informationsmodeller - ta fram en egen det är mödan värt

Varför en industrimodell är en dålig idé

Varför inte en standardmodell i stället för en hemmasnickrad? Varför uppfinna hjulet på nytt? Är det inte bättre med en etablerad och beprövad standard? 

Det finns många generella standard-informationsmodeller för olika branscher, så kallade industrimodeller. De täcker alla upptänkliga aspekter av en bransch och finns för i stort sett alla branscher, till exempel transport-, telekom-, finans- och försäkringsbranschen. De är internationella och generella, och tänkta att kunna anpassas till de specifika behov man kan tänkas ha i sin egen organisation. Varför inte anamma en sådan modell för vår verksamhet i stället för att ta fram en egen?  

Lockelsen hos en industrimodell

I många organisationer har man sett det som en bra idé att införa en industrimodell. De fördelar man tänker sig är följande

  • Slipper besväret med att ta fram en själv
  • Får tillgång till all den kunskap och erfarenhet som finns inarbetad i modellen
  • Får kontrollerade och exakta begrepp
  • Det blir lättare att utbyta information med andra i branschen.
    (Förutsatt att modellen är accepterad av tillräckligt många.)

Ofta är man frustrerad över alla försök som gjorts med att få till gemensamma begrepp i organisationen. Då ser en redan färdig modell ut som en enkel lösning. Man påhejas av konsultföretag som har som affärsidé att erbjuda en industrimodell, och konsulter för att hjälpa till att implementera. Varför bygga något själv när det finns en färdig standard? Man förstår förstås att det ändå blir ett arbete med att anpassa sig till standarden och att man ibland även måste göra avsteg från själva standarden för sina egna specifika behov. Konsultföretagen brukar nämna att det brukar röra sig om runt tjugo procent egna anpassningar.

Allt verkar bra. Det känns tryggt att luta sig mot något etablerat. Därför har också många organisationer valt den vägen.

Det finns gott om misslyckanden

I själva verket är den vägen allt annat än trygg. Alla sådana satsningar jag känner till har misslyckats. I bästa fall har de runnit ut i sanden efter ett tag, då satsningen har tappat fart och inte visat sig ge den nytta man trodde. Ibland har satsningen ändå fortsatt, eftersom projekt har en tendens att bara fortsätta fastän de inte fungerar.

I många fall har industrimodellen då satt sin prägel på begreppen och språket i verksamheten. Men inte på ett bra sätt. Tvärtom har man då skadat organisationens möjlighet att få till en gemensam förståelse och ett gemensamt språk. Detta eftersom arbetet har varit mer inriktat på att matcha ihop företeelserna i domänen med modellen, än att verkligen skapa en förståelse av verksamheten.

Organisationen har då inte bara slösat pengar, kraft och tid samt missat möjligheter utan också hamnat i ett betydligt sämre läge än innan. Man har då förstört något av det viktigaste man har, de gemensamma begreppen och det gemensamma språket.

Ibland hör man förklaringen att de industrimodeller som finns än så länge är för dåliga, vilket inte är sant. Eller att de är för generella, vilket är sant, men den förklaringen missar ändå själva kärnproblemet. Jag vill nu försöka förklara varför hela tanken med att köpa in en industrimodell är en dålig idé.

Första skälet: Det är vägen som är mödan värd

Som jag beskrivit i min tidigare artikel, ”Om modeller på papper och modeller i huvudet”, så har modellen i sig inget värde så länge den inte representerar en gemensam förståelse. Det är modellering som skapar en gemensam förståelse och ett gemensamt språk. Det är detta som är det verkliga värdet. Det finns ingen smitväg förbi detta.

Modellen i sig är vilseledande och skadlig om den inte representerar en gemensam förståelse som är tillräckligt krispig och genomtänkt. Och det kan den bara bli genom att vi verksamhets- och it-kunniga arbetat fram den själva, tillsammans.

Det är förstås möjligt att använda en industrimodell som referens och inspiration, något att plocka begrepp, benämningar och mönster från när de passar vår förståelse av vår domän. Men det är något helt annat än att implementera industrimodellen som vår egen. Vi som modellerar har alltid olika källor för inspiration, det är inget nytt och det är inte det vi pratar om här.

När man inför en industrimodell för sin verksamhet brukar det gå till så här. Man försöker matcha ihop de företeelser och begrepp man hittar i den egna verksamheten, med begrepp och mönster i standardmodellen. Men man saknar då den djupa förståelse för de egna företeelserna som bara en modellering av den egna verksamheten kan ge. Matchningen blir ytlig, grov och skev.

Andra skälet: En modell har alltid en viss kontext

Det som ofta glöms bort är att en modell aldrig är universell. En modell är framtagen för ett visst sammanhang, det vi kallar för kontext. Kontext kan vara smalare eller bredare, utefter olika dimensioner. En modell för en viss verksamhet passar sällan en annan verksamhet trots att de är i samma bransch. Om man håller sig på en mycket generell nivå passar den förstås, men då är ju kontexten inte längre samma. Kontexten är då mer allmän, den som är gemensam för verksamheterna. Därmed kan man naturligtvis skapa en gemensam standard för en hel bransch. Men då avgränsar vi oss till just det som ska delas mellan organisationerna, det som är en delad kontext, inte hela deras respektive interna världsbild.

Vi kan förstås matcha ihop begrepp för två eller flera olika verksamheter, det gör vi ju ofta som informationsmodellerare. Det gör vi genom att först skaffa oss en djup förståelse för respektive verksamhet, det vill säga att vi först behöver modellera respektive verksamhets begreppsvärld och först därefter kan vi ta fram den gemensamma modellen.

En industrimodell är extremt generell, eftersom den ska passa alla varianter av verksamheter i branschen i fråga, i alla länder med olika lagstiftning, kultur och språk. Det blir ”one size fits all” eller snarare ”one size fits no one”.

Resultatet

Resultatet av en satsning på att implementera en industrimodell för sin verksamhet blir att hopmatchningen mellan de egna företeelserna och begreppen i industrimodellen blir slarvig och skev. Begreppen blir för vida eller smala. Namnen blir missvisande. Man har helt enkelt inte tillämpat det enda arbetssätt som kan skapa den gemensamma förståelsen. Med andra ord: man har inte modellerat. I min tidigare artikel ”Om modeller på papper och modeller i huvudet” förklarar jag vikten av att bygga gemensam förståelse i en verksamhet och ett gemensamt språk som speglar den förståelsen.

Detta gör att man, om man inte ger upp tidigare, får en begreppsvärld och ett språk som blir trubbigt, skevt och missvisande. Det blir motsatsen till vad man behöver uppnå. I stället för att bygga en gemensam förståelse och ett krispigt språk så fryser man förståelsen och förstör språket. Och det är något som skadar en verksamhet för lång tid, ofta decennier. Jag har sett verksamheter där man inte kan använda allmänna termer som ”transaction”, ”agreement” och ”service” eftersom de har låsts fast i alldeles för specifika och missvisande betydelser. Jag har sett det hända gång på gång.

Specifika standarder

Det betyder inte att standarder är en dålig idé rent allmänt. Utan standarder kan vi inte kommunicera effektivt mellan organisationer. Men då handlar det om specifika mycket smalare standarder för vissa typer av data. Till exempel hur en order ser ut inom en viss bransch, eller hur ekonomiska data rapporteras. Vanligen har de mognat fram under många år. Och det handlar då aldrig om hur en hel bransch fungerar, tvärs över alla företeelser som hanteras i de respektive verksamheterna.

Och en sådan standard ersätter aldrig vår interna modell. Den interna modellen är tvärtom en förutsättning för att vi ska kunna matcha våra egna data mot standarden.

Orsaken till övertron på industrimodeller

Jag tror att det finns flera samverkande orsaker till föreställningen att en industrimodell kan ersätta en egen modell:

  1. Fokusering på konkret synligt resultat
    En tendens att fokusera på det synliga yttre resultatet i ställe för på det vi verkligen vill ha. Man ser bara själva modellen som det viktiga, utan att förstå att den inte har något värde om den inte representerar en gemensam förståelse och ett gemensamt språk i verksamheten.
  2. Saknad förståelse av kontextens betydelse
    Man har inte har förstått att en modell alltid avser en viss kontext, det vill säga hela det sammanhang där den är giltig. Det kan vara en bred kontext, men ändå alltid en viss kontext. En modell för en hel bransch kan aldrig vara en modell för en specifik verksamhet. En modell kan inte passa överallt och ändå vara tillräckligt specifik i alla lägen.
  3. Oseriösa leverantörer
    Leverantörer säljer in industrimodeller som om det vore en beprövad och framgångsrik lösning. Leverantörernas säljare har dock inte den kunskap som krävs för att ge bra råd.
  4. Saknad förståelse hos it-ledningar
    It-ledningar har vanligen inte den förståelse för informationsmodellering som krävs för att rätt bedöma säljarnas utsagor.
  5. Akuta behov
    Man har ofta misslyckats med tidigare försök att skapa en gemensam modell, och behovet blir alltmer trängande.
  6. Invändningar framstår som flummiga
    Det är svårt att argumentera för vad modellering egentligen handlar om och hur den bör bedrivas. Det låter flummigt och svårt och det kräver erfarenhet och kunskap som man saknar. Det alternativet står sig slätt mot ett mer konkret alternativ, att bara köpa in något så är problemet snart löst.

Vad kan vi göra?

Vad kan vi göra åt det? Ja, vi som är verksamma i branschen, skriver och undervisar om modellering har uppenbarligen inte lyckats förmedla en förståelse av vad vi egentligen håller på med. Men det är aldrig för sent att göra rätt. Låt oss hjälpas åt. Det här är i mitt bidrag.

Har du varit med om att införa en industrimodell? Hur gick det? Har du andra erfarenheter? Kommentarer är välkomna.

/Peter Tallungs, IRM

Nästa artikel i ämnet informationsarkitektur publiceras torsdag 1 april. Då handlar det om skillnaden mellan data och information.
Vill du prenumerera på denna artikelserie? Registrera din mailadress här.

7 Kommentarer
  1. Lars Taxén
    Lars Taxén says:

    Peter, utmärkt sammanfattning. Jag kan bara understryka vikten av det du säger.

    Grundproblemet som jag ser det är vår förhärskande syn på kunskap och information. En gång i tiden hängde det en tavla på väggen i ett mig närstående bolag som löd så här: “Download knowledge directly to the brain! Today the actual learning process takes too long. In the future we will download knowledge directly to the brain. Connect in to something which contains specific know-how and transfer it over!”

    Vi måste komma bort från det här synsättet. Kunskap är något unikt personligt, något som varje individ har. I stället för att tänka på kunskap som ”inarbetad” i en modell, måste vi se modellen som en nödvändig del i att få den personliga kunskapen. Den gemensamma förståelsen kommer till genom att diskutera och kanske testa modellen i ett IT-system. I den processen jämkas (i bästa fall) våra personliga, unika kunskaper ihop så gott det går.

    Nyckeln är att inse att modellering påverkar två delar: modellen och de neurala strukturerna i hjärnan hos de individer som deltar i modelleringen. De delarna konstituerar varandra – båda är nödvändiga. Alla problem du beskriver kan härledas till att man bara fokuserar på den ena delen – modellen – men ignorerar den andra – det som finns innanför pannbenet.

    Vore verkligen suveränt om din artikelserie blir starten för ett paradigmskifte i synen på modellering!

    Lars

  2. Peter Tallungs
    Peter Tallungs says:

    Svar till Lars Taxén.
    Jo, det finns, som vi har diskuterat, en bristande förståelse för att kunskap är något som finns i våra huvuden och inte i en gestaltad modell på papper (eller annat media).

    Fast ändå är dessa gestaltningar i grafer och texter väldigt viktiga. De behövs för att vi ska kunna hålla reda på, sortera och minnas både detaljer och översikt. De stödjer vårt intellekt och är på det sättet underbara tankeverktyg. De förstärker och utvidgar våra kognitiva förmågor. Det gäller i ännu hög grad då vi är flera som tänker tillsammans, och särskilt över tid.
    Så det är en dualitet vi pratar om, en ping-pong-match mellan vad som händer i våra hjärnor och vad som händer i den gestaltade modellen.

    Nu har vi pratat om hur det i vår bransch finns en bristande förståelse för den del som sker i våra hjärnor. Men jag menar att det finns en lika allvarlig brist av förståelse för den andra sidan i ping-pong-matchen, den gestaltade modellens roll. Vilken viktig roll den har. Hur viktigt det är hur vi ritar och skriver och hur vi arbetar runt och förhåller oss till den gestaltade modellen. Det vi kan säga är själva hantverket i modelleringsarbetet. Jag kommer att skriva om det lite längre fram i artikelserien.

    Jo, ett paradigmskifte, eller kanske vi kan kalla det en ny vår, en renässans för modellering är vad vi skulle behöva nu. Där hela kunskapsområdet börjar utvecklas igen efter decennier av stillastående och förstockad medeltid.
    Tillsammans kan vi kanske inspirera till det.

  3. Lars Taxén
    Lars Taxén says:

    Håller helt med. Kunskap kan inte fås utan att interagera med något utanför. I själva verket skulle jag vilja skruva till det ytterligare – det är själva ping-pongandet som är grejen. Relationen är det viktiga: mellan det vi har i huvudet (kunskapen) och det som är utanför (modellen och dess gestaltning). Ingendera kommer till om inte relationen finns.

  4. Marie Westberg
    Marie Westberg says:

    Jag läser med intresse dina tankar kring industrimodell och håller både med och inte.

    Det går inte att implementera en industrimodell rakt av och det är i dialog med andra som vi bygger en gemensam kunskapsbas där själva modellerandet fyller en viktig funktion – det instämmer jag helt i. När vi pratar om ett paradigmskifte avseende modellering tror jag inte bara att det handlar om att lyfta fram vikten av modellerandet, kanske behöver vi fundera på om vi efter alla dessa år kan modellera på andra sätt. Den krassa verkligheten som jag ofta upplever är att det helt enkelt tar för lång tid att modellera på traditionellt sätt. I en stor relativt omogen organisation, när det kommer till informationsarkitektur, och i vissa avseende trögrörlig organisation är det oerhört svårt att komma framåt på traditionellt modelleringssätt. Det finns många skäl till det. Frågan är då kan vi göra det på ett smartare sätt utan att tappa kunskapsuppbyggnaden? Kanske fyller industrimodeller till viss del en plats där? Mönsterigenkänning? Vad finns det som vi kan lära av så att vi också kan förbättra vår egen modelleringsförmåga? Är det vettigt att satsa på att först höja den allmänna kunskapen kring modellering så att tiden för själva modellerandet kan förkortas?

    I en bransch där interoperabilitet är oerhört centralt kan det också vara så att organisationen måste vara beredd att anpassa sig i de delar, även på detaljnivå, där information ska utbytas i ofta tidskritiska lägen. Verksamhetens språk behöver dock vara fortsatt centralt, det ena kan inte utesluta det andra.

    Många tankar och få svar men jag är ganska säker på att vi behöver fundera på genvägar som inte blir senvägar om det ska bli något paradigmskifte.

  5. Peter Tallungs
    Peter Tallungs says:

    Svar till Marie.
    Tack för att du läser och för din tänkvärda kommentar.

    Jag håller med om att många organisationer inte klarar av att få ordning på sina begrepp och därmed sin data. Men min erfarenhet är inte att det i första hand handlar om att det går för långsamt, utan att det inte går alls eller går helt fel. Ofta introducerar man onödig komplexitet och ofta skapar man begrepp på ett okunnigt sätt. Ofta låser man fast sig i den första idén utan att låta saker och ting mogna fram. I så fall är inte lösningen att skynda på för då blir det bara fortare fel.

    Min erfarenhet är att när man byggt upp ett bra arbetssätt, en lärande och agil ”förmåga” så kan man ta itu med område efter område. Snabbt får man ordning på det mest akuta och lite långsammare men stadigt får man mer och mer fast mark. Då kan det gå ganska fort framåt. Ibland kör man fast, men då är aldrig lösningen att forcera. Man behöver i stället låta frågeställningar mogna så kommer insikterna och lösningen efter hand.

    Det som krävs är kunnigt och tålmodigt lärande och dialog. Inte stora satsningar och stora resurser. Inte någon särskild teknik eller särskilt verktyg heller för den delen.

    Den delen av kunskapsområdet informationsmodellering handlar om arbetsformer och arbetssätt. Där håller jag med dig om att vi behöver tänka nytt. De gamla tunga arbetssätten fungerar inte för det snabbrörliga och dynamiska lärandet som behövs. (De har egentligen aldrig fungerat) Jag har tänkt att skriva om det i en serie artiklar som kommer lite senare i höst. (eller kanske först i vår, nu har jag ju halkat in på modellmönster…)

    Hoppas du vill vara med och kommentera och diskutera då. Kanske vi tillsammans kan få till en dialog i branschen, för nya och bättre arbetssätt och arbetsformer?

  6. Marie Westberg
    Marie Westberg says:

    Hej Peter,

    Tack för din återkoppling. Ja, stressa fram något är sällan bra och särskilt om verksamheten inte ens förstår vad det ska vara bra för…då är det nästintill ogörligt att försöka ta plats på prioriteringslistan.

    Jag tycker att de tankar som bl a Barry O´Reilly och Dave Snowden har när det gäller framtidens arkitektur (antifragile eller resilient) är väldigt spännande när det handlar om hur vi kan tänka nytt. Bland annat effektiva och lättanvända metoder för att stresstesta en verksamhet eller en företeeelse. Här tror jag att vi informationsarkitekter kan både hämta inspiration och bidra.

  7. Peter Tallungs
    Peter Tallungs says:

    Ja, jag gillar verkligen det Barry O´Reilly säger. De rimmar väl med andra moderna synsätt på verksamhets- och it-utveckling, som till exempel Design Thinking och Co-creation, i det att han förkastar de gamla linjära synsätten. Det han tillför är att han är en så god tänkare och pedagog. Han kan verkligen plocka ut det väsentliga i de nya synsätten. Samt att han kan omsätta det i praktiska arbetssätt.

    Vad av hans tankar är då tillämpliga på informationsmodellering? Ja, givetvis hans allmänna syn på hur utveckling bör gå till, att det inte handlar om att bara fråga efter kraven och bygga features. (Om någon nu fortfarande skulle se det så?). Utan att tillsammans utforska domänen och vad som egentligen behövs.

    Det jag direkt ser är tillämpligt på informationsmodellering är samma som du, hans sätt att beskriva stresstest: Håller den här modellen om detta händer? Säkert finns det mer.

Lämna en kommentar

Want to join the discussion?
Dela med dig av dina synpunkter!

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *