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Donnerstag, 30. Mai 2013

Daten als systemrelevante Größe behandeln

Systemrelevante Größen sind in der Softwareentwicklung wie auch sonst im Leben zu vermeiden. Dieser Meinung bin ich immer noch und sogar immer mehr.

Doch auch wenn wir sie vermeiden sollen, heißt das nicht, dass wir das immer können. Manches ist einfach systemrelevant, weil es die fundamentale Wahl für ein System repräsentiert. Es muss konstant bleiben - ansonsten handelt es sich um ein ganz anderes System. Für die westliche Welt sind das z.B. eine Demokratie oder Marktwirtschaft.

Für die Softwareentwicklung gibt es das auch. Da gibt es einen Aspekt, der ist so zentral, dass wir nicht um ihn herum kommen. Er ist bestimmend. Es ist unveränderlich.

Damit meine ich nicht, ein bestimmtes Betriebssystem oder eine Entwicklungsplattform. Im Gegenteil! Die müssen ständig disponibel.

Nein, ich meine die Daten. Die Daten einer Software bzw. eines Unternehmens sind aus meiner Sicht eindeutig systemrelevant. Sie sind förmlich das Fundament. Sie gilt es zu hegen, zu pflegen, zu erhalten. Nicht umsonst heißt es: data outlives application.

Anwendungen kommen und gehen über Jahre und gar Jahrzehnte. Doch die Daten bleiben. Sie wachsen nur. Allemal in Zeiten scheinbar unbegrenzten Speicherplatzes scheint es töricht, Daten zu löschen. Wer weiß, wann sie einmal nützlich werden könnten für eine Big Data Auswertung?

Wenn das aber nun so ist, dass Daten unvermeidbar systemrelevant sind, was bedeutet das für den Umgang mit ihnen?

Ich denke, systemrelevante Größen brauchen eine spezielle Behandlung. Sie stehen ja quasi außerhalb des Gesetzes. Wir sind von ihnen abhängig. Deshalb müssen wir darauf achten, dass sie uns keine Diktatur aufzwingen. Wenn eine Größe systemrelevant ist, dann ist sie ein Herrscher. Mit einem "guten König" lässt es sich da leben; aber einen unberechenbaren Nero wollen wir nicht über uns haben.

Letztlich sollte auch die systemrelevante Größe an einem guten Verhältnis mit ihren Untertanen interessiert sein. Denn die Abhängigkeit besteht letztlich in beide Richtungen. Ohne ein System, ist die Größe nichts.

Also, was bedeutet es für die Softwareentwicklung oder genauer: für die Softwarearchitektur, dass Daten eine unvermeidlich systemrelevante Größe sind?

Wie im richtigen Leben folgt daraus die Notwendigkeit zu Transparenz und Flüssigkeit, würde ich sagen.

Systemrelevante Größen müssen besonders offen und verständlich sein. Weil sie systemrelevant sind, können sie ja nicht ersetzt werden. Wenn man sie nicht mehr versteht, gibt es keine Alternative.

Systemrelevante Größen müssen besonders flüssig sein. Ihre Form muss sich verändern lassen. Sie dürfen sich nicht aus innerer Trägheit/Festigkeit dem Wandel widersetzen. Denn Wandel - soviel sollte gewiss sein - wird nötig sein. Systemrelevante Größen haben eine lange Lebensdauer, so dass Veränderungen in der Umwelt und deshalb Anpassung unvermeidbar sind.

Alles, was die Transparenz/Verständlichkeit und die Flüssigkeit beeinträchtigt, ist also zu vermeiden.

Was bedeutet das für Daten konkret?

Daten müssen in einer Weise gehalten werden, die transparent und verständlich ist. Klingt vielleicht einleuchtend - wird aber oft nicht beachtet. Einkaufspolitik, Tradition, Performance und andere Kräfte ziehen Daten oft in eine Form, die Transparent und Verständlichkeit reduzieren. So weit reduzieren, bis nur noch eine kleine Gruppe von Personen die Daten versteht. Die bestimmt dann über das Schicksal einer Organisation - ob sie will oder nicht.

Was Transparenz im konkreten Fall bedeutet, weiß ich nicht. Das ist von Fall zu Fall, von Datenbasis zu Datenbasis verschieden. Das eine große Unternehmensdatenmodell mit 1468 eng verwobenen Tabelle in einer Oracle Monsterserver ist aber sicherlich keine Lösung.

Eher sind es Daten in unterschiedlicher Organisationsform in verschiedenen Bounded Contexts, die transparent sind.

Daten müssen darüber hinaus auch in einer Weise gehalten werden, die es leicht macht, ihre Form immer wieder zu verändern. Formate und Technologien, die es schwer machen, zu exportieren und zu importieren, sind zu vermeiden. Lock-In jeder Art ist eine Gefahr für das System. Wer sagt, "Wir sind eine XYZ-Company!" ist schon auf dem falschen Weg. (Setzen Sie für XYZ ein Persistenzprodukt oder eine Technologie oder ein Paradigma Ihrer Wahl ein.)

ETL ist deshalb auch here to stay und wird weiter an Bedeutung gewinnen. Weil die Vielfalt der Optionen, der Anwendungen und Bounded Contexts wächst, mit/in denen Daten gesammelt und verarbeitet werden.

Event Sourcing halte ich aus diesem Grund auch für zeitgemäß. Denn damit werden Daten im Grunde von jedem Format befreit. Das macht sie maximal flüssig. Events sind quasi ein Granulat, das in immer neue Form je nach Bedarf gegossen werden kann.

Ja, ich denke, Transparenz und Flüssigkeit sind die beiden zentralen universellen nicht-funktionalen Anforderungen an die Datenhaltung. Sonst ist sie nicht nachhaltig. Sonst kommt es zu hemmendem Lock-In der einen oder anderen Art - und das kostet Geld.

Daten sind eben ein oder vielleicht sogar die einzige wirklich systemrelevante Größe in der Softwareentwicklung. Deshalb müssen wir mit ihnen in besonderer Weise umgehen.

3 Kommentare:

Anonym hat gesagt…

Trifft nach meiner Meinung irgendwie (sorry, das das Thema wieder aufgekocht wird :) die Idee von Coplien (Lean Architecture).

Ich stolpere in meiner täglichen Arbeit auch immer wieder auf Datensilos... Datenbunker... Datentresore, deren Inhalt nur schwer erreichbar ist. Mit schwer meine ich weniger die Anbindung, sondern deren Struktur.

Mit dem Begriff "Transparenz" werden aber einige ein Problem haben, wenn es speziell um brisante Daten geht, die nicht über bestimmte Grenzen gehen sollen.

Ganz trivial ist's nicht, aber wenn die Schnittstelle stimmt und bekannt ist, welche Daten von wo nach wo gehen (und welche dort relevant sind), wäre da bestimmt etwas machbar. Stichwort Kanban (nein, nicht die Methode... die Karte selbst, resp. die Idee dahinter :)

Ralf Westphal - One Man Think Tank hat gesagt…

@stmon: Dass ich mit transparent nicht öffentlich meine, sollte klar sein.

Über Datensicherheit muss sich ja eh keiner Sorgen machen, wenn Daten beliebig verworren sind ;-) Quasi natürliche Obfuskation.

Aber im Ernst: Wenn ein Team, das für die Persistenz verantwortlich ist, für sich (!) keine Transparenz schafft (und für den Auftraggeber), dann ist das ein Problem. Darum geht es mir.

Wandgroße unterständliche Datenmodelle sind kein Grund zum Stolz, sondern zum Weinen.

Anonym hat gesagt…

Der Begriff (naja, eher das Wort) "transparent" ist für viele missverständlich; insofern haben wir an der Stelle die gleiche Meinung.

Wandgroße unterständliche Datenmodelle sind kein Grund zum Stolz, sondern zum Weinen.

Das meinte ich mit Schnittstelle; leider läuft das Gespräch eher so:

"Kein Problem, da richten wir einen DB-Zugriff über die Technik XYZ ein..."

"Naja, mir wäre eine Schnittstelle, z.B. ein Webservice, die mir die Daten entsprechend strukturiert liefert, lieber."

"Öh..."

Eine solche Transparenz als wirklichen Wert allen Stakeholdern klar zu machen halte ich für die Herausforderung.