L'approche postit demande peu de réflexion pour poser une signification fonctionnelle sur la base TSDB. C'est une voie opérante, simple et rapide. Néanmoins, cela peut nécessiter la mise en oeuvre d'un outillage de requêtage (comme ElasticSearch).
L'inconvénient est le manque de lisibilité qui freine l'implication du métier dans la cohérence fontionnelle du système d'information.
La conclusion est que l'approche postit est adaptée à des initiatives portées par la DSI, peu couteuse sans organisation spécifique.
Quand il s'agit de traiter des ambitions de type Hypervision, la donnée de contextualisation fonctionnelle sur la base TSDB devient "first-class" dans l'entreprise.
La donnée de conttextualisation fonctionnelle dépasse alors le domaine de la DSI.
En effet, cette information est la propriété de toute l'entreprise. Comme telle, elle doit être construite à la DSI avec l'implication des métiers.
L'état de l'art pour construire les données d'entreprise est d'utiliser des outils UML (entités-attributs-relations) pour communiquer et livrer la donnée.
Ainsi, le Framework IngeniBridge est entièrement centré sur la modélisation des données.
As such, IngeniBridge software is fully data-model-centric.
Dans son offre Data, Deagital promeut la modélisation comme première étape dans cette initiative.
Notre premier exemple est publique dans GitHub. Cliquez ici pour accéder au modèle de données. Il peut aussi être visualisé ci-dessous.
Avant de décrire le contenu de ce modèle de données UML, il faut garder à l'esprit l'objectif de décrire fonctionnellement les times series dans la base TSDB.
Commençons:
Ainsi, la modélisation de toutes les entités et attributs est fixée pour le support de la contextualisation fonctionnelle des time series de la TSDB.
Le modèle apparait ici:
