Um die Verwendung und Verfolgung von Attributen über die verschiedenen Ebenen einer Data Warehouse Infrastruktur zu ermöglichen, ist Data Lineage als Konzept in Business Intelligence Systemen unabdingbar. Ausgehend von den Attributen des fachlichen Datenmodells über die Spalten des physischen Datenbankmodells der operativen Systeme werden die Informationen von der Ladeschicht, über die Data Warehouse Schicht bis zur Data Mart Schicht per Data Lineage verfolgt. Diese Konzepte und Mechanismen und die Anforderungen an eine Werkzeugunterstützung lassen sich nahezu 1:1 auf die Traceability-Anforderungen eines Requirements Engineering & Management anwenden.
Die neuesten Posts von Andreas Ditze
Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann
31 Jul 2013
Modellierung - agil versus traditionell
13 Jun 2013
In der aktuellen Ausgabe des SQ-Magazins hat der ASQF e.V. das Thema Traditionell vs. Agil in den Fokus gesetzt. Nachdem wir das Thema Agile Modeling schon seit längerer Zeit zusammen mit einigen Kollegen der HOOD Group im Rahmen des Agile Modeling Night Talk diskutieren, lag es auf der Hand, dass wir einen Beitrag zu diesem Thema eingereicht haben. Hierfür konnte ich Susanne Mühlbauer und Philip Stolz als Co-Autoren gewinnen. Unter dem Titel „Modellierung – agil versus traditionell“ haben wir zunächst die Frage gestellt, ob es eine agile Modellierung überhaupt gibt. Durch einen Blick auf das Agile Manifest und Abbildung der Prinzipien und Werte auf eine modellbasierte Vorgehensweise konnten wir nachweisen, dass Methoden und Tools zur Modellierung auch in einem agilen Umfeld sinnvoll eingesetzt werden können. Es gibt daher keine „agile Modellierung“ im eigentlichen Sinne, sondern vielmehr eine agile Verwendung von Modellierung unter Berücksichtigung agiler Prinzipien und Werte.
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