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Von selbstdokumentierenden zu selbstkonfigurierenden Systemen ...

By Ulrich Kampffmeyer posted 01-26-2019 12:34

  

Das Thema Selbstdokumentation bei Software, zumindest von Aufbewahrungs-, Records-Management- und Archivierungssystemen, wurde in der Branche weitgehend ignoriert. Nur wenige Anbieter, und dann auch nur Projekt-orientiert, setzten auf diese Funktionalität. Es klingt zwar logisch, dass doch das System, alle seine zugehörigen Daten und Konfigurationen geordnet ausgibt und selbst verwaltet, aber gerade bei älteren Architekturen macht es halt Arbeit. Und wenn dann noch solche "automatisch verwaltete Verfahrensdokumentationen als elektronische Akte" kostenfrei mitgeliefert sollen, dann sinkt das Interesse beim Anbieter. Und so werkeln tausende von Anwenderorganisationen mit Word-Dateien oder speziellen Datenbanken herum. Da laufend neue rechtliche Anforderungen kommen und es zahlreiche nebeneinanderher bestehende Regularien gibt, die eine Dokumentation erfordern, ist so keine Compliance zu erreichen.

Dabei zeichnet sich längst die nächste Welle der Innovation ab: Selbstinstallation und Selbstkonfiguration. Wir kennen dies von Apps auf unseren Mobiltelefonen. In der Welt der Unternehmenssoftware ist allerdings die Einrichtung und Integration mit anderen Anwendungen immer sehr aufwändig. Dies ändert sich mit Standardlösungen in der Cloud, da man hier nicht individuell jede Schnittstelle einzeln basteln kann. Motoren sind die weitergehende Automatisierung in Rechenzentren und natürlich Künstliche Intelligenz (KI).

Wie soll dies funktionieren, gerade bei Records Management und Archivierung, wo man langfristig stabile Lösungen braucht?

Mit "ein wenig Analytics & KI" geht das ganz gut. Nur "ein wenig" passt natürlich heute noch nicht.

Schritt 1 ist, dass die Software die gesamte Umgebung analysiert. Andere vorhandene Systeme, vorhandene Datenbestände, Berechtigungssystem, usw. Eine solche Analyse-Funktion ist schon auf Grund der Anforderungen der DSGVO generell sinnvoll.

Nach dieser Indentifikation und Lokalisierung von Systemen, Repositories und Schnittstellen wird dann festgelegt, welche Lösungen an das neue System anzubinden sind. Dies wird bereits von der Lösung, die ja auf Aufbewahrung und Archivierung ausgelegt ist, vorgeschlagen. Dabei wird auch ermittelt, welche Komponenten und Schnittstellen nicht automatisiert integriert werden können.

Als nächstes werden die Datenbanken und Datenbestände im Detail ausgewertet. Hieraus ermitteln sich die zu verwendenden Metadaten, Ablage- und Aktenstrukturen, Retrievalroutinen und Migrationsstrategien. Was heute manuell und theoretisch entwickelt wird, kann die Software auf Basis der vorhandenen Informationen und Strukturen bereits selbsttätig tun, bzw. solche Strukturen und Metadaten-Konzepte vorschlagen. Liefert der Anbieter noch ein paar Muster mit und gibt es schon per Datenbank erschlossene Repositories, wird es natürlich einfacher, schneller und genauer.

Danach startet dann das Konfigurations- und Test-Entwicklungsprogramm, dass alle notwendigen Installations- und Konfigurationsarbeiten der Software testet, nachvollziehbar macht und dokumentiert. Damit ist auch schon einmal die alte Konfiguration, die Migrationen der ursprünglichen Informationsbasen und die neue Konfiguration dokumentiert. Hier wird die Brücke zur selbstgenerierenden Verfahrensdokumentation geschlagen.

Erst als 5. Schritt installiert und konfiguriert sich die neue Software, implementiert die notwendigen Schnittstellen, importiert die ausgewählten Datenbestände, baut die Ordnungs- und Erschließungssystematik sowie alle Mechanismen zur Compliance-Wahrung auf. Da es bei Aufbewahrungs-, Records-Management- und Archivierungssystemen viel um Informationsverwaltung und weniger um Anwendungsfunktionalität geht, sind solche Lösungen sogar prädestiniert für automatische Installation und Konfiguration, automatische Updates wie wir sie aus der App-Welt der mobilen Geräte kennen, und natürlich Selbstdokumentation, um die langfristige Nutzbarkeit sicherzustellen und rechtliche Anforderungen zu erfüllen.

"Software-Robots" bei Workflows und Informationsmanagementtätigkeiten, wo es hauptsächlich um Verwaltungs- Indizierungs- und andere "langweilige" Tätigkeiten geht, sehr nützlich. Automatisierung ist daher bei Records Management und Enterprise Information Management eine Schlüsselkomponente. Bei der Klassifikation von Information in Eingangsprozessen und intelligenten Suchstrategien bei der Informationserschließung ist der Einsatz von Bigdata Analytics, Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) bereits verbreitet. Auch kleinere Werkzeuge wie Robotik Process Automationen (RPA) finden hier ein Anwendungsfeld. Die Automatisierung sollte aber nicht nur für die laufenden Prozesse gelten sondern ebenso für Installation, Pflege, selbstlernende Weiterentwicklung und Dokumentation der Systeme. Gerade selbstdokumentierende Systeme sind so nur ein erster Schritt zum Einsatz von Analytics, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz bei Erstellung, Implementierung und Pflege moderner Software, die sich zunehmend selbst konfiguriert, installiert, pflegt, Neues erlernt, optimiert und ... verselbständigt.

Quelle bei PROJECT CONSULT: http://bit.ly/selbstkonfigurierend


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