Zoek trefwoord in element

--

--

--

--

--

Door de wereldwijde data management community (dama.org) is in de afgelopen jaren een model ontwikkeld in de Data Management Body of Knowledge (DMBoK). Dit is een praktisch uitgewerkt raamwerk met elf kennisgebieden. Hieronder een visuele representatie van het raamwerk en een korte definitie van ieder kennisgebied.  
  • Data Governance: Is het uitvoeren van controle en beheer omtrent het beheer van data assets. Data Goverance stuurt alle andere dataprocessen
  • Data architectuur: Managen, ontwikkelen en beheren van de requirements en principes rond data
  • Data modelleren: Is het ontdekken, analyseren en beschrijven van data requirements in de vorm van gestandaardiseerde modellen die een data structuur beschrijven
  • Data storage en operations: Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie
  • Data security: Activiteiten rond de bescherming van informatie en data door autorisatie, authenticatie, toegang, auditing
  • Data integratie en interoperabiliteit: Managen van het transport en consolidatie van data tussen informatiesystemen en organisaties
  • Document- en content management: Managen en (levensloop)beheer van alle soorten data inclusief documenten en content
  • Reference en Master Data: Managen van generieke en algemene (herbruikbare) data en referentie data (codelijsten e.d.)
  • Datawarehousing en BI: Planning, ontwikkeling en beheer van activiteiten voor het samenstellen van data ter ondersteuning van besluitvorming en kenniswerkers
  • Meta Data: Managen, ontwikkelen en beheren van metadata.
  • Data kwaliteit: Activiteiten voor kwaliteitsmanagement van data assets zodat het geschikt is voor gebruik en voldoet aan de wensen van de data consumenten
In het DMBoK is meta data een separaat kennisgebied en is in detail uitgewerkt. Hiermee kunnen we de verschillende data entiteiten binnen een organisatie in de context van de afzonderlijke data management kennisgebieden plaatsen.

--

--

--

--

--

--

--

--

--

--

--

--

Kok

--

Gebruikers van data

Feitelijk is dit iedereen in de organisatie die gebruik maakt van data (wie doet dat niet). Zij stellen daarmee bijzondere eisen aan de eenvoud van het raamwerk omdat zij incidenteel gebruik maken van de uitwerkingen in het raamwerk. Anderzijds kun je verwachten dat deze stakeholder niet bereid is om complexe modellen te analyseren.

(SMS) Signalering

Interface voor het verzenden van signalen aan de relevante actoren (beheerders, security officers e.d.) SMS signalering is een voorbeeld van deze interface

(Update) Gebruik van centrale data fundament/ data hub

Er is één centrale plek binnen XXX (de centrale D&A omgeving) voor het ontvangen, opslaan, valideren, opwerken, modelleren, integreren en leveren van actuele en historische data en informatieproducten uit verschillende externe en interne (XXX) bronnen en domeinen. De data fundament/data hub is niet bedoeld als doorgeefluik van data. Datafundament voegt waarde toe aan de datastroom. Het centrale datafundament fungeert in deze tweeledig: als ‘data hub” functie en als DWH/dashboard en rapportage functie. Beiden zijn volledig ge-aligned en daardoor maken we gebruik van “een single source of truth” zowel in je planning, als ook het sturen op basis van de realisatie.

1R algoritm

One rule

1R algoritme

One rule

A central design authority governs the data sources and the data integration layers

A central design authority governs the data sources and the