Een data-architectuur advies is een specifiek en praktisch advies dat wordt gegeven door een data-architect om organisaties te helpen bij het optimaliseren van hun data-infrastructuur. Het richt zich op het oplossen van concrete problemen, zoals het verbeteren van datakwaliteit, het stroomlijnen van data-integratie, of het kiezen van de juiste technologieën voor data-opslag en -verwerking. Het advies is vaak gebaseerd op de unieke behoeften en doelen van de organisatie. De adviezen worden veelal gegeven op het moment dat binnen de organisatie veranderingen noodzakelijk zijn. Een data-architectuur kader daarentegen is een breder concept. Het is een raamwerk dat richtlijnen, principes en standaarden biedt voor het ontwerpen en beheren van data-architectuur binnen een organisatie. Het kader dient als een strategisch hulpmiddel om consistentie en samenwerking te bevorderen, en om ervoor te zorgen dat alle data-oplossingen binnen de organisatie aansluiten bij de lange-termijn doelen. Vanuit de architectuur kaders kan een advies opgesteld worden.

Stakeholders en concerns worden weergegeven in een model. Een concern is een beschrijving welke belangen en "zorgen" stakeholders hebben over een domein in de data-architectuur. Meestal hebben stakeholders meerdere verschillende concerns. Ook kunnen concerns tegenstellingen zijn van elkaar. Bijvoorbeeld "Data is toegankelijk en data is beveiligd" kunnen in tegenspraak met elkaar zijn. Vandaar dat er een concern model nodig is om de complexiteit van, meestal vele, concerns inzichtelijk te maken inclusief hun onderlinge verbanden en de relaties naar de stakeholders. Voor concerns wordt meestal het ArchiMate motivation aspect gebruikt. Dit is een visuele representatie presentatiewijze van de concerns in een model.

Een data-architectuur assessment is een evaluatieproces waarbij de huidige data-architectuur van een organisatie wordt geanalyseerd en beoordeeld. Het doel is om inzicht te krijgen in de sterktes, zwaktes, kansen en risico's van de bestaande data-architectuur (SWOT). Dit helpt organisaties om verbeterpunten te identificeren en een strategie te ontwikkelen voor een efficiënter en effectiever data-landschap. Het biedt daarmee inzicht van hoe de verandering van de data gedreven organisatie vormgegeven moet worden rekening houdend met de SWOT analyse die in het assessment is uitgevoerd.

Een blauwdruk of grondplaat is een visuele weergave van delen van een data-architectuur die een vereenvoudigde weergave is van de datatoepassing. Deze vereenvoudiging dient er echter wel aan bij te dragen dat de verbanden van de toepassingen inzichtelijk worden en daarmee overzicht te krijgen over het gehele data-architectuur landschap. Een data-architectuur blauwdruk beschrijft hoe data wordt beheerd, van verzameling tot transformatie, distributie en consumptie . De blauwdruk is daarmee met name van belang om de gewenste situatie van de data architectuur te beschrijven.

Een data-architectuurmodel is een gestructureerde visualisatie van de inrichting van het datalandschap in een organisatie. Het model dient bij te dragen aan het realiseren van grip op data om daarmee bij te dragen aan veranderingen in de organisatie om data als waardevol productiemidddel in te zetten. Door deze architectuurmodellen wordt het datalandschap op een vereenvoudigde wijze beschreven om de complexiteit inzichtelijk te maken. Data-architectuur model wordt veelal in een visualisatie getoond. Veelal is dit een visualisatie die bestaat uit een combinatie van verschillende modelleertalen zoals ArchiMate, BPMN, UML en ER. Kenmerkend is dat het data-architectuur model gestructureerd van opzet is om de huidige en de gewenste situatie van het datalandschap op verschillende detailniveaus te beschrijven.

stakeholder model is een grafische weergave van de stakeholders of belanghebbenden die bij een architecturele oplossing of een domein een betrokkenheid hebben. De belangen die zij hebben worden veelal concerns genoemd. Het in kaart brengen van de stakeholders en hun concerns wordt uitgewerkt in een visuele representatie om de stakeholders. Veelal wordt dit gedaan op basis van een ArchiMate motivation diagram. De stakeholders zijn van belang voor het in kaart brengen van het hoe en waarom van een architectuur in relatie tot de doelen en de strategie van de organisatie.

Binnen de data-architectuur worden verschillende aspecten uitgewerkt in een model. Het data integratie model is een essentieel onderdeel van de data-architectuur. Binnen data gedreven organisaties zal data in de vorm van datastromen door de organisatie stromen. Ook zullen er ingaande en uitgaande datastromen zijn tussen de organisatie en de omgeving. Grip op deze datastromen krijgen is daardoor van belang om een beheerbaar, uitbreidbaar en betaalbaar integratie-landchap te introduceren. Een data integratie model opgebouwd uit architectuurkaders, blauwdrukken en bouwblokken en patronen is daarmee een essentieel onderdeel van zowel de domein- als solutionarchitecturen.

Datakwaliteiten zijn van groot belang voor data gedreven organisaties en daarmee voor de data-architectuur. Het in kaart brengen van de huidige en de gewenste datakwaliteits niveaus is een activiteit van de data-architect essentieel om kaders te stellen aan de verandering. Om datakwaliteiten te verhogen worden maatregelen ingezet. Een maatregel is van technische aard, bedrijfsproces of werkinstructie om voldoende kwaliteit te realiseren. Maatregelen zijn veelal uitgewerkt in de vorm van patronen en architectuur en solution bouwblokken.

Een data-architectuur visualisatie is een grafische weergave die de structuur, processen, systemen en relaties rond de data als productiemiddel binnen een organisatie inzichtelijk te maken. Het doel is om complexe datastructuren en -stromene begrijpelijk te maken, zodat zowel technische als niet-technische stakeholders een helder beeld krijgen van hoe de organisatie functioneert en hoe veranderingen kunnen worden doorgevoerd. Deze visualisaties worden vaak gebruikt als communicatiemiddel om bestuurders en beslissers te ondersteunen bij het nemen van geïnformeerde beslissingen. Ze bevorderen begrip en draagvlak voor veranderingen binnen een organisatie.

Een architectuur bouwblok is een beschrijvend architectuur product. Een architectuur bouwblok is de logische definitie van een functionaliteit. Voor een architectuur bouwblok wordt de afkorting ABB gebruikt. Een architectuur bouwblok beschrijft de functionaliteiten die aangeboden worden aan een hoger liggende entiteit. Een ABB beschrijft WAT er nodig is, zonder te schrijven naar een specifieke oplossing. De hoger liggende entiteit kan een service of een samengestelde ABB zijn. Een ABB kan samengesteld zijn uit één of meerdere SBB. Deze SBB zijn de implementatie van de functionaliteit. Met andere woorden de SBB realiseert de ABB.

Een data-architectuur patroon is een herbruikbare oplossing voor veelvoorkomende problemen of uitdagingen binnen de data-architectuur van een organisatie. Het biedt een gestandaardiseerde aanpak voor het ontwerpen, implementeren en beheren van data-oplossingen, zodat consistentie en efficiëntie worden bevorderd. Deze patronen zijn gebaseerd op best practices en kunnen worden aangepast aan de specifieke behoeften van een organisatie. Door het toepassen van patronen wordt het mogelijk om hergebruik te introduceren om hiermee consistentie te bewerkstelligen in het datalandschap.

Een solution bouwblok (SBB) is de fysieke implementatie van een functionaliteit uitgewerkt in één of meerdere ABB. Voor een solution bouwblok wordt de afkorting SBB gebruikt. Een SBB beschrijft de implementatie waarmee een functionaliteit gerealiseerd wordt. Een SBB biedt deze implementatie aan een hoger liggende entiteit. In ons model is een SBB implementatie van ABB of van een samengestelde SBB. Hierbij is het relevant dat er een onderscheid gemaakt wordt in architecturele lagen. Voor ons zijn de infrastructurele- en de applicatie laag het belangrijkste toepassingsgebied. Een SBB op applicatieniveau kan hiermee een samenstelling zijn van SBBs op zowel de applicatie- als de infrastructurele laag. SBB zijn gerelateerd aan kwaliteiten, constraints en principes. Dit is bij voorkeur uitgewerkt om aan te geven aan welke vereisten vanuit implementatie perspectief een invulling wordt gegeven en aan welke niet. Dit in combinatie met het model van kwaliteiten binnen de ABB en de requirements zoals op serviceniveau zijn uitgewerkt biedt een complete beschrijving van de kenmerken die door een service worden aangeboden.

Data is bij data gedreven organisaties een belangrijk domein. Het domein is gerelateerd aan de andere domeinen binnen een organisatie zoals infrastructuur, applicaties en bedrijfsprocessen. De data domein architectuur is daarmee een holistische beschrijving van de data bestaande uit meerdere uitwerkingen onder andere de kaders zoals data principes, modellen van de stakeholders maar ook een beschrijving van de huidige en toekomstige data architectuur in de vorm van blauwdrukken, modellen en visualisatie's. De data domein architectuur is daarmee veelal kaderstellend en initiërend voor data solution architecturen.

Een architectuur principe beschrijft kaders die gesteld worden aan veranderingen in de organisatie. Een principe is daarmee een algemeen statement dat requirements en concerns van stakeholders. Principes beschrijven daarmee op welke wijze het resultaat van de verandering bijdraagt aan het verwezenlijken van de strategische uitgangspunten, doelen, eisen en wensen.

Een data solution architectuur is een gedetailleerde beschrijving van een specifieke oplossing voor een probleem of verandering binnen een organisatie. Het omvat de bedrijfskundige-, technische- en functionele aspecten van de oplossing en hoe deze aansluit bij de bredere doelen en data-architectuur van de organisatie. Het doel is om een werkbare en efficiënte oplossing te bieden die voldoet aan de eisen en wensen van de stakeholders. Kenmerken van een data-solution architectuur richten zich veelal op een beschrijving van een oplossing rekening houden met de strategie van de organisatie en de relevante data architectuurkaders zoals principes binnen een organisatie. Solution architectuur wordt vaak gebruikt in projecten om ervoor te zorgen dat de voorgestelde data gedreven oplossing haalbaar is en goed geïntegreerd kan worden in het bestaande en toekomstige data landschap.