Visualisierung einer Metadaten-Landkarte mit dem synvert saracus Visual Metadata Layer (SVML)
Visualisierung einer Metadaten-Landkarte mit dem synvert saracus Visual Metadata Layer (SVML)
In einer Zeit, in der Datenkataloge einem stetigen Anstieg an Volumen und Komplexität unterliegen, ist ein Umdenken und die Berücksichtigung bestimmter Aspekte von entscheidender Bedeutung. Dabei stehen Datenkonsistenz, Datenqualität, Datenpflege und Richtlinien im Fokus.
Die SVML (Structured Visualization Markup Language) dient als Instrument, um die Navigation in solchen Datenkatalogen zu vereinfachen. Sie erweitert den Katalog um zusätzliche Features, darunter Aggregationen, um eine effiziente Prüfung und Ausführung notwendiger Maßnahmen in den genannten Bereichen zu ermöglichen. Damit trägt sie maßgeblich dazu bei, die Komplexität zu bewältigen und einen geordneten Umgang mit den steigenden Datenmengen zu ermöglichen.
Die verwendeten Technologien machen SVML zu einer flexiblen, auf Java und JavaScript basierenden Webanwendung, die Metadaten analysiert und die Beziehungen zwischen den Daten aus dem Datenkatalog verständlich darstellt.
Graph-Datenbank als Single Source of Truth der Business Ontologie
Das Backend und die RESTful Webservices von SVML basieren auf dem modularen Dependency Injection Framework Spring Boot.
Dokumentation der REST API zur programmatischen Anbindung von SVML an eigene Anwendungen.
Als Basis für das Frontend dient das state-of-the-art JavaScript-Framework React.
Über die Benutzeroberfläche lassen sich die hierarchischen Businessstrukturen mithilfe einer Voronoi-Map darstellen. Beziehungen der Business‑, sowie der technischen Objekte untereinander, werden in einem Graphen dargestellt. Die Voronoi-Karte, ausgerichtet auf die Bedürfnisse der Nutzer, bietet eine farbkodierte Visualisierung der aggregierten Datenqualität. Diese Visualisierung kann um verschiedene numerische fachliche und technische Metadaten erweitert werden, wobei die Konfiguration über das Frontend erfolgt. Dadurch können Bereiche in der Datenstruktur identifiziert werden, die den spezifizierten Kriterien und Bedingungen entsprechen. Diese anpassbare Darstellung ermöglicht es den Nutzern, präzise Einblicke in die Datenqualität zu gewinnen und relevante Bereiche der Taxonomie basierend auf ihren individuellen Anforderungen zu identifizieren.
Die Graph-View ist eine Funktion/Tool innerhalb eines Datenkatalogs oder einer Datenbankverwaltung. Sie bietet eine grafische Darstellung, die eine visuelle Übersicht über alle Tabellen oder Entitäten innerhalb des Datenkatalogs und deren Verbindungen untereinander bietet. Diese Darstellung zeigt normalerweise die Beziehungen zwischen den Tabellen in Form von Knoten (Tabellen) und Kanten (Verbindungen) an. Es hilft Benutzern, die Datenstruktur, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen den Tabellen oder Entitäten leichter zu verstehen und zu visualisieren. Diese Ansicht kann besonders hilfreich sein, um komplexe Datenstrukturen zu analysieren, Beziehungen zu erkennen und Datenmodelle zu optimieren.
Die SVML Videodemonstration bietet einen anschaulichen Einblick in die Möglichkeiten und Funktionalitäten der Structured Visualization Markup Language (SVML). In diesem Video werden die verschiedenen Anwendungsfälle und Vorteile von SVML anschaulich präsentiert. Es zeigt, wie SVML die Navigation und Visualisierung von Datenkatalogen verbessert und erweiterte Funktionen wie Aggregationen integriert. Diese Demonstration veranschaulicht praxisnahe Anwendungen und verdeutlicht, wie SVML die Handhabung von komplexen Datenstrukturen erleichtert und dabei die Effizienz steigert.
Timofej Lisow ist ein erfahrener Physiker und Senior Consultant bei synvert saracus. Seine Spezialisierungen umfassen Softwareentwicklung, ‑architektur, AWS und DevOps. Mit umfangreichem Wissen und Erfahrung in diesen Berei...
Ulrich Hebestreit hat Mathematik studiert und beschäftigt sich seit 30 Jahren mit allen Fragen und Aufgaben zum Thema Software-Engineering. Sein besonderer Schwerpunkt ist seit über 20 Jahren die Architektur, Konzeption und Real...
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