Objekte mit direkten Beziehungen zu anderen Objekten. Dies ermöglicht eine flexible Datenstrukturierung. Außerdem muss Ihre Anwendung nicht mehr ständig einzelne Objekte in riesigen Tabellen durchsuchen – was die Geschwindigkeit erheblich steigert.

Graphdatenbanken für die Unternehmensmodellierung

Für einen Unternehmensarchitekten oder Spezialisten für digitale Transformation, der an der Modellierung eines Unternehmens und der schnellen Bereitstellung von Antworten und Analysen arbeitet, bietet die Speicherung von Daten in Graphdatenbanken zwei große Vorteile.

Der Wert der Unternehmensarchitektur liegt erstens nicht im isolierten Verständnis einzelner Entitäten, sondern im Verständnis der Beziehungen zwischen diesen Entitäten und dem Rest des Unternehmens. Dadurch können Unternehmensarchitekten die Auswirkungen der Änderung einer Entität auf die gesamte Organisation erfassen.

(Nebenbei bemerkt: Genau das macht sie auch ideal als Backend für moderne soziale Netzwerke. Es genügt nicht, dass ein soziales Netzwerk nur weiß, dass zwei Personen miteinander verbunden sind. Die Graphdatenbank ermöglicht es dem System zu verstehen, wie diese Personen verbunden sind und schnell gemeinsame Freunde, Interessen oder Aktivitäten zu identifizieren.)

Zweitens können Unternehmensarchitekten, die dieses Verständnis von „vernetzten Beziehungen“ in die IT- und Geschäftsstrategie ihres Unternehmens einbringen, präzisere und umfassendere Informationen über das Geschäft liefern. Letztendlich sind sie in der Lage, differenziertere, detailliertere und bessere Beratung zu bieten.

Den Spieß umdrehen

Für einen Architekten in einem schnelllebigen Geschäftsumfeld oder einen, der an einem Veränderungsmanagementprojekt beteiligt ist, ist Unflexibilität oft eine Quelle der Frustration und im schlimmsten Fall das Scheitern eines Projekts.

Die Struktur relationaler Datenbanken dahinter andere Enterprise-Architektur-Tools Es kann sich ein (möglicherweise instabiler) „Stapel“ aus mehreren Zwischentabellen bilden. Abfragen dieser Struktur sind ein langsamer Prozess. Die Datenbank kann zudem schwierig zu warten oder zu bearbeiten sein.

Wenn neue Frameworks eingeführt werden oder Unternehmen neue oder andere Informationen über bestehende Systeme erfassen müssen, muss auch die zugrunde liegende Datenbankstruktur geändert werden.

Um diese Änderungen in einem auf einer relationalen Datenbank basierenden Enterprise-Architektur-Repository umzusetzen, wäre ein vollständiger Neuaufbau der zugrunde liegenden Datenbanken erforderlich.

Wenn ein Enterprise-Architekt (EA) eine relationale Datenbank als Backend zur Architekturerstellung nutzen muss, zwängt er eine komplexe Struktur in eine einzelne Tabelle oder einen starren Tabellensatz. Dabei gehen Details und Struktur oft verloren oder werden verändert. Der Knoten selbst wird weit entfernt von den Attributen gespeichert. Dies führt zu Leistungseinbußen beim Wiederherstellen der Daten und erschwert deren Abfrage und Interpretation.

Das ABACUS Das Enterprise-Architektur-Tool wurde verwendet Diagrammdatenbank Technologie seit über 15 Jahren.

Der Vorteil der Grafik

Für Unternehmensarchitekten liegen die Vorteile eines Graphdatenbank-Backends unter anderem in Folgendem:

• Schnellerer Zugriff auf Ihre Daten
• Die Möglichkeit, Metamodelle schnell und einfach „on the fly“ zu erweitern oder zu ändern
• Nicht auf ein einziges Framework beschränkt sein – die Möglichkeit, hybride Frameworks an die Geschäftsanforderungen anzupassen
• Die Fähigkeit, sowohl einfache Abfragen mit zwei direkt verbundenen Entitäten als auch komplexere Abfragen, die Architekturschichten übergreifen, sehr schnell auszuführen.
• Die Möglichkeit, eine unbegrenzte Anzahl von Eigenschaften zu erfassen und Informationen über Beziehungen einfach zu speichern, um mehr Details über die Beziehung selbst bereitzustellen.

Die Verwendung eines „Enterprise Graph“ (eines auf einer Graphdatenbank basierenden EA-Repositorys) gibt Enterprise-Architekten die Werkzeuge an die Hand, um die extremen Datenmengen und die extreme Vernetzung heutiger und zukünftiger Unternehmen zu bewältigen.

Eine wichtige Frage, die Sie sich bei der Bewertung Ihres bestehenden EA-Tools stellen oder in Ihre nächste EA-Tool-Bewertung einbeziehen sollten, lautet daher: „Verwendet das Tool nativ eine Graphdatenbank zur Datenspeicherung?“

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