Det viktigaste du gör som informationsarkitekt: Arbetet med verksamhetens begrepp och språk

Informationsmodellering handlar inte bara om data och information, utan också om att analysera, beskriva och normera verksamhetens begrepp och språk. Den viktigaste uppgiften vi har som informationsarkitekter, enligt mig. Ändå är det sällan eller aldrig den uppgiften beskrivs i litteraturen om informationsmodellering eller Data management. 

Vikten av begrepp och språk.

Malcolm B. Chisholm är den ende inom Data/Information Management som jag vet har intresserat sig för hur vi arbetar med definitioner. År 2010 kom han ut med boken Definitions in Information Management. I förordet citerade han ett par kollegor:

”What do you mean by ____? 

After close to 30 years in the consulting business, I think that is the most important single question one can ask during an engagement. 

What I´m talking about, of course, is the art and science of clarifying communication through good definitions. And it isn´t just the end result that matters – the process of building definitions is as important as the destination. Along the way, you find out what you really think a term means, what they think it means, what the term might mean sometime in the future, and any number of other details that will surface and explain miscommunication. “ (Alec Sharp, Claritec Inc.)”

“Ambiguity is a kind of friction which limits the quality of our discourse, the utility of our data, and the reach of our understanding. 

All progress in information management depends on our ability to identify its source and reduce it to its absolute minimum. 

In this regard, no other effort pays more dividends that that of establishing good definitions.” (Suzanne Yoakum-Stover, Ph.D. Executive Director, Institute for Modern Intelligence).”

Jag kan instämma, med hela min erfarenhet. Det är mer regel än undantag i våra organisationer att dataelement är otydligt eller felaktigt namngivna, definierade och beskrivna. Ofta är de inkonsistent populerade, och misstolkas då de används. Detta beror till stor del på att man inte tagit fram och använt tydliga namn och definitioner.

Hur du väljer namn och definitioner har ofta mycket större betydelse för verksamheten än hur du strukturerar information. Namn och definitioner lever ofta kvar i decennier, vanligen längre än de system vi bygger.

Termer och begrepp är mycket viktigare än vi ofta föreställer oss. Vi bygger ett språk, och språket utgör inte bara kommunikationens grundvalar utan även tänkandets. Begreppen vi använder formar och begränsar hur vi kan tänka.

Varför är detta en uppgift för oss informationsarkitekter?

Är detta verkligen en uppgift för oss informationsarkitekter? Ska vi inte bara använda de benämningar och definitioner som verksamhetens sakkunniga ger oss?

Nej, så enkelt är det inte. När jag analyserar och beskriver de data och den information som förekommer, så handlar det inte bara om informationen i sig utan det som informationen står för. Det vill säga de företeelser som informationen handlar om, inklusive dessas egenskaper, relationer, regler med mera. Då hittar jag också namn som oftast är dåligt valda och missledande. Ofta har en och samma sak fått många olika namn när det transporteras genom verksamhetens många olika system, filer, rapporter, användargränssnitt och api:er. Många namn är sammanblandande och förvirrande. Ännu värre kan det vara med definitioner, om de ens finns. Ofta är de fel och missledande.

Då måste jag bestämma ett normerande namn och hitta en korrekt definition, samt hantera alla namn som förekommer som synonymer. Det är klart att jag gör det tillsammans med sakkunniga, men det är normalt jag som får använda mitt omdöme och min erfarenhet av namngivning och begreppsanalys för att komma fram till ett namn och definition som blir bra och verkligen fungerar.

Det är svårt att tänka sig att det skulle gå att arbeta med namn och definitioner utan att samtidigt jobba med företagets data. Därmed menar jag att arbetet med verksamhetens alla namn och definitioner i praktiken är sammanvävt med informationsarkitektens arbete med data och information.

Om vi skulle ha lyxen att i organisationen ha någon som är särskilt kunnig med och ansvarig för verksamhetens nomenklatur blir det ändå så att jag som informationsarkitekt måste jobba tillsammans med denne. Det data jag hittar ger input till vad vi behöver benämna. Det går därmed inte att säga att man först måste ha ordning på alla namn och begrepp, och först därefter kan informationsmodellera. Det är ett iterativt arbete med tät samverkan mellan arbetet med informationen och arbetet med språket.

Därmed utvecklar och underhåller vi verksamhetens terminologi.

Men konstigt nog behandlas inte detta viktiga område alls när man studerar vad som skrivits inom områdena informationsmodellering, informationsarkitektur och Data Management. Jag har kanske trettio böcker om informationsmodellering hemma, men jag har inte sett detta behandlas någonstans, vad jag kan minnas. Den internationella organisationen DAMAs referensverk om Data Management: DAMA-DMBOK går på 600 sidor igenom Data Managements alla delämnen. Men inget om namngivning, begrepp och definitioner.

Chisholms bok, som jag nämnt ovan, är det enda undantaget.

Vad behöver definieras?

Att jobba med namn och definitioner är förmodligen det viktigaste vi gör som informationsmodellerare.

Alla element i en informationsmodell behöver ha användbara namn, definitioner och beskrivningar. Det är en viktig del av det löpande arbetet för oss informationsarkitekter.

Med element i en informationsmodell menar vi inte bara entiteter utan även attribut, relationer, förekommande värden för attribut med uppräknade värdemängder samt hela ämnesområden.

Även dataelement i våra databaser, filer, tjänster, applikationer, formulär och rapporter behöver ha användbara namn, definitioner och beskrivningar.

Vad behöver vi ha definitioner till?

Vi behöver definitionerna för att förstå de verksamhetsbegrepp som representeras i data. Vi behöver definitioner för att härledda termer ska bli korrekta, och för att mappa och spåra data genom olika käll- och målsystem. Vi behöver definitioner för att jämföra datainnehåll med definitionen.

Vi behöver definitioner för att veta att vi verkligen pratar om samma saker i alla sammanhang. Särskilt viktigt är det i analyser och rapporter.

Det finns vissa situationer då man tydligare än annars lider av brister i definitioner: Till exempel källdataanalys i BI-projekt, dataanalys när system ska ersättas samt integrationsprojekt.

Jag tror att många som läser detta känner igen sig. Men låt oss då göra något åt detta!

Hur behöver vi jobba med definitioner?

När jag handleder elever i informationsmodellering får jag ofta hjälpa dem att skriva definitioner. De flesta tror att de skriver definitioner men skriver i själva verket beskrivningar av olika slag. Vilket ofta också behövs, fast först och främst behöver vi bra definitioner. Men med några enkla råd blir de snabbt bättre.

Namn och definition är olika saker men följs åt i arbetsgången. När du har tagit fram eller ändrat en definition för något behöver du ofta ändra namnet för att det ska avspegla innebörden. Arbetet med namn och definitioner är inget som går att separera från det övriga modelleringsarbetet, utan är själva kärnan i det vi gör när vi modellerar. Så snart vi ritar en entitet och ger den attribut och relationer så behöver vi ta fram både namn och definition.

Till en början är både namn och definition på försök, de är tentativa. Med tiden arbetar vi om dem, i takt med att vår gemensamma förståelse utvecklas.

Ibland kör vi fast. Vi kan inte komma på hur vi ska definiera något, eller kanske hur vi ska benämna det. Men då hjälper det alltid att vi sover på saken. På något sätt arbetar då hjärnan omedvetet, och nästan utan undantag kommer nya friska idéer. Det är det vi kallar aha-upplevelser.