Создание системы бизнес-правил. Часть 4
Барбара фон Халле
Начало в выпусках: #142, #143, #144
Данные + правила =
Рассмотрим базовую (очень простую) модель отношений между объектами (Рис. 8).
Рис. 8 Базовая модель отношений
Предположим, аналитик собрал правила которые будут соответствовать данной модели (Рис. 9).
Рис. 9 Примеры правил
Изучим Рис. 10, на котором показана простая модель данных, обогащенная правилами. В ней есть дополнительные атрибуты (и могут быть дополнительные объекты и связи), представляющие значения, извлеченные при помощи правил.
Рис. 10 Простая модель данных, обогащенная правилами
Эти значения стали известны вследствие исполнения правил, то есть являются не разобщенной базовой информацией, а сложными знаниями. Знание - результат применения логики к информации. Соответственно, обогащенная правилами логическая модель данных - шаг за пределы управления информацией, к управлению знаниями.
В модель добавлены правила, которые пронумерованы, названы в соответствии с объектом и распределены по типам.
Такой порядок дает очень предсказуемые модели, обогащенные правилами (знаниями). Разработчик баз данных и разработчик правил получают общую схему для создания оптимальных вариантов внедрения правил и данных.
И еще об анализе правил
Метод бизнес-правил исходит из значительной коммерческой ценности анализа правил.
Правила предприятия - его способность принимать решения. Они определяют отношение компании к кадрам внутри и к партнерам и клиентам снаружи. Это прочный фундамент для реинжиниринга бизнес-процессов и для перевода систем с одной технологии на другую.
Если следовать проверенной методике, анализ правил может быть полезен экспертам при создании качественных комплексов правил.
Необходимо только помнить, что качественные правила, как и качественные данные, должны быть неделимыми, декларативными, ясными, точными и надежными, а качественные наборы правил - полными, уникальными и последовательными.
Соответственно, независимо от приемов работы с правилами, их следует делать цельными, выражать при помощи шаблонов и общего словаря, устранять избыточность и дублирование, избавляться от противоречий, чтобы каждая модель правил была исчерпывающей, а весь набор правил в модели - полным. Все это напоминает работу с атрибутами комплекса данных.
Правила стоит анализировать с точки зрения не только семантического качества, но и взаимозависимости. Одно правило зависит от другого, если первому нужны производные второго. Взаимозависимость правил обеспечивает важную последовательность на входе анализа процессов и рабочих потоков.
Еще один шаг в анализе правил, о котором мы не упоминали, - обращение к мотивации предприятия. Правила должны быть увязаны с политикой, целями компании, задачами снижения риска. Результат анализа правил - заключение о связи итогового качественного набора правил с мотивацией, которая будет поддерживаться и выполняться этими правилами.
В заключение вновь обратимся к аналитикам. Видят ли они "измерение правил"? Не умея его разглядеть, вы не можете его изучать и использовать. И вам будет недоставать важной части общей картины.
Благодарность: В основе статьи - книга, которая будет опубликована издательством Wiley & Sons в 2001 году. Многие идеи принадлежат: Джанет Уолл (Janet Wall), Арту Муру (Art Moore), Линде Джени Нипорент (Linda Jeney Nieporent) и Невилу Хаггерти (Neville Haggerty).
Барбара фон Халле - основатель консалтинговой компании Knowledge Partners, Inc., консультант по стратегии и журналист. Она является соавтором "Учебника по созданию реляционных баз данных", участвовала в редактировании "Учебника по управлению данными". Ее электронный адрес bvonhalle@kpiusa.com.
