Datové Modely – jejich role v Analýze
Naše stránky se jmenují "Analýza ve zpětném zrcátku". V Úvodu jsme to pojmenování vysvětlili. Tady k tomu přidávám, co a proč vidíme na obrázku, který naše stránky provází. Není náhoda, co to v tom zpětném zrcátku vidíme. Je to "datový model". Nebo také logický model či konceptuální model … prostě model části reality, kterou chceme pochopit a vyfutrovat fungující IT podporou čili informačním systémem (IS).
V této souvislosti nejraději používám slova "datový model", protože jednak jsou obecnější a historicky nejpoužívanější a jednak spojení "konceptuální model" je speciálnější. A navíc, jak někdy později prozradím, spojení "konceptuální model" mám vyhrazeno v poslední době pro něco jiného a zcela specifického. (Viz budoucí článek na téma "Namísto konzervování Status Quo v Informačním Systému vylepšeme tvorbu Status Futurus podporou dynamiky a kreativity v Informačním Modelu".)
Proč hned to první, co ve zpětném zrcátku vidíme je právě Datový Model? Protože Datový Model je jak v IT analýze, tak v Business analýze to místo, na které je třeba soustředit hlavní pozornost! To je pro mnohé kontroverzní sdělení. Spousta lidí kolem IT a nějaké podpory businessu je přesvědčena, že nejdůležitější jsou "procesy". Vždyť přece procesy jsou to, co právě pomocí počítačových aplikací podporujeme.
Ale: Informační systém nevezme kus železa a neošpihlá jej do potřebného tvaru (to je proces). Informační systém ani neuzavře s novým klientem smlouvu o úvěru (to je jiný proces). Procesy dělají většinou lidi a dějí se v reálném světě. IS jim k tomu uchovává a poskytuje informace. A informace jsou data opatřená sémantikou a vyjevená vždy v nějakém kontextu. Tedy, to, co vždycky musíme namodelovat, jsou právě ta data. Nehledě na to, že v dnešní době rychlých až překotných změn, jsou data mnohem stabilnější než procesy, ke kterým je používáme, a kterými je zpracováváme.
Nač modelovat něco, co se nám za chvíli změní? Lepší je modelovat to, co tvoří podstatu businessu, o který nám jde. A k tomu nám slouží právě datový model.
Vemte si například výrobní firmu. Procesy, které v ní probíhají se za posledních 50 let dramaticky změnily (moderní stroje a přístroje, automatizace a robotizace …). Avšak data, se kterými v takové firmě pracujeme se moc nezměnila. Pořád jsou to atributy výrobků, pracovišť výrobky postupně opracovávajících, pracovníků a jejich kompetencí, strojů, meziskladů a jiných pracovních míst. Samozřejmě některé nové atributy se doplnily, jiné vynechaly, ale pořád je to o stejných objektech (těch právě vyjmenovaných a dalších).
Podobně třeba banka. Její procesy se rovněž v uplynulých 50 letech vyvinuly a změnily. Ale zpracovávaná data jsou prakticky pořád stejná, zejména zpracovávané objekty. Jejich atributy se mohly poněkud obměnit, ale objekty zájmu jsou stabilní.
A stabilní jsou rovněž souvislosti těch objektů, a to nejen v obou ilustračních příkladech, ale ve všech reálných business situacích. Souvislosti objektů jsou z hlediska pochopení daného businessu, který chceme podpořit, klíčové. A objekty s jejich souvislostmi jsou právě to, co vidíme v našich zpětných zrcátcích. Kdo by tam chtěl vidět něco jiného, může. Ale je mi líto jeho klientů: svou analýzou přivede klienta k paralýze. To jsem za 50 let své aktivní praxe viděl mnohokrát.
K čemu takový model objektů a souvislostí (Entities and Relationships – tedy ER model) slouží? Jednoduše řečeno, je to "výkres" který definuje podobu budoucího informačního systému, který by měl podporovat business v dané oblasti. Stavět či vyrábět cokoli bez výkresu–plánu je pitomost. Výsledkem takového počínání je potom totiž něco špatně použitelného, a ještě hůře rozvíjitelného dle nových požadavků dynamicky se měnícího prostředí.
Tak, toto byl velmi krátký exkurz do významu datového modelu a jeho role v analýze. Datový model je klíčovým pracovním nástrojem analytika ve chvíli, kdy se snaží porozumět dané business oblasti a zmapovat ji pro další použití… Tím dalším použitím mohou být
úvahy a rozhodování o změnách způsobu práce v dané oblasti (v tom případě se většinou jedná o business analytika provádějícího business analýzu) nebo
výběr vhodného IS a příprava na jeho implementaci, takového, který skutečně podpoří business v dané oblasti (pak je to práce IT analytika provádějícího IT analýzu).
Ať dále pokračujeme cestou 1 nebo cestou 2, vždy potřebujeme "výkres" dané oblasti ve formě datového modelu. Na cestě 1 nám osvětlí podstatu, nad kterou chceme provést změny organizace a postupů businessu. Na cestě 2 nám vykreslí požadavky na data, které musí budoucí IS splňovat, aby skutečně businessu pomáhal.
K cestě 2 mám ještě jednu poznámku: Ve své dlouholeté praxi jsem mnohokrát slyšel: "my nepotřebujeme dělat datový model při implementaci našeho skvělého (většinou amerického či německého) systému, protože ten systém již sám datový model vlastně svým provedením obsahuje". Tak potom: Kde a jak se projevuje analýza potřeb klienta? Ve skutečnosti ta její nejdůležitější část chybí! Autoři citovaného tvrzení totiž ani neusilovali o poznání potřeb klienta. Šlo jim pouze o to, aby "za peníze klienta ohnuli jeho organizaci a jeho provoz tak, aby to všechno napasovali do jimi implementovaného (obvykle zahraničního) systému". Klient, který si to nechal (z neznalosti k čemu je dobrá analýza) líbit, pak protrpěl několikaleté sžívání se s "transplantovanou nervovou soustavou do svého firemního organismu". To, že trpěl, však málokdy oficiálně přiznal, protože se styděl za to, jak naletěl na marketingové kecy o tom, co úžasného za své peníze dostane.
Takže, to bylo stručné uvedení do "analytických kontroverzí" jako: jestli procesy nebo data, zda vůbec datový model dělat, a když už, tak k čemu je to dobré pro klienta.
Zdenko Staníček (STA)
červen, 2026