De verwerking moet rechtmatig, eerlijk en transparant zijn voor de betrokkene.

Definieer relaties tussen entiteiten nauwkeurig. Afhankelijk van de bedrijfsregels en -vereisten kunnen deze relaties één-op-één, één-op-veel of veel-op-veel zijn.

Verwijst naar het ontwerpen van datasystemen die in staat zijn verstoringen te weerstaan, de data-integriteit te behouden, een hoge beschikbaarheid te garanderen en te garanderen dat data-operaties effectief functioneren ondanks onverwachte uitdagingen.

Zorg ervoor dat het datamodel eenvoudig en gemakkelijk te begrijpen is voor alle belanghebbenden, inclusief zakelijke gebruikers, ontwikkelaars en dataprofessionals. Gebruik duidelijke en consistente naamgevingsconventies voor entiteiten, attributen en relaties.

U mag slechts zoveel gegevens verzamelen en verwerken als absoluut noodzakelijk is voor de aangegeven doeleinden (doelbinding).

De verwerking moet op een zodanige wijze plaatsvinden dat passende veiligheid, integriteit en vertrouwelijkheid worden gewaarborgd (bijvoorbeeld door gebruik te maken van encryptie).

Universele dataprincipes zijn fundamentele richtlijnen en best practices die breed van toepassing zijn op databeheer, ongeacht de specifieke context, organisatie of branche. Deze principes helpen het verantwoorde en effectieve gebruik van datamiddelen te realiseren.

Gegevens worden consistent gedefinieerd in de hele organisatie en de definities zijn begrijpelijk en toegankelijk voor alle gebruikers.

Datamodellen moeten zich richten op essentiële aspecten van het bedrijfsdomein en onnodige details weglaten. Valideer en verifieer het datamodel regelmatig met business belanghebbenden om ervoor te zorgen dat het het echte domein accuraat weergeeft gebaseerd op de business werkelijkheid.

Data-architectuurprincipes dienen als leidende regels voor het ontwerpen en ontwikkelen van effectieve data-architecturen binnen data gedreven oplossingen.

Verwijst naar het vermogen van een datasysteem of architectuur om effectief te reageren op veranderingen in bedrijfsprocessen, vereisten, databronnen en technologische omgevingen. Door de flexibiliteit kan een systeem variaties in dataformaten, datamodellen en datastructuren ondersteunen.

Voeg een veld toe om PII-gegevens te modelleren om ervoor te zorgen dat deze gegevens te onderscheiden zijn van andere informatie. Voeg een referentie-entiteit toe die het privacytype vermeldt, en een andere die het gevoeligheidsniveau vermeldt.

De data-eigenaar is doorgaans een zakelijke stakeholder of afdeling binnen een organisatie met de uiteindelijke verantwoordelijkheid en verantwoordelijkheid voor een specifieke dataset (entiteit).

Verwijst naar de gestructureerde en gereguleerde aanpak voor het toezicht houden op, het organiseren en onderhouden van de gegevensmiddelen van een organisatie om ervoor te zorgen dat al het personeel en de systemen gegevens veilig, effectief en in overeenstemming de gegevensmiddelen inzetten.

Gegevens worden gedurende de hele levenscyclus verzameld, georganiseerd, gevalideerd, bewaard en beheerd om de kwaliteit, bruikbaarheid en waarde op de lange termijn te garanderen, van verwerving of creatie tot archivering of verwijdering.

U mag persoonlijk identificeerbare gegevens slechts zo lang bewaren als nodig is voor het aangegeven doel.

Zorg ervoor dat het datamodel zo eenvoudig mogelijk is, zonder dat dit ten koste gaat van het vermogen om het domein uit de echte wereld nauwkeurig weer te geven. Vermijd onnodige complexiteit die de begrijpelijkheid van het model verzwakt.

Gegevens die als vertrouwelijk, gevoelig of persoonlijk zijn geclassificeerd, worden tijdens verzending, in opslag en tijdens gebruik beveiligd en beschermd tegen ongeoorloofde toegang of verspreiding.

De operationele aspecten van data worden namens de data-eigenaar beheerd en geborgd door de databewaarder (data steward).

Ontwerp het datamodel zo dat het flexibel genoeg is om tegemoet te komen aan toekomstige zakelijke en technische veranderingen en vereisten. Vermijd inflexibele en broze structuren die schaalbaarheid en aanpassingsvermogen belemmeren. Gebruik hiervoor datamodel patronen.

De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) is een alomvattende wet op gegevensbescherming die verschillende fundamentele beginselen vastlegt voor de verwerking van persoonsgegevens binnen de Europese Unie (EU).

De verplaatsing van gegevens tussen omgevingen en delen van een pijplijn moet worden geoptimaliseerd om de kosten en verwerkingstijd te verlagen en de datawaarde te vergroten.

moet gegevens verwerken voor de legitieme doeleinden die expliciet aan de betrokkene zijn opgegeven toen u deze verzamelde.

Vertegenwoordig entiteiten, relaties en attributen op een passend granulariteitsniveau. Conceptuele datamodellen modelleren doorgaans geen attributen en de naamgeving is bedrijfsgericht. Logische gegevensmodellen voegen attributen toe met generieke gegevensmodellen. Fysieke modellen bevatten details omtrent de technische uitwerking in het specifieke platform.

Principes voor datamodellering verwijzen naar de fundamentele richtlijnen en best practices die datamodelbouwers gebruiken om datamodellen te maken. Datamodellen beschrijven datastructuren, entiteiten, tabellen, relaties en beperkingen die helpen bij het beschrijven van een datadomein.

U moet organisatie specifieke gegevens accuraat en actueel houden.

Gegevens die voor gebruikers zijn geclassificeerd, zullen beschikbaar en toegankelijk zijn voor de rollen die de gegevens nodig hebben om hun zakelijke of technische functies uit te voeren.

Pas normalisatiemethoden toe om gegevensredundantie te verminderen en de gegevensintegriteit te verbeteren. Normalisatie verhoogt de efficiëntie en consistentie. Dit wordt gedaan op basis van de normaalvormen.

Verwijst naar het integreren en exploiteren van technologieën voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) binnen het ontwerp en beheer van een data-architectuur of -systeem. Toepassingen omvatten voorspellende analyse, detectie van afwijkingen en desgewenst voorschrijvende analyse.

Voeg een veld toe om gegevens te modelleren met een vertrouwelijkheidsniveau voor documenten, communicatie, locaties en faciliteiten om ervoor te zorgen dat deze gegevens te onderscheiden zijn van andere informatie. Voeg een referentie-entiteit toe die het vertrouwelijke deel scheidt van de algemene informatie in die entiteit.

Verwijst naar het vermogen of de architectuur van een systeem om steeds grotere hoeveelheden gegevens te beheren of de werklast uit te breiden zonder concessies te doen aan de prestaties, betrouwbaarheid of onderhoudbaarheid.

Automatiseer pijplijnen om het proces van gegevensopname, gegevensintegratie, gegevenstransformatie en gegevensanalyse te stroomlijnen. Beheer en verwerk grote hoeveelheden gegevens efficiënt, verkrijg zinvolle inzichten, neem weloverwogen beslissingen en bouw kennis op over het domein.