I 10 errori da evitare nella realizzazione di un Meta Data Repository (Parte Prima)

Quali sono questi errori? 

Eccoli:

1. mancata definizione di obiettivi tangibili sia tecnici che per l’impresa, in relazione al meta data repository
2. Esame degli strumenti per i meta dati prima di definire le specifiche di questi ultimi.
3. Scegliere uno strumento di meta dati senza una valutazione preventiva.
4. Mancata creazione di un team per il meta data repository.
5. Un eccesso di processi manuali all’interno dell’architettura d’integrazione dei meta dati.
6. L’accesso al meta data repository risulta difficile.
7. Lasciare la gestione del progetto ai fornitori di strumenti per i meta dati.
8. Mancanza di un esperto Capo progetto/Architetto di sistema.
9. analizzare lo sforzo per la realizzazione del meta data repository.
10. Il team del meta data repository crea standard che nessuno dei componenti del team di supporto è in grado di seguire (I Parte).

Il segreto della prosperità della vostra organizzazione è nel modo con cui raccogliete, mantenete e distribuite la conoscenza. Un meta data repository è la chiave per raccogliere, mantenere e distribuire la conoscenza.
La realizzazione di un meta data repository è fondamentale per garantire l’accesso, il mantenimento e il controllo delle informazioni vitali memorizzate nei sistemi operativi e della conoscenza dell’impresa.
Mentre i meta dati sono stati sempre un elemento centrale del data warehousing, da un paio di anni a questa parte godono di una nuova e particolare attenzione.
Tale fenomeno è iniziato già da alcuni anni, a partire dal momento in cui la maggior parte delle società della lista Global 2000 ha attivato una qualche sorta di sistema di business intelligence.
La grande maggioranza di queste società ha dovuto misurarsi con il compito di gestire la crescita esponenziale di tali sistemi, con il trascorrere del tempo.
Senza i meta dati, la gestione della crescita diviene estremamente difficoltosa e costosa in termini di tempo. Questa necessità ha indotto i maggiori fornitori di software come Microsoft, Computer Associates e Oracle a entrare nel mercato dei meta dati, con un’offerta di prodotti significativa.

Implementazione del meta data repository
Alla Enterprise Warehousing Solutions, abbiamo una serie di clienti che hanno oltre cento sistemi IT diversi (uno di questi ha oltre 500 sistemi).
Chiaramente, esistono grandi ridondanze tra tali sistemi. Ancora più importante, il costo per supportarli tutti è altissimo. L’obiettivo dei meta data repository è di catturare il flusso dei dati all’interno e all’esterno di tali sistemi.
In aggiunta, memorizziamo elaborazioni tecniche, tipi di dati di natura diversa (clienti, prodotti, ecc.), gruppi di utenti e, infine, sistemi di registrazione dei dati che già esistono in ciascuno di questi sistemi.
Con i meta dati, i clienti saranno in grado di identificare i sistemi ridondanti e di iniziare ad attivare un piano di migrazione per eliminarli.
Quindi, dobbiamo sincerarci che il team del repository operi una revisione di tutte le proposte di nuovi sistemi, per essere sicuri che queste società non realizzino ulteriori sistemi ridondanti.

1. Mancata definizione di obiettivi tangibili sia tecnici che per l’impresa, in relazione al meta data repository
Questo è l’errore più grande commesso dalla maggior parte delle società.
Abbastanza spesso, il team per il meta data repository dimentica di definire con chiarezza i valori specifici di conoscenza, tecnici e per l’impresa, che saranno forniti dal meta data repository da realizzare.
La definizione preventiva di questi obiettivi è fondamentale, perché serviranno da guida all’avanzamento di tutte le attività del progetto.
Nel “vendere” il concetto dei meta dati all’alta direzione, esistono solo due concetti in grado di suscitarne l’interesse: l’incremento del fatturato e la diminuzione dei costi.
Se non siete in grado di impostare il discorso in base a queste due prospettive, sarete visto come la versione IT del maestro di scuola, nel vecchio cartone animato di Peanut: bla, bla, bla, bla,?
Gli obiettivi espressi con chiarezza sono definibili e misurabili. Queste attività sono essenziali poiché, una volta realizzato il meta data repository, il team di gestione deve fornire la giustificazione dei costi sostenuti per l’iniziativa.
Ricordate che un meta data repository, così come un data warehouse, NON è un progetto, ma rappresenta un processo. Il repository avrà bisogno di crescere per supportare il ruolo in continua espansione dei data warehouse e dei data mart, oltre che dei sistemi e applicazioni a cui fa da supporto.
In aggiunta, man mano che il suo utilizzo da parte degli utenti interni all’impresa diviene più sofisticato, le loro richieste tenderanno ad aumentare.
Una volta che si riesca a quantificare una giustificazione dei costi per il rilascio iniziale del repository, il processo di reperimento dei fondi per le versioni successive risulterà grandemente semplificato.

2. Esame degli strumenti per I meta dati prima di definire le specifiche di questi ultimi.
È sorprendente la frequenza con la quale ricevo telefonate da società che mi chiedono di suggerire uno strumento di gestione dei meta dati, da utilizzare nei rispettivi progetti di repository.
La mia risposta standard è: “Quali sono le vostre specifiche per il repository?”. Tipicamente, la risposta dall’altro capo del filo è il silenzio. Tale situazione è altamente significativa.
I requisiti del meta data repository debbono guidare il processo di scelta degli strumenti, non seguirlo. Quando gli strumenti sono scelti prima della definizione delle specifiche, molto spesso avviene che queste ultime vengano forzate per renderle corrispondenti alle capacità dello strumento, invece di rispecchiare le necessità di soluzione dei problemi dell’impresa.
Come abbiamo già detto, la chiarezza dei requisiti è fondamentale in un progetto di meta dati, perché questi forniscono le linee guida per tutte le attività successive del progetto stesso. Senza questa guida, il fallimento del progetto diviene molto probabile.

3. Scegliere uno strumento di meta dati senza una valutazione preventiva
Tutti i maggiori venditori di strumenti di meta dati mantengono e controllano il repository in maniera diversa. La definizione dello strumento più adatto per la vostra organizzazione richiede un’analisi accurata.
L’acquirente accorto è sempre il più soddisfatto, perché sa esattamente che cosa sta comprando e che cosa è meglio non comprare.
Ricordate che qualunque sia lo strumento acquistato, nessuno renderà “semplice” l’integrazione dei dati, a prescindere da qualsiasi iperbole di marketing, scritta o dichiarata dal venditore.
Per avere successo con il vostro progetto di meta dati, avete bisogno di conoscenza, disciplina, partecipanti esperti e una forte dose del buon vecchio lavoro, esattamente come per ogni altra importante realizzazione IT.
Mentre nessuno degli strumenti elimina queste necessità, per alcune società è meglio acquistare uno strumento e migliorarne eventualmente le limitazioni, piuttosto che costruire tutto ex novo.

4. Mancata creazione di un team per il meta data repository
Molto spesso, le società non creano un team specifico dedicato al progetto del meta data repository. Un gruppo di questo tipo dovrebbe essere responsabile della manutenzione, controllo e garanzia degli accessi al meta data repository.
Il team dovrebbe essere così composto: 1 – 2 specialisti nella modellazione dei dati, due sviluppatori delle applicazioni di integrazione dei metadati, due sviluppatori per l’accesso ai meta dati, 1 – 2 analisti dei flussi dell’impresa, un esperto nelle architetture di meta data repository e, infine, un capo progetto.
Non dimenticate che alcuni dei ruoli indicati possono essere coperti contemporaneamente da una stessa persona, in base alla dimensione del progetto e alla schedulazione delle attività.
É importante che il capo progetto del meta data repository riporti al manager che ha la responsabilità del sistema di business intelligence.
Questo crea una relazione sul medesimo livello tra i team leader, rispettivamente del meta data repository e del data warehouse. Il team del meta data repository e quello dedicato alla business intelligence debbono necessariamente operare in maniera coordinata, poiché il lavoro dell’uno impatta direttamente sull’altro e viceversa.
Un’architettura del data warehouse poco omogenea e confusa avrà un impatto negativo diretto sulla qualità del meta data repository. Per contro, un repository progettato con scarsa accuratezza diminuirà grandemente l’efficacia del data warehouse.

5. Un eccesso di processi manuali all’interno dell’architettura d’integrazione dei meta dati
Il processo di caricamento e mantenimento del meta data repository deve essere il più automatico possibile. Le implementazioni di meta dati che hanno avuto uno scarso successo, normalmente contengono troppi processi manuali nelle rispettive architetture d’integrazione.
Il compito di inserire manualmente i meta dati assorbe una grande quantità di tempo del team del meta data repository. Mediante un’attenta analisi e alcuni sforzi di sviluppo, la grande maggioranza di tali processi manuali può essere eliminata.
Spesso, molti dei meta dati utili all’impresa richiedono una sorta di attività manuali, nella fase di acquisizione dell’informazione. Nella maggior parte dei casi, bisognerà sviluppare processi aggiuntivi, necessari ai responsabili operativi e agli analisti di business per modificare i meta dati.
Sfortunatamente, alcune società inseriscono manualmente gran parte dei meta data di loro interesse, situazione che rende il repository non scalabile, superato e impossibile da mantenere nel tempo.

Continua nell’articolo del mese di Aprile …