Den här sidan beskriver en generell arbetsprocess för onboarding av datapunkter i Miner.
Med onboarding menas arbetet med att identifiera, välja ut, beskriva, kvalitetssäkra och vid behov provisionera datapunkter innan de tas i drift i ett dataflöde.
Onboardingprocessen används när datapunkter från ett eller flera källsystem ska göras användbara i en mottagande plattform, databas, grafdatabas, analysmiljö eller annan digital tjänst.
För en övergripande beskrivning av integrationsområdet, se Integrationer.
Syftet med onboardingprocessen är att säkerställa att datapunkter inte bara förs över tekniskt, utan också blir begripliga, sökbara, strukturerade och möjliga att använda i mottagande system.
Processen hjälper till att svara på frågor som:
Onboardingprocessen används exempelvis när:
Processen kan genomföras helt i Miners användargränssnitt, via export/import av filer eller i kombination med externa arbetsverktyg, exempelvis kalkylblad.
En typisk onboardingprocess kan beskrivas enligt följande:
Provisionering är endast aktuellt i vissa integrationsflöden, exempelvis när metadata ska laddas upp till en grafdatabas eller när Miner används för att provisionera datapunkter, objekt eller relationer till ett mottagande system.
Läs mer på sidan Provisionering.
| Steg | Beskrivning | Resultat |
|---|---|---|
| 1. Förbered integration | Skapa nödvändiga anslutningar och säkerställ åtkomst till källsystem och eventuella mottagande system. | Anslutningar och åtkomst är klara. |
| 2. Skapa jobb | Skapa ett jobb i Miner och hämta eller importera datapunkter från källsystemet. | Ett arbetsunderlag med datapunkter finns tillgängligt. |
| 3. Inventera system | Gå igenom källsystem, punktbeteckningar, beskrivningstexter och annan dokumentation. | Omfattning och struktur är känd. |
| 4. Identifiera datapunkter | Välj ut vilka datapunkter som ska ingå i integrationen. | Prioriterade datapunkter är markerade. |
| 5. Komplettera metadata | Lägg till metadata som beskriver system, komponenter, funktioner, enheter och relationer. | Datapunkterna är klassificerade och beskrivna. |
| 6. Validera och kvalitetssäkra | Kontrollera urval, metadata, datatyper, läs-/skrivbarhet och eventuella avvikelser. | Underlaget är kvalitetssäkrat. |
| 7. Provisionera | Skapa eller uppdatera metadata, objekt eller relationer i mottagande system om det behövs. | Mottagande system är förberett. |
| 8. Starta dataöverföring | Starta jobbet och verifiera att data når mottagaren. | Dataflödet är aktivt. |
| 9. Förvalta | Följ upp, justera och dokumentera förändringar över tid. | Integrationen kan förvaltas långsiktigt. |
Börja med att klarlägga vilket eller vilka system som ska integreras.
Exempel på frågor:
Skapa därefter relevanta anslutningar i Miner.
Läs mer om anslutningar och jobb på sidan Systemintegration.
När anslutningen är skapad kan ett jobb konfigureras.
Jobbet används för att hämta, läsa, exportera eller leverera data beroende på integrationens syfte.
I detta steg tas ett arbetsunderlag fram. Det kan ske genom att:
Om integrationen tillhandahåller färdiga metadata-listor, klasslistor eller mallar kan dessa användas som stöd i onboardingarbetet.
När datapunkterna finns tillgängliga görs en genomgång av underlaget.
Syftet är att förstå:
Vid behov kan kompletterande underlag tas fram från källsystemet, exempelvis systembilder, larmlistor, funktionsbeskrivningar eller andra dokument som gör det lättare att förstå datapunkternas sammanhang.
Alla datapunkter behöver normalt inte onboardas.
I detta steg väljs de datapunkter som ska ingå i integrationen.
Urvalet kan baseras på exempelvis:
Det är ofta lämpligt att markera datapunkter med en särskild status eller flagga i arbetsunderlaget.
Exempel:
| Status | Betydelse |
|---|---|
onboarding=1 | Datapunkten ska onboardas. |
onboarding=0 | Datapunkten ska inte onboardas. |
onboarding=9 | Datapunkten behöver kontrolleras eller diskuteras vidare. |
Exakta kolumnnamn och statusvärden kan anpassas efter projektets arbetssätt.
När relevanta datapunkter har identifierats kompletteras de med metadata.
Metadata kan beskriva exempelvis:
Miner är inte låst till någon viss metadatastandard. Metadata kan utgå från:
Läs mer på sidan Metadata.
I många integrationer behöver tekniska punktbeteckningar kompletteras med mer läsbara namn.
Det kan exempelvis finnas behov av att skilja mellan:
En bra princip är att bevara tekniska beteckningar för spårbarhet, men samtidigt skapa användarvänliga namn för mottagande system och gränssnitt.
Exempel:
| Typ av information | Exempel |
|---|---|
| Teknisk beteckning | LB01-GT11-PV |
| System | LB01 |
| Komponent | GT11 |
| Funktion | Mätvärde |
| Visningsnamn | Tilluftstemperatur |
Exakt vilka fält som används beror på metadataupplägg och mottagande system.
För datapunkter som kan styras eller skrivas till behöver läs-/skrivbarhet kontrolleras särskilt.
En datapunkt kan exempelvis vara:
| Värde | Betydelse |
|---|---|
r | Datapunkten kan läsas. |
rw | Datapunkten kan både läsas och skrivas. |
Det är viktigt att inte alla tekniskt skrivbara datapunkter automatiskt behandlas som styrbara i mottagande system.
I många projekt bör endast vissa typer av datapunkter betraktas som skrivbara, exempelvis:
Felaktig klassificering av läs-/skrivbarhet kan påverka hur datapunkter visas, provisioneras eller används i mottagande system.
Läs mer om tekniska förutsättningar för läsning och skrivning på sidan Systemintegration.
När metadata har kompletterats behöver underlaget kvalitetssäkras.
Kontrollera exempelvis att:
Det är ofta lämpligt att gå igenom underlaget system för system och dokumentera avvikelser i en separat lista.
Läs mer på sidan QA.
Provisionering är aktuellt när Miner ska skapa eller uppdatera information i ett mottagande system.
Det kan exempelvis handla om att:
Provisionering är inte nödvändig i alla integrationer. Om mottagaren endast ska ta emot mätvärden kan dataöverföringen ofta startas utan detta steg.
Läs mer på sidan Provisionering.
När datapunkter, metadata och eventuell provisionering är klara kan dataöverföringen startas.
Kontrollera vid start att:
Vid behov kan jobbet först köras i begränsad omfattning innan hela integrationen aktiveras.
Efter driftsättning bör integrationen följas upp.
Förvaltning kan omfatta:
Onboarding är därför inte bara ett engångsarbete, utan en del av den löpande informationsförvaltningen.
I större onboardingprojekt är det ofta praktiskt att arbeta med exporterade listor och kalkylblad.
Ett arbetsunderlag kan exempelvis innehålla:
| Kolumn/område | Beskrivning |
|---|---|
| Ursprunglig datapunkt | Datapunktens namn, ID eller beteckning i källsystemet. |
| Beskrivning | Text eller attribut från källsystemet. |
| Onboardingstatus | Anger om datapunkten ska onboardas eller behöver kontrolleras. |
| System | Vilket tekniskt system datapunkten tillhör. |
| Utrustning eller komponent | Vilken utrustning datapunkten hör till. |
| Funktion | Vad datapunkten representerar. |
| Enhet | Mätenhet eller datatyp. |
| Placering | Rum, zon, byggnad eller annan placering. |
| Läs-/skrivbarhet | Anger om datapunkten kan läsas eller skrivas. |
| Visningsnamn | Namn som ska användas i mottagande system. |
| Kommentar | Noteringar, osäkerheter eller avvikelser. |
Vilka kolumner som används beror på projektets metadataupplägg och mottagande system.
Onboarding kan involvera flera roller.
| Roll | Ansvar |
|---|---|
| Integratör | Konfigurerar anslutningar, jobb och dataflöden. |
| Teknisk specialist | Tolkar system, punktbeteckningar och funktioner. |
| Metadataansvarig | Säkerställer att datapunkter klassificeras enligt valt metadataupplägg. |
| Kund eller förvaltare | Prioriterar datapunkter och godkänner urval. |
| QA-ansvarig | Kontrollerar att underlaget är komplett och korrekt innan driftsättning. |
I mindre projekt kan samma person ha flera av dessa roller.
När onboardingprocessen är klar bör följande vara uppfyllt: