Ableitung & prototypische Anwendung eines Vorgehensmodells ... Public Website... · View Project manager 1585 Programmer Reason Legacy decommission 6562 Hardware update Software update

Fakultät für Informatik

Technische Universität München

Diplomarbeit:

Ableitung & prototypische Anwendung eines

Vorgehensmodells für die Migration von Product-

Lifecycle-Daten bei einem Automobilhersteller

Abschlussvortrag

Datum: 17.10.2011

Betreuer (TUM): Christopher Schulz (TUM), Matthias Schuck (Siemens)

Bearbeiter: Stefan Donauer

1 Ableitung & prototypische Anwendung eines Vorgehensmodells für die Migration von Product-Lifecycle-Daten bei einem Automobilhersteller – Stefan Donauer © sebis

Bedarf an Literatur und Datenmigation

Literaturanalyse:

Kein Vorgehensmodell wie für Softwareentwicklung

Bisher geringe Anzahl an Quellen welche Vorgehensmodelle enthalten

Finden von typischen Eigenschaften und essentiellen Elementen

Siemens:

Update von PLM-Systemen bei Industriepartner

© sebis 2 Ableitung & prototypische Anwendung eines Vorgehensmodells für die Migration von Product-Lifecycle-Daten bei einem Automobilhersteller – Stefan Donauer

Agenda

Motivation & Definition

Literaturstudie

Vergleich Vorgehensmodelle

Fallstudie Siemens


Motivation & Definition

Datenmigration (DM):

Einmaliges, permanentes und toolunterstütztes Transferieren und

Umstrukturieren von Daten von einem Format zu einem anderen.

[Ho07, Wi11]

Ursachen:

Fachlich (M&A, Carve-Out)

Technisch (Ablösung von Legacysystemen, Update von Hard- oder Software)

Rechtlich (Basel, MiFID) [En07]


Ziele der Arbeit

Forschungsziele:

Identifizierung von Vorgehensmodellen für

Datenmigrationen an Hand aktueller Literatur

Vergleich der identifizierten Modelle mit dem des Lehrstuhls

Anwendungsziele:

Evaluation und erste prototypische Umsetzung

des Modells für Update von konkreten PLM-Systemen


Strukturierte Literaturanalyse


Untersuchung nach Ansatz von Webster und Watson [WW02]:

26 Quellen über dreimonatige Internetsuche und Analyse

Typische Bestandteile in der Literatur

• Phasen, Aufgaben, Rollen und Ergebnisse

Strukturierung, Kategorisierung der Eigenschaften der Quellen

Essentielle Elemente und Eigenschaften eines Vorgehensmodelles für DM

Eigenschaften von Vorgehensmodellen

© sebis 7

Concept Sub-concept % Sub-concept % Sub-concept % Sub-concept % Sub-concept %

Language German 23 English 77

Author roles Service provider 54 Researcher 12 Consultant 35

View Project manager 85 Programmer 15

Reason Legacy decommission 62 Hardware update 65 Software update 77 Merger 50 regulatory 23

Pitfalls Costs 54 no business involvement 19 Migration execution 65 Time 50

Frequency One-time 58 Multiple-times 31

Importance critical 81 Routine task 35 negative impact 54

Project

factors

Back up, back out 46 historical data 42 Future data usage 19 Independent project 73 Method selection 65

Balancing tool or manual 38 Performance 46 Downtime 58 Business integration 65

Staging area implicit 15 explicit 35

Tool Tool support 96 Self-build script 65 Purchased /special 73

Method Big bang 27 incremental 69 iterative 73 offline /downtime 58 online /parallel 35

Phase Count (ø) 6 based 10

0

Phase

activities

Plan 88 Analyze data 81 Extract 50 Filter 62 Cleansing 65

Enhancing 50 Transform /Mapping 81 Build 58 Test 81 Load /execute 77

Verify 81

Roles Project manager 67 Enduser 21 Tester 17 Migration specialist 67 IT /system expert 42

Business 71 Application developer 33

Deliverables Infrastructure information 79 Data information 92 Mapping 75 Project plan 92 Verification plan 83

Ableitung & prototypische Anwendung eines Vorgehensmodells für die Migration von Product-Lifecycle-Daten bei einem Automobilhersteller – Stefan Donauer

Bewertung des Modell des Lehrstuhls

Eigenschaften:

Phasenbasiert

Iterativ

Inkrementell

Offline

Bewertung:

Mehre Staging areas und Tests

Keine Analyse des Ziels

Keine separate Orchestrierung

Kein Backup oder Harmonisierung

© sebis 8

[MS11]


Erfolgreiche Modelladaption für Praxisfall

Ausgangslage:

Zwei fertig entwickelte PLM-Systeme

beim Automobilhersteller

Migration wegen besserer Funktionen

Phasen:

Zielanalyse eingefügt

Cleansing übersprungen

Unloading zusammengefasst

(Unloading von Staging area)

Virtuelle Maschine als Plattform

Transformation über RapidMiner

Unloading mit XML Export und Import


Fragenblock: Antworten:

Automotive und Manufacturing,

Erfahrung, Tools und Methodiken vorhanden

Inkrementell auf Fahrzeugprojekteebene,

Modellvorschlag nicht komplett durchgeführt

Akzeptiert, besonders wichtig Tests, Final rehearsal,

produktive Migration

Besonders wichtig sind Screenplay und gewonnene

Erfahrungen

Datenmigrationsteam, Fachseite

Durchführung der Umfrage mit Lime Survey (51 Fragen)

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Hintergrund

Eigenschaften

Stufen & Phasen

Ergebnisse

Rollen

Modellbestätigung durch Siemens


Erster Prototyp als proof-of-concept

Aufgezeigte Fehlstände Siemens:

Eigene Projektplanung aufstellen (Resourcen, Budget, etc.)

Tatsächlicher Umstieg erst bis 2016

Soure-push Vorgehen (Migration ausgehend von Quelle) vermeiden

Vollständige Analyse von Quelle und Ziel durchführen

Daten müssen dokumentiert werden

Vollständige Mappingvorgaben müssen aufgestellt werden

Vorschlag an Siemens: Durchführung als proof-of-concept auf einer

definierten Vorgabe eines Objekttyps

Demo


Zusammenfassung & Ausblick

Weitere Validierung durch vollständige Migration:

Initiierung des Projekts

Komplette Datenanalyse, Entwicklung aller Mappingregeln und Skripte

Testen der transformatierten Daten und der Anwendung

Ausblick:

Umfangreichere Literaturananlyse (>26 Quellen)

Vergleich der Phasen mit denen der Softwareentwicklung

Großflächigere Umfrage mit Experten

Anwendung auf andere Formen der Datenmigration und Integration

Cloud Computing


Quellenübersicht

[En07]

[Ho07]

[MS11]

[Wi11]

[WW02]

Endava: Data Migration - The Endava Approach. White Paper. 2007.

Howard, P.: Data Migration. White Paper. 2007.

Matthes, F., & Schulz, C.: Towards an integrated data migration

process model - State of the art & literature overview. Technical

Report. 2011.

Wikipedia: Migration (Informationstechnik). Internetseite. 2011.

http://de.wikipedia.org/wiki/Datenmigration. (abgerufen am

14.05.2011).

Webster, J., Watson, R. T.: Analyzing the Past to Prepare for the

Future: Writing a Literature Review. Artikel. 2002.


Anhang


Initialization

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Phase Stellenwert Ergebnisse Rollen

Tender & Bidding Bidding Report Sponsor, Manager,

Customer Core,

Application,

Infrastructure, DMT

(= data migration

team)

Strategy 88% Data migration

strategy

Platform 35% /50%


Migration Development

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Unloading 50% (Filter 62%)

Business,

Customer Core,

Application,

Testing, DMT

Analysis 81% Data (structure)

analysis report

Cleansing 65%

Transformation 81% (Build 58%) Data mapping

report


Testing

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Data Validation

81% Data testing report Customer Core,

DMT

Process Tests

Application Tests

Integration Tests

Final Rehearsal


Cut-Over

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Productive

Migration

77% Data migration

screenplay Manager, Auditor,

Customer Core,

DMT Cleansing 65%

Finalizing Lessons learned


Zusammenfassung: Tasks und Aufwände

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Datenmigrations-

Projekt

Tests 32%

Call for tender and bidding < 1%

Strategy and pre-analysis

11%

Platform setup 2%

Source data unloading

6%

Source data analysis

5%

Source data cleansing

3%

Data transformation 27%

Data validation 5%

Data migration process tests

11%

Target application tests 11%

Integration test and final rehearsal

5%

Productive migration & finalicing

2%

Project management

11%


7 Ausganslage Siemens & Automobilhersteller

Ausgangslage:

Zwei fertig entwickelte PLM-Systeme beim Automobilhersteller

Migrationswunsch wegen besserer Funktionalitäten

Projektmanagement:

DM in der Anfangsphase, als Proof-of-concept, fehlende Dateninfos

Kein eigener Projektrahmen und Datenmigrationsteam

Verteilte Teams

Anforderungen nicht komplett spezifiziert


Documents

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