Ihre Datenarchitekten

Was treibt uns an?

Bereits seit der Gründung der aseaco AG beschäftigt uns das Thema Datenmanagement. Wir waren bei unseren Kunden mit Datenqualitätsproblemen konfrontiert, die zu hohen Kosten und gerade im Produktbereich direkt zu Wettbewerbsnachteilen führten. Von Anfang an stellten wir uns diesen Fragen, halfen unseren Kunden auf dieser operativen Ebene qualitativ besser zu werden. Aber nur dies war uns nicht genug, stets arbeiten wir daran, mit unseren Kunden gemeinsam ein Datenmanagement zu entwickeln, das viel mehr kann und echte strategische Vorteile für unsere Kunden erzielt. Dabei haben wir früh verstanden, dass zentrale Organisationen und IT-Lösungen zum Datenmanagement ein Bottleneck darstellen und föderalen Architekturen die Zukunft gehört.

Dabei waren wir früh von dem Motto: „Daten denken – Wissen schaffen“ geleitet. Wir schaffen föderale Datenarchitekturen, die nicht nur die Datenanalyse unterstützt, sondern eine Basis für ein echtes Wissensmanagement auf Basis der operativen Daten unserer Kunden ermöglicht.

Unsere Geschichte als Datenarchitekten.

Bereits mit der Gründung der aseaco AG im Jahr 2002 legten wir einen starken Fokus auf Themen des Datenmanagements. Dabei entwickelten wir SAP-orientierte Beratungs- und Software-Frameworks, die das Stammdatenmanagement unterstützen. Beratungskomponenten hatten sich stark auf die DAMA (DMBOK) Ansätze abgestützt. Im Softwarebereich entstanden ABAP-basierte Komponenten zum Stammdatenmanagement, insbesondere zur Automatisierung der Verteilung von SAP Produkt- und Materialdaten. Java-basierte Technologien wurden als Webfrontend aber auch als Integrationslösungen eingesetzt. Flexibilität in diesen Lösungen wurden stark durch den Einsatz von Frameworks, wie Apache Cocoon (XML-basiertes Publishing Framework), erreicht. Große Stammdatenlösungen wurden im Handel, im Maschinenbau und in der Pharmaindustrie implementiert.

Bereits 2007 definierte die aseaco AG den Begriff Ubiquitous Information Management: Ein Informationsmanagement, dass die Allgegenwärtigkeit von Informationen akzeptiert und die Abbildung in flexiblen Datenmodellen bzw. Ontologien fordert (vgl. Wikipedia: Ontologien im Datenmanagement). Dabei wurde erkannt, dass klassische Stammdaten Ankerdatenmodelle bilden, die universelle Datenverlinkungen ermöglichen. Die ersten Versionen des UIF® (Ubiquitous Information Framework) sind entstanden, die XML-basierte „In Memory“-Funktionen zur Verfügung gestellt haben. Diese Funktionen konsumierten aus Applikationen Datenstrukturen, um diese dann z.B. in der Welt des Enterprise 2.0 oder des Dokumentenmanagements zu übertragen. Die ersten hoch integrierten Lösungen entstanden, die z.B. aus dem Projektsystem des SAP eine Projektstruktur entnommen und eine Wiki-Struktur mit entsprechendem Berechtigungskonzept erzeugt und verlinkt haben. Die Fähigkeiten von strukturierten Wiki-Systemen (vgl. Foswiki oder TWiki) wurden genutzt, um Datenzusammenhänge mittels Graphen zu visualisieren. Durch diesen Ansatz wurden Datenmanagement und Wissensmanagement zunehmend integriert.

Seit 2012 wurde die Fähigkeit der UIF® Platform, universelle Verlinkungen zu verwalten, durch die BCEL® ergänzt. Diese integriert die Akteure einer Organisation (dynamische Integration) in den Informations-Lifecycle, indem sie aus den Datenbeständen heraus Rollen dynamisch ableitet und die aktive situationsontologische Steuerungsfunktion übernimmt. Situationsontologien beschreiben das Wissen, was in welchem Fall (Situation) zu tun ist. Damit unterstützt sie die dynamische, situationsgerechte Integration von Personen mit verschiedenen Rollen (dynamische Integration).

In den letzten Jahren entwickelten wir den Ansatz des „Ubiquitous Information Managements“ konsequent weiter. Der situationsontologische Graph „BCEL®“ wurde durch das Konzept der Mini-Apps ergänzt. Neben der dynamischen Integration von Akteuren wurden den Akteuren direkt „kleine Applikationen“ zur Verfügung gestellt, die den User bei dem Management komplexer Daten führen und für die Einhaltung der Governance sorgen. Unsere Arbeit bzgl. der Definition und Ableitung von Ontologien aus dem klassischen Datenmanagement wurden konsequent fortgesetzt und mehrfach erprobt. Dabei haben wir stets den Anspruch , die Ergebnisse des Datenmanagements nahtlos in ein Wissensmanagement zu überführen. Wir haben aber nicht nur den Anspruch die operativen Daten (z.B. Produktdaten) unserer Kunden für das Wissensmanagement nutzbar zu machen, sondern erschließen für unsere Kunden auch die Metaebene, indem wir uns intensiv mit der automatisierten Überführung von Ontologien in eine „Meta-Ontologie“ befassen. Meta-Ontologien erhöhen den Wert der Daten, indem sie den Datenkontext umfassend explizieren und Automatisierungen zugänglich machen. Dies nutzt die leistungsfähige „kontextbasierte ubiquitäre Systemplattform“ der aseaco AG, um aus dem Datenkontext sein Systemverhalten kontextadaptiv abzuleiten.

Darüber hinaus sind uns die Standards föderaler Datenarchitekturen wie RDF („Resource Description Framework“) oder OWL (Web Ontology Language) wichtig, um unseren Kunden den Weg in die künftige Datenökonomie (vgl. z.B. Gaia-X) zu erleichtern und z.B. Inferenzmaschinen (z.B. Apache Jena) einfach nutzbar zu machen.

Was tun wir für Sie?

Wir verstehen Ihre Daten, nutzen die Daten für Ihr Wissensmanagement und sorgen für Automatisierung:

• Als Datenarchitekten arbeiten wir eng mit Ihren Business-Architekten zusammen, um eine optimale Datenstrategie für Sie zu entwickeln, die zu Ihrer Business-Strategie passt. Bei der Erarbeitung Ihrer Datenstrategie ist uns die Flexibilität Ihres Unternehmens (dynamische Fähigkeiten), die Teilhabe an der unternehmensübergreifenden Datenokönomie und Ihre Innovationsfähigkeit sehr wichtig.
• Dabei waren wir stets durch die Ansätze föderaler Datenarchitekturen geleitet, die in der jüngeren Geschichte in die Diskussion der „Data Mesh Architecture“ mündet.
• Hierzu erarbeiten wir mit Ihnen ein organisatorisches Data-Domain Konzept, das klare verteilte Zuständigkeiten definiert, die aber einer föderal organisierten Governance genügen.
• Wir helfen Ihnen Datenprodukte zu definieren. Diese unterliegen dem Leitgedanken des Product LifeCycle Managements. Dabei werden Daten nicht mehr wie Assets betrachtet, sondern als ein Produkt, das der höchsten Aufmerksamkeit des Data Domain Owners bedarf. Unsere langjährige Erfahrung im Umfeld des Product LifeCycle Managements macht es uns besonders leicht, dessen Prinzipien auf das Datenprodukt zu adaptieren. Dabei wird die Beschreibung des Wissens über Datenprodukte zum Bestandteil der bereits erwähnten Meta-Ontologie.
• Die Daten-Domänen sind die Ausgangsbasis für die Entwicklung von ontologischen Domänen. Der Domänenbegriff hat also in der Welt der Daten aber auch in der Welt der Ontologie eine hohe Bedeutung und lässt sich effektiv überführen. Gerne begleiten wir Sie in diesem Prozess der Domänenentwicklung von der Datenebene bis zur Ebene des Wissensmanagements.
• Mittels unserer UIF® Platform sind wir in der Lage für Sie einen effizienten Meta-Ontologie-Layer zum automatisierten Management Ihrer Datenprodukte zu erstellen, aber auch einen semantischen Integrationslayer zur Verfügung zu stellen, der auf Basis ontologischer Prinzipien eine echte Integration operativer Systeme und Ihrer Daten vornimmt. Die Anwendungen dieses semantischen Integrationslayers sind kontextsensitiv und -adaptiv. Damit ordnet sich das Verhalten und Layout der Anwendungen dem Datenkontext und seiner Ontologie unter. Dabei gehen wir nicht von einer komplexen allumfassenden Ontologie aus, sondern verfügen über diverse Ontologietypen die passgenau für Sie einsetzbar sind. Hierzu gehen wir weit über die Standardtypisierung nach „Lightweight- oder Heavyweight-Ontologien“ hinaus.

Was nützt es Ihnen?

• Zukunftssicherheit: Ihr Management schaut auf eine Datenarchitektur, die die Business Strategie und datengetriebene Geschäftsmodelle unterstützt und damit Zukunftssicherheit bzgl. Ihrer Teilhabe an der Datenökonomie sicherstellt. (Vgl. Wirtschaftsdienst: Forschungsbereiche der Datenökonomie)
• Effizienz beim Datenqualitätsmanagement: Datenqualitätsmanagement wird zum integralen Bestandteil der täglichen Arbeit Ihrer Mitarbeiter. Teure Zentralfunktionen werden minimiert, die Datenqualität maximiert.
• Kompensation von Wissensverlust durch den demographischen Wandel: Das Wissen in Ihren Daten (Regularien, Verfahrenswissen, technologsiches Wissen) wird Ihren Mitarbeitern direkt zur Verfügung gestellt. Ihre Daten assistieren Ihre Mitarbeiter, situationsgerecht das Richtige zu tun.
• Ihre Mitarbeiter werden effizienter: Ihre Mitarbeiter erhalten IT Anwendungen, deren Verhalten und Layout sich an den Daten- und Wissenskontext orientiert. Situationsgerecht werden per Mini App nur die Funktionen und Daten bereitgestellt, die notwendig sind. Die Suche nach den situationsgerechten Informationen übernimmt die Applikation für Sie.
• Wissen ist Wettbewerbsvorteil:: In der Wissensgesellschaft ist Wissen die Grundlage für Innovationskraft und die daraus resultierenden Wettbewerbsvorteile. Gleichzeitig schauen wir auf einen drohenden Wissensverlust durch den demographischen Wandel. Wissen ist aber nicht nur zu konservieren, wie z.B. mittels Wiki-Systeme. Auch KI-Systeme werten den vorhandenen Daten- und damit Wissensbestand aus und werden nur bedingt neues Wissen schaffen, sondern in erster Linie Wissen zugänglich machen. Dies ist sicherlich eine wichtige Grundlage für denn Erkenntnisgewinn Ihrer Mitarbeiter. Aber erst durch die Flexibilität moderner ontologischer Datenmodelle auf Basis kontextbasierter ubiquitärer Systemplattformen wird neues Wissen flexibel zeitnah der Organisation zur Verfügung gestellt und bildet die Grundlage eines anpassungsfähigen Unternehmens.