Data Management

Data gedreven werken door data management

Data gedreven werken wordt in steeds meer organisaties belangrijk. Echter wil je data gedreven werken dan zul je inzicht moeten krijgen welke data in de organisatie aanwezig is Vanuit data management probeer je grip te krijgen op de data vanuit specifieke kennisgebieden rond het managen van data.

Een aantal belangrijke kennisgebieden in data management zijn:

  • Data governance en - architectuur
  • Data kwaliteiten en master data management
  • Data modelleren
  • Data warehousing en Business Intelligence

Echter introduceren van data management vraagt een gestructureerde aanpak bijvoorbeeld op basis van het DaMa Body of Knowledge raamwerk. Dat is wat wij bieden in combinatie van publicaties, voorbeelden en het gebruik van een Data Architectuur repository .

Data Management Dienstverlening

Coaching

Coaching van data governance officers, modelleurs, stewards en analisten bij activiteiten rond data gedreven werken en data management.

Modelleren

Uitwerken van datamodellen, data management kennisgebieden met behulp van het DaMa Body of Knowledge raamwerk en Sparx Enterprise Architect.

Trainingen

Trainingen op het vlak van Data Management en data gedreven werken op basis van het DaMa Body of Knowledge raamwerk.

IDEA Addon voor Enterprise Architect

Extensie voor Sparx Enterprise Architect ten behoeve van data management activiteiten. Met onder andere een voorbeeld repository voor data management registersdeduplicator

Web Publicatie Platform voor modellen uit Enterprise Architect

AddOn voor Sparx Enterprise Architect voor het ontsluiten van data management repositories met een gebruikersvriendelijke user interface

Ja ik wil graag meer informatie

Overzicht Data Management Content

Beschrijving datakwaliteiten

Datakwaliteiten beschrijven welke eisen aan gegevens gesteld kunnen worden en op welke wijze zij bijdragen aan een adequate bedrijfsarchitectuur. Na een beschrijving van de verschillende data kwaliteiten wordt ingegaan op maatregelen waarmee data kwaliteiten verhoogd worden. Op basis van deze maatregelen gerelateerd aan de data kwaliteiten kan per gegevensverzameling bepaald worden welke niveau van data kwaliteiten relevant is en welke maatregelen daartoe genomen dienen te worden.

Canonieke Data Ontsluiting in de praktijk

Het uitwerken van een canonieke data-architectuur houdt niet op bij het uitwerken van (data)modellen. Het inzetten van een Data Virtualisatie Laag of Canonieke Data Ontsluiting op basis van canonieke datamodellen biedt een meerwaarde voor veel organisaties. Dit whitepaper beschrijft de verschillende aspecten van de implementatie van een dergelijke generieke voorziening. Zo komen de volgende onderwerpen aan de orde: • Scenario’s • Beheerprocessen • Eigenaarschap De uitwerking is praktisch van opzet. Hiermee kan dit document ingezet worden bij het inrichten van een canonieke data-omgeving bij organisaties die een volgend niveau willen bereiken in de volwassenheid van de data-architectuur.

Context van Meta Data

Whitepaper met een introductie over Meta Data. Wat is het hoe kun je gebruiken, waar komt metadata vandaan en hoe registreer je metadata zodat je van data informatie kunt maken

Data Governance in de praktijk

Whitepaper over data governance in relatie tot data management inclusief een toelichting op een aantal rollen

Data kwaliteiten inzetten in architectuur

Dama biedt een aantal mooie onderdelen doe goed ingezet kunnen worden voor de uitwerking van architectuur. Dit document geeft een voorbeeld. Dit document geeft een uitwerking van een workshop om data kwaliteiten met een groep stakeholders te inventariseren

Datakwaliteiten, werkproces en maatregelen

Model van datakwaliteiten in combinatie met kwaliteitsverhogende maatregelen op basis van een eenvoudig architectuurmodel.

Datamodellering toepassen data governance

Data goverance wordt bij steeds meer organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data governance kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond het eigenaarschap van data. Binnen data governance speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en de eigenaren en stewards is essentieel. In een vroeg stadium nadenken welke modelleervormen relevant zijn, hoe deze aan elkaar verbonden worden en hoe de stakeholders daarbij betrokken zijn ondersteunt de introductie van data governance. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data governance in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

Datamodellering toepassen data quality

Data quality is bij steeds meer organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data quality kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond de kwaliteit van data. Binnen data quality speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en een lijst van kwaliteiten inclusief een score is essentieel. In een vroeg stadium nadenken welke modelleervormen relevant zijn, hoe deze aan elkaar verbonden worden en hoe de stakeholders daarbij betrokken zijn ondersteunt de introductie van data quality. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data quality in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

Datamodellering toepassen data security en privacy

Data security en privacy wordt bij steeds organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data security kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd is compliancy aan de AVG één van de redenen. Binnen data security speelt data modellering een steeds belangrijker rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en de BIVP classificatie is essentieel. In een vroeg stadium nadenken welke modelleervormen relevant zijn, hoe deze aan elkaar verbonden worden en hoe de stakeholders daarbij betrokken zijn ondersteunt de introductie van adequaat informatiebeveiligingsbeleid. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data security en -privacy in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

Datamodellering toepassen Service Oriented Architecture

Service oriëntatie is bij veel organisaties het fundament van hun data integratie. Inzetten van data integratie kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond de wendbaarheid van een organisatie door het ontstane ICT landschap. Binnen de service oriëntatie speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. In een vroeg stadium nadenken welke modelleervormen relevant zijn, hoe deze aan elkaar verbonden worden en hoe de stakeholders daarbij betrokken zijn ondersteunt de introductie van een SOA. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data stromen in een SOA gemodelleerd kunnen worden.

De Waarde van Data

Waarde van data vanuit verschillende dimensies voor het beschrijven van data als een productiemiddel

Een Data Morgana

Data morgana voor verschillende interfaces

Een datagedreven onderhoudsomgeving voor master data

Veel organisaties hebben een applicatielandschap waarbij de introductie van maatwerkoplossingen wordt ontmoedigd en de introductie van hergebruik of het aanschaffen van standaardpakketten de voorkeur heeft. Daarnaast is er een trend dat er master data sets ingezet worden die op meerdere plekken in de organisatie worden gebruikt in werkprocessen. Ongewenste ontwikkeling is dat het beheer van deze (master) gegevenssets wordt ondergebracht in specifieke applicaties in plaats van in generieke voorzieningen. Omdat de inzet van generieke voorzieningen vanuit kosten- en beheeroogpunt de voorkeur heeft ten opzichte van ontwikkeling van maatwerkapplicaties is de inzet van een generieke voorziening voor het beheer van (master) data een interessant scenario. Dit document beschrijft een mogelijke implementatie van een dergelijke onderhoudsomgeving voor data.

Een taxonomie of folksonomie inzetten

Inzetten van taxonomie of een folksonomie

Een verkenning van SELECT

In dit whitepaper worden databases beschreven. Databases zijn niet weg te denken binnen data gedreven werken. Wil je een beeld krijgen van de basis van select statements binnen SQL en relationele databases bekijk dan dit whitepaper. Dit whitepaper is een onderdeel van meerdere whitepapers over databases en business intelligence. Databases zijn onder andere gericht op relationele databases en NoSQL databases. We gaan in op het opvragen van data op basis van het select statement binnen de structured query language op basis van data opgeslagen in relationele databases.

Register- en sleutelbeleid

Sleutels zijn een belangrijk aspect van relationele databases. Bij het introduceren wordt het kiezen van de juiste sleutels een essentiële activiteit voor de data architect. Dit document beschrijft hoe registervorming invloed heeft op de keuze van sleutels en draagt voorstellen aan voor een gestructureerde aanpak.

Sessie over Data Management op EA Global Summit

EA Global Summit sessie over Data Management in Sparx Enterprise Architect

Videokanaal Online training Data Management

Videokanaal voor data management

Webvideo about Data Management register at EA Global Summit

Webvideo about the Data Management Register in Sparx Enterprise Architect

Webvideo canonieke modellen in SOA

SOA webcast over canonieke datamodellering

Copyright © Interactory Template by ColorLib

Ingelogd als 1 | NL