Data Modelleren | Alberto data modelleer case |

Alberto data modelleer case

Dit is een voorbeeld case waarin we data modellen uitwerken voor Alberto een keten van Italiaanse ijssalons. Op basis van deze uitwerking krijg je een overzicht van de modelleermethoden zoals die toegelicht worden in het boek "Grip op data modelleren. Daarbij zijn in de uitwerking de modellen onderling aan elkaar gerelateerd. Er zijn op basis van drie domeinen in de Alberto case domeinmodellen uitgewerkt:

  • Vestiging, registratie van de vestiging gegevens.
  • Tijdregistratratie, tijjdschrijven door medewerkers en accordering door vestigingsmanagers
  • Thuisbezorging, data benodigd voor het bezorgen van ijs- en koffie producten op locaties van klanten.
De uitwerking is gebaseerd op een aantal deelgebieden rond modelleren en deze deelgebieden zijn gebaseerd op het DM-BoK raamwerk. Hierbij zijn de belangrijkste domeinen uitgewerkt vanuit het perspectief van data modelleren.

Versie 1.0
Creatie datum 05-11-2017

Packages

  • Alberto Elementen
  • Business Intelligence, DWH en data analyse
    De domeinschets geeft in een aantal ArchiMate diagrammen een beschrijving wat de relevante aspecten zijn voor het kennisgebied van business intelligence en datawarehouses. Denk hierbij aan de aspecten, doelen, definities, processen en betrokkenen.
  • Data architectuur
    Data architectuur is een van de kennisgebieden binnen het DMBoK en modellen uitwerken rond dit kennisgebied zijn kaderstellend voor veranderingen in de organisatie vanuit data management perspectief.
  • Data governance
    Data governance is een van de kennisgebieden binnen het DMBoK en modellen uitwerken rond dit kennisgebied is ondersteunend voor de gehele data management functie.
  • Data management
    Binnen de Alberto case werken we een aantal kennisgebieden uit zoals die ingedeeld zijn in de DaMa Body of Knowledge DMBoK (2.0). Voor de Alberto case werken we niet alle kennisgebieden van de DMBoK uit. Reden daarvoor is dat we vanuit het perspectief van data modelleren naar data management kijken. In dit hoofdstuk werken we daarom een aantal algemene aspecten uit van data management die in de specifieke kennisgebieden niet of beperkt aan de orde komen. Hier besteden we alleen aandacht aan de algemene aspecten.
  • Data modelleren
    Data modelleren is een van de kennisgebieden binnen het DMBoK en modellen uitwerken rond dit kennisgebied beschrijft de data requirements vanuit de organisatie en ondersteunt daarmee de data management functie.
  • Data security
    Data security is een van de kennisgebieden binnen het DMBoK en modellen uitwerken rond dit kennisgebied is kaderstellend voor de beveiliging van de data vanuit informatie beveiliging en privacy perspectief.
  • Datakwaliteiten
    Data kwaliteit is een van de drijfveren van data management en daarmee een belangrijk kennisgebied vanuit het data management perspectief. Zeker in relatie tot datamodelleren zijn datakwaliteiten een centraal thema. Het datamodel is essentieel om in kaart te kunnen brengen of de kwaliteit van voldoende niveau is.
  • Master en Referentie data
    Master en referentie data gericht op het realiseren van data kwaliteiten voor generieke data in de organisatie het is daarmee een belangrijk kennisgebied vanuit het data kwaliteit, data governance en data management perspectief.

Links 2 Tags

Archimate Architect Architectuur Architectuur document Architectuur repository Azure Big data Bouwblokken en patronen Bpmn Data Data architectuur Data governance Data kwaliteit Data management Data modelleren Database Datamodelleren Document Enterprise architect Enterprise architectuur Grafendatabase Idea Image library Intervisie Logisch applicatie model Master data Matrix Mdg Metadata Metafoor Metamodel Modelleren Principes Register Releasemanager Repository Simulator Software Sparx enterprise architect Sql Stakeholders Stappenplan Time aware modelleren Tips en tricks Training Videokanaal Viewpoint Webvideo Werkproces Whitepaper Wpp