Data gedreven werken

Veel organisaties onderkennen de waarde van data en willen deze data inzetten om meerwaarde te realiseren. Vaak wordt hiervoor de term data gedreven werken gebruikt. Bij data gedreven werken kunnen bouwblokken en patronen van grote hulp zijn. Vandaar dat we hier uitgebreid kijken naar op welke wijze we data gedreven werken kunnen standaardiseren met bouwblokken en patronen. We kijken naar data gedreven toepassingen waarin we vanuit data waarde creëren. Vervolgens onderzoeken we of data een productiemiddel is en hoe we op die wijze data kunnen inzetten. Als we data als een productiemiddel zien dan kunnen vervolgens kijken hoe we een productiemiddel dienen te managen om waarde te creëren. Dit doen we door een aantal eenvoudige voorbeelden van data gedreven use cases te demonstreren.

Versie 1.0
Creatie datum 16-04-2024

Packages

  • Data gedreven grondplaat
    Rond data gedreven werken is een algemene grondplaat te gebruiken gebaseerd op een big data patroon de data pipe. Dit raamwerk is afkomstig van Arcitura en is een detaillering van de datalevensloop en wordt veel toegepast in (big) data integratie projecten. Het is feitelijk een grondplaat waarin je verschillende projectactiviteiten, deliverables en modelleervormen kunt afbeelden. Dit helpt om de complexiteit op eenvoudige wijze in kaart te brengen. Onderstaande afbeelding toont de data pipe grondplaat waarmee je een data gedreven toepassing kunt realiseren.
  • Data gedreven proces
    Beschrijving van een data gedreven procesmodel bestaande uit activiteiten voor het tot stand komen van een data gedreven toepassing.
  • Informatie architectuur
    Beschrijving van de verschillende big data technieken die ingezet kunnen worden bij een big data oplossing
  • Motivatie en implementatie
    Kenmerken, eisen, vereisten die behoren bij Big Data
  • Technische architectuur
    Beschrijving van de infrastructurele aspecten van een data gedreven en big data architectuur