Dlaczego arkusz kalkulacyjny nie jest dobrym miejscem do przechowywania danych referencyjnych?

Do opisania ka偶dego modelu potrzebne s膮 dane referencyjne. S艂owniki, mapowania, regu艂y itp. s膮 podstaw膮, bez kt贸rej trudno b臋dzie co艣 stworzy膰. Nic dziwnego, 偶e powstaj膮 ju偶 na pocz膮tku projektu przy pomocy najbardziej dost臋pnych narz臋dzi: kartka i o艂贸wek, arkusz kalkulacyjny, edytor tekstu.

Konsekwencj膮 stosowania zwinnych metody pracy jestszybkie wdra偶anie nowych koncepcji razem z narz臋dziami, kt贸re s膮 dobre w fazie projektowania, ale niekoniecznie najlepsze do produkcyjnego stosowania. Cz臋sto dane referencyjne s膮 utrzymywane i rozwijane w arkuszach tworzonych ad hoc. Nie ma w tym nic z艂ego, ale do czasu. Im wi臋cej os贸b i system贸w zaczyna korzysta膰 ze s艂ownika, jego utrzymanie staje si臋 coraz bardziej pracoch艂onne i generuje coraz wi臋ksze ryzyko.

Kluczowe ograniczenia wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych do utrzymywania danych referencyjnych to: brak wersjonowaniabrak kontroli jako艣ci i sp贸jno艣ci oraz brak systemu zatwierdzania zmian.

Wersjonowanie metadanych pozwala na przeprowadzenie kontroli wdro偶onych zmian oraz r贸wnoleg艂e testowanie kilku modeli (np. audyt raportowania finansowego za poprzednie okresy lub planowanie zmian struktury organizacyjnej lub struktury produkt贸w). W sytuacji, gdy zmiany s膮 wprowadzane przez kilka os贸b w kr贸tkich odst臋pach czasu, bardzo szybko tracimy kontrol臋 nad sp贸jno艣ci膮 danych referencyjnych. Pojawiaj膮 si臋 kolejne arkusze, a tym samym ryzyko u偶ycia b艂臋dnych danych staje si臋 coraz wi臋ksze. W sytuacji, gdy danych referencyjnych jest coraz wi臋cej, a za ich aktualizacj臋 odpowiada coraz wi臋ksza grupa os贸b, kluczowa staje si臋 automatyczna weryfikacja poprawno艣ci i ocena jako艣ci. Bez tego, koszty utrzymania danych referencyjnych zaczynaj膮 rosn膮膰 geometrycznie i cz臋sto obci膮偶aj膮 niepotrzebnie inne projekty zwi膮zane z optymalizacj膮 proces贸w biznesowych.

Zmiany w kluczowych s艂ownikach maj膮 zwykle ogromny wp艂yw na dzia艂alno艣膰 organizacji. Nic dziwnego, 偶e wprowadzanie w nich zmian wymaga zaanga偶owania os贸b na r贸偶nych poziomach podejmowania decyzji. Wbudowanych system zatwierdzania zamian pozwala maksymalnie skr贸ci膰 czas wdro偶enia nowego modelu i znacznie zmniejsza ryzyko z nim zwi膮zane.

Rozproszone 艣rodowisko zarz膮dzania danymi referencyjnymi trudno zintegrowa膰 z innymi systemami wykorzystywanymi przez u偶ytkownik贸w. Centralne rozwi膮zanie pozwala ograniczy膰 koszty integracji i utrzymania.

Zarz膮dzanie danymi referencyjnymi jest istotnym elementem wszystkich inicjatyw zwi膮zanych z wykorzystaniem danych. Wdro偶enie prawie ka偶dego systemu zaczyna si臋 od stworzenia podstawowego modelu danych referencyjnych w arkuszu kalkulacyjnym. Wa偶ne jest, by w odpowiednim momencie, przenie艣膰 prototyp do 艣rodowiska, kt贸re pozwoli trzyma膰 w ryzach koszty i ryzyko zwi膮zane z jego utrzymaniem i rozwojem.

Zbigniew Finfando (Business Development Manager)

#excel #metadata #smartdata #metastudiodrm

Ta strona u偶ywa plik贸w Cookies. Dowied藕 si臋 wi臋cej o celu ich u偶ywania i mo偶liwo艣ci zmiany ustawie艅 Cookies w przegl膮darce.

X