Er Excel det beste alternativet for styring av datamodeller?

Modified on juni 3, 2020

Det digitale skiftet handler om data, og byggenæringen er endelig klar til å ta et stort steg i sin digitale reise. De to standardene utviklet av CEN / TC 442 – EN ISO 23386 og FprEN ISO 23387 (blir publisert litt senere i år) – gir bransjen den nødvendige rammen for styring av data gjennom egenskaper og datamaler (eng: data templates)**. Likevel er det en annen viktig vurdering som mange aktører står overfor i dag – hvordan gjør man det i praksis? Hva er den mest effektive måten for styring av egenskaper og datamaler? La oss ta en titt og sammenligne de to tilgjengelige alternativene – den gode gamle Excel kontra verktøy som er spesielt utviklet for å forenkle implementeringen av ovennevnte standarder, som f.eks. Cobuilder Define.

Excel er et veldig praktisk format. I Cobuilder benytter vi det ofte når vi utfører konsulenttjenester. Det er nyttig for å utveksle informasjon med klienter, f.eks. ved kartlegging av data mellom klientenes systemer og vår plattform. Men er det et godt alternativ for styring av datamodeller?

Egenskaper og datamaler

Den nylig publiserte standarden EN ISO 23386 introduserer begrepet ‘egenskap’. En produktegenskap er den minste byggesteinen som definerer et produkt til digital bruk, og EN ISO 23386 beskriver hvordan disse egenskapene skal styres for å sikre maskinlesbarhet og automatisert informasjonsutveksling. Den kommende FprEN ISO 23387 bygger videre på dette konseptet ved å definere datastrukturen, kalt datamal (eng: Data Template), som skal brukes for å gruppere egenskapene i datasett slik at de kan oppfylle konkrete informasjonsbehov.

Styring av egenskaper innenfor datamaler

Som vi nevnte tidligere, er egenskapen den essensielle byggesteinen som definerer et produkt til digital bruk. Av den grunn inneholder den noen veldig viktige metadata – attributter – som sikrer maskinlesbarhet og kvalitet i datautvekslingen. Eksempler på attributter kan være felles navngiving og definisjon, oversettelser og koblinger til andre typer konsepter som «enhet» og «verdi», regler for datatype og format eller versjonshistorikk, m.m. Selv om det er mulig å bruke Excel for å opprette det standardiserte innholdet i en datamal, kan opprettelsen av egenskaper vise seg å være en utfordring.

Selv om det er mulig å bruke Excel for å opprette det standardiserte innholdet i en datamal, kan opprettelsen av egenskaper vise seg å være en utfordring.

Strukturen til Excel er ganske enkel – det er nettopp det som gjør det så allsidig. Å innføre kompleksitet i datastrukturen vil imidlertid kreve ganske mye arbeid, både når det gjelder utvikling og vedlikehold. Opprettelsen av datamaler i Excel-ark, med det nødvendige nettet av lenker og attributter som definerer hver egenskap, kan derfor være en vanskelig jobb. Det vil heller ikke være veldig brukervennlig – uansett hvor mye ressurser man bruker på å utvikle en sofistikert løsning i Excel. Selve verktøyet er ikke fleksibelt nok til å visualisere komplekse datastrukturer.

En spesialisert løsning, som f. eks. Cobuilder Define, gir brukerne en enkel prosess for å utvikle en dataordbok med konsepter (maler, grupper av egenskaper, egenskaper) for definering av produkter, systemer, komponenter, m.m.

I tillegg gir det automatisk varsel når endringer blir gjort og har rigid versjonshåndtering for å holde kontroll – noe som gir sporbarhet.  Excel-filer er uten tvil et godt alternativ for å fange opp data på et bestemt tidspunkt, som f.eks. til eksport av datamaler, men de er ikke spesielt nyttige når man skal spore oppdateringer. Ved å bruke en API-tjeneste kan du i sanntid distribuere de nyeste versjonene av dine datamodeller. På denne måten kan både du og alle interessenter være sikre på at de bruker den mest oppdaterte informasjonen – en viktig faktor når man skal bygge tillit til dataene som skal utveksles i hele verdikjeden.

Ved å bruke en API-tjeneste kan du i sanntid distribuere de nyeste versjonene av dine datamodeller. På denne måten kan både du og alle interessenter være sikre på at de bruker den mest oppdaterte informasjonen – en viktig faktor når man skal bygge tillit til dataene som skal utveksles i hele verdikjeden.

Datakvalitet er essensielt

For å sikre datakvalitet, setter den nye EN ISO 23386 en ramme for hvordan egenskaper skal opprettes. Alle foreslåtte egenskaper er underlagt formell godkjenning av fageksperter.

Ved hjelp av Cobuilder Define kan du implementere prosessen for styring av dataene (eng: data governance) som er beskrevet i  EN ISO 23386

Excel er imidlertid ikke spesielt egnet for implementering av en slik datastyringsprosess. Dette kan til syvende og sist føre til dårlig datakvalitet. Excel-arket kan bli fullt av duplikater og unødvendige datafelt over tid, for ikke å snakke om inkonsistenser.

Noen produktegenskaper har dessuten visse begrensninger for datatype og format, f.eks. heltall, desimaltall, streng, oppregninger. Mens Excel gir mulighet til å opprette datavalideringsregler, kan disse lett overskrives ved et uhell, f.eks. ved å kopiere og lime inn data i feil celle. Den resulterende datamalen blir i beste fall inkompatibel og forårsaker en valideringsfeil. I verste fall kan den bli kopiert gjentatte ganger langs hele verdikjeden – uten at dette kan spores eller korrigeres.

En løsning som er spesielt utviklet for styring av egenskaper og datamaler, som f.eks. Cobuilder Define, kan være veldig nyttig for å implementere en streng prosess for styring av dataene (eng: data governance) og sikre kvalitet.

Er Excel det beste alternativet for styring av datamodeller?

Som vi nevnte tidligere, er Excel et veldig allsidig og praktisk format. Det kan brukes av hvem som helst for å utveksle informasjon når systemer ikke er koblet sammen. Men det er nettopp det – det er ikke spesielt utviklet for å oppfylle informasjonsbehov i byggebransjen, og heller ikke for å implementere standarder for datastyring.

En spesialisert løsning vil hjelpe deg til å styre dine data på en mer effektiv måte. Takket være arbeidet til ekspertene som vedlikeholder systemet, trenger du ikke å manuelt oppdatere datamodellene dine i tråd med de siste endringene i forskrifter eller å bruke tid på å tilpasse dem til hvert av målmarkedene dine. En spesialisert løsning, som f.eks. Cobuilder Define, gir mulighet for automatiserte oversettelser og lokalisering av dataene slik at de er i tråd med alle relevante lokale standarder. Sist men ikke minst tilbyr det en innebygd prosess for datastyring (eng: data governance) som vil hjelpe deg til å sikre kvalitet og tillit til dataene dine.

Og hvis verdikjeden ønsker å jobbe med Excel-eksport, kan dette behovet enkelt imøtekommes. Fremtiden til automatiserte prosesser ligger imidlertid på maskinlesbare data som utveksles direkte mellom forskjellige systemer gjennom API-er. Vi er klare for denne fremtiden. Er du?