Component voor tekstverwerking en het beheer van documenten en teksten.

Een referentie architectuur is een abstracte architectuur waarin een aantal generieke kaders of bouwblokken worden beschreven. Op basis van referentie architecturen worden organisatie specifiekere (domein- en solution) architecturen opgesteld.

Gestandaardiseerde interface op basis van een database artifact een materialized view. Een combinatie van een abstract sql statement met buffering van de achterliggende data voor performance winst

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

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.

Ontsluiten van het Hadoop Distributed File Systeem via een webbased interface

Activiteit uitgevoerd in verband met de productie en verkoop van ijs

Generieke entiteit voor bereikbaarheid zoals telefoon en email etc.

Besteld product binnen een bestelling.

Een bestelling is een vraag van een klant om bepaalde Ijs of koffie producten te leveren.

Omschrijving van de locatie waar het de bestelling bezorgd moet worden. Dat kan een adres zijn maar ook een locatie zonder adres of postcode.

Bezorger is verantwoording voor het afleveren van de bestelde producten op een door de klant gedefinieerde locatie.

Heeft de ijsmaker de gewenste hygiene certificaten.

Klant die bestellingen doet bij Alberto en eventueel gebruik maakt van bezorging van ijsproducten.

Een medewerker is een persoon die namens onze organisatie activiteiten uitvoert zoals verkoop of ijsmaken. Een persoon werkzaam voor onze organisatie.

Product is een ijs of koffie product dat aangeboden, besteld en eventueel geleverd wordt.

Een medewerker kan meerdere rollen vervullen binnen een organisatie. Bijvoorbeeld in de ochtend ijsmaker en in de middag ijsverkoper

Een verkooppunt is een punt op de openbare weg waar onze organisatie ijs verkoopt. Mobiele locatie waar ijs wordt verkocht (bijvoorbeeld ijskarren).

Medewerker met specifieke competenties en taken voor de verkoop van ijsproducten.

Een vestiging is een gebouw waar onze organisatie ijs verkoopt en/of produceert. Vaste locatie waar ijs wordt verkocht en geproduceerd.

Medewerker die de verantwoordelijkheid heeft voor het leiden van een vestiging. Een manager is een medewerker die leiding geeft aan een team binnen een vestiging van onze organisatie.

One rule

Ontwikkeling en bij voorkeur deployen van AA / AI modellen gebeurt in de centrale D&A omgeving. Om performance, privacy of data beschikbaarheid redenen kan het nodig zijn de modellen decentraal te deployen.

Aanbieden van de 0.9 versie van de solution architectuur/PSA aan het architectuurboard.

Services voor algemene datasets binnen Data omgeving zoals ontsloten herbruikbare laag gestructureerde data en reference data entiteiten met de daarbij behorende logische applicatie functies

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, datamodel.

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.

XXX verantwoordt de omgang met data en informatie en is aantoonbaar in control - Rationale Toezichthouders en stakeholders willen zekerheid over kwaliteit van en zorgvuldige omgang met data en informatie. - Implicatie Data en informatie is auditeerbaar in opzet, bestaan en werking, waarbij de maatregelen die daarvoor worden genomen passen bij de waarde die data en informatie vertegenwoordigt.

De belangrijkste architectuur modelleertalen zijn geconfigureerd in de architectuur repository zodat op basis van de talen diagrammen opgesteld kunnen worden binnen de modelleertalen en de voor die taal relevante eigenschappen kunnen worden ingesteld.

Aanwijzen van unieke bronnen, hiermee wordt bereikt dat de consistent groter wordt omdat deze unieke bron het aantal replica’s en schaduw registraties terugdringt. De data-integratie is vervolgens gebaseerd op het ontsluiten van deze unieke bron.

Aanwijzen van unieke bronnen, hiermee wordt bereikt dat de consistent groter wordt omdat deze unieke bron het aantal replica’s en schaduw registraties terugdringt. De data-integratie is vervolgens gebaseerd op het ontsluiten van deze unieke bron.

Catalogus van Architectuur Bouwblokken waarmee een aantal services kunnen worden gerealiseerd. De catalogus fungeert hierbij als een extra vorm van navigatie voor de toekomstige gebruikers

Ten behoeve van signalering en notificatie. Hierbij is er geen initierend bericht wat de inrichting van deze log complex maakt

Abstracte Logische data entiteit is een hiërarchische indeling van de logische data entiteiten. Met behulp van specialisatie worden de kenmerken van een abstracte logische data entiteit overgedragen naar een concrete data entiteit. Dus attribuut1-3 is ook attribuut van de concrete logische data entiteit. Er kunnen meerdere hiërarchieën ontstaan op basis van meerdere specialisatie connecties tussen data entiteiten.

Abstracte Logische data entiteit is een hiërarchische indeling van de logische data entiteiten. Met behulp van specialisatie worden de kenmerken van een abstracte logische data entiteit overgedragen naar een concrete data entiteit. Dus attribuut 1-3 is ook attribuut van de concrete logische data entiteit. Er kunnen meerdere hiërarchieën ontstaan op basis van meerdere specialisatie connecties tussen data entiteiten.

Abstracte Logische data entiteit is een hiërarchische indeling van de logische data entiteiten. Met behulp van specialisatie worden de kenmerken van een abstracte logische data entiteit overgedragen naar een concrete data entiteit. Dus attribuut 1-3 is ook attribuut van de concrete logische data entiteit. Er kunnen meerdere hiërarchieën ontstaan op basis van meerdere specialisatie connecties tussen data entiteiten.

Accountancy voert financiële activiteiten met name gericht op het correct registreren en controleren van de financiële registratie. Daarmee een nauwe relatie met data-architectuur aangezien veel van de financiële transacties en controles ingebed dienen te zijn in de inrichting van het datalandschap.

Accuraatheid heeft betrekking op de mate waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Accuraatheid kan bepaald worden door een data entiteit te vergelijken met de entiteit in de werkelijkheid. Accuraatheid heeft betrekking op de mate waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Accuraatheid kan bepaald worden door een data entiteit te vergelijken met de entiteit in de werkelijkheid. Voorbeeld uit het verleden waarbij een baby een stemkaart ontving op basis van een lage accuraatheid binnen de GBA.

Accuraatheid heeft betrekking op de mate waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Accuraatheid kan bepaald worden door een data entiteit te vergelijken met de entiteit in de werkelijkheid.

Activiteit uitgevoerd in verband met de productie en verkoop van ijs

Activiteit uitgevoerd in verband met de productie en verkoop van ijs

Activiteit uitgevoerd in verband met de productie en verkoop van ijs.

Overzicht van de activiteiten die uitgevoerd zijn en de bestede tijd.

Naamgevingconventie: Gebruik Zelfstandig naamwoord bijvoorbeeld Rijksmedewerker, Bedrijf, Burger. Vermijd Gebruiker, systeem

Naamgevingsconventies: Gebruik Zelfstandig naamwoord bijvoorbeeld Rijksmedewerker, Bedrijf, Burger. Vermijd Gebruiker, systeem.

Mate waarin een data entiteit de actuele situatie van de werkelijkheid weergeeft.

Mate waarin een data entiteit de actuele situatie van de werkelijkheid weergeeft. Mate waarin een data entiteit de actuele situatie van de werkelijkheid weergeeft. Veelzeggende voorbeelden zijn overleden mensen die een brief krijgen op basis van een verouderde dataset. Replicatie van gegevens is vaak een oorzaak van lage actualiteit.

Rollen en processen voor datagebruikers e.

Locatie waar de bestelling wordt afgeleverd door de bezorger

Generieke klasse voor het beschrijven van een adres

Generieke klasse voor het beschrijven van een adres

Op basis van invoervelden kunnen andere invoerelementen beinvloed worden. Bijvoorbeeld invoerelementen zichtbaar/onzichtbaar of actief/inactief te maken. Bijvoorbeeld na kiezen van anders in een keuzelijst wordt een invoerveld met de titel anders actief gemaakt

Op basis van invoervelden kunnen andere invoerelementen beinvloed worden. Bijvoorbeeld invoerelementen zichtbaar/onzichtbaar of actief/inactief te maken. Bijvoorbeeld na kiezen van anders in een keuzelijst wordt een invoerveld met de titel anders actief gemaakt

Gezien het belang van de inhoud van de mails is afleverzekerheid van berichten gewenst.

Bijvoobeeld een klant of iemand die deze kennis wil inzetten in de eigen organisatie

Beheer van persoonlijke en gezamenlijke agenda's.

Taak binnen het secretariaat ter ondersteuning van een aantal kenniswerkers binnen een organisatie

Aggregeren van feiten in het modelleren van data tbv rapportages.

Deze is wel genoemd in de documentatie maar is nog niet geimplementeerd

Een beschrijvende data architectuur is een belangrijk kennisgebied van data management en daarmee relevant voor data gedreven organisaties. Ten behoeve van data-architectuur modelleren zijn er diverse data-architectuur tools beschikbaar. Denk hierbij aan Collibra, The Essential Project of Talend. Echter bij organisaties zijn vaak reeds generieke modelleringstalen en tools beschikbaar voor modelleren van software, enterprise architectuur of requirements. In dit hoofdstuk gaan we in op het inzetten van een framework voor inrichting van een generiek tool gebaseerd op een aantal open modelleertalen. De voorbeelden die we hier gebruiken zijn uitgewerkt in Sparx Enterprise Architect. Een voorbeeld van een dergelijk generiek tool. Hieronder is daartoe een metamodel uitgewerkt voor hoe een data-architectuur gemodelleerd kan worden. De data-architectuur kent meerdere gezichtspunten om data in een organisatie te beschrijven. Zo wordt er op verschillende niveaus in een organisatie gekeken. Daarnaast kan de mate van detail vanuit verschillende gezichtspunten verschillen. We introduceren data-architectuur modelleren op basis van een uitwerking met behulp van een aantal modelleertechnieken. De belangrijkste modelleertechnieken hier gebruikt zijn:

• ArchiMate
• Unified Modeling Language
• Entity Relationship
• XML Schema Definition

Reden om voor deze modelleertalen te kiezen is dat ze een open standaard zijn, een breed toepassingsgebied hebben, goed met elkaar te integreren zijn en reeds veel toegepast worden binnen de aanpalende domeinen van data-architectuur. Hiermee kun je in je eigen organisatie data-architectuur modelleren introduceren op een natuurlijke manier. Dat doe je door die delen relevant voor de situatie binnen de organisatie stapsgewijs te introduceren op basis van de reeds toegepaste modelleertalen. Daarnaast worden er meerdere verschijningsvormen van de data-architectuur gebruikt. De grafenweergave en de matrix zijn in dit metamodel de meestgebruikte verschijningsvormen. Voor het uitwerken van het metamodel worden er twee data-architectuur niveaus uitgewerkt, namelijk:

• Domein data-architectuur: dit is een referentie architectuur voor het aspect data binnen de enterprise referentie architectuur
• Solution data-architectuur: architectuur voor het beschrijven van een data gedreven verandering binnen een project of oplossing.

Beide vormen worden hieronder nader toegelicht.

De domein data-architectuur is een referentie architectuur voor het aspect data binnen de enterprise referentie architectuur. Het beschrijft de data gerelateerde architectuurconcepten voor de gehele organisatie en haar omgeving. De domein architectuur volgt het raamwerk dat beschreven is op basis van het raamwerk voor de beschrijvende architect. De navigatie is op deze manier uitgewerkt. Binnen het uitwerken van de domein architectuur wordt in deze uitwerking geen rekening gehouden met een baseline en een target architectuur. Als dit relevant is kun je hiervoor in de naamgevingsconventie van de packages of de diagrammen de plateaus van de architectuur opnemen. Zie verder de voorbeelden binnen de Architectuur Repository sectie.

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.

Een locatie is een gebouw of punt op de openbare weg van onze organisatie waar ijs gemaakt of verkocht wordt. Abstract object voor het defini�ren van een geografische locatie. Locatie = klantrekening waaraan wordt gefactureerd.

Dit is een logische dienst voor de publicatie van een bepaalde gestandaardiseerde dataset. In de huidige implementatie van TDP is plateau 1 een lijst met verschillen. Deze logische dataservice wordt geïmplementeerd in een of meerdere technische interfaces zoals gebruikersinterfaces of XML-webservices

Voor de architectuur en de inzet van architectuur repositories is een ambassadeur (bij voorkeur op management) niveau nodig. Bijvoorbeeld voor de borging van de belangen, beschikbaar krijgen en houden van resources en betrokkenheid bij de planning van de activiteiten

AMEF is de uitwisselstandaard van ArchiMate 3.X In ontwikkeling, NuGet library aanwezig

AMQP 1.0 is interface voor uiteindelijke aanlevering richting Data omgeving

Wat zijn de relevante applicatiefuncties ter ondersteuning van de benoemde werkprocessen. Deze kunnen vervolgens gekoppeld worden aan modulen in het architectuurtool of aan requirements (bij een selectie traject).

Op basis van de business case kan er een inschatting gemaakt worden van de data behoefte. Dat wordt veelal gedaan door een eenvoudig datamodel op te stellen van de databehoefte voor de business case. Bijvoorbeeld een combinatie van een conceptueel en logisch datamodel van de databehoefte

The Analytical Sandbox is a standalone solution environment capable of capturing and processing large quantities of data from multiple sources in order to perform analytics in isolation the enterprise data warehouse.

Analytische vaardigheden vormen een belangrijk onderdeel van de rol van data-architect. Het betekent dieper en dieper graven totdat de ware situatie aan het licht komt en het echte probleem is gedefinieerd. Het gaat om het doorzoeken van vaak tegenstrijdige gegevens en bepalen waar gegevens relevante inzichten opleveren en waar dit niet het geval is. Het betekent geen genoegen nemen met het voor de hand liggende, dingen niet voor waar aannemen en geen overhaaste conclusies trekken. Analytisch denken houdt ook in dat de resultaten van de analyse worden gepresenteerd in een vorm die geschikt is voor de relevante belanghebbenden. En het houdt in dat de ontvangen wijsheid bij elke beurt wordt uitgedaagd: vraag 'Waarom doe je dit?' 'Wat heeft het voor meerwaarde?' 'Waar wordt het gedaan?' 'Hoe is het gedaan?' 'Wie is of moet verantwoordelijk zijn?' 'Wanneer moet het gebeuren?' 'Is er een andere manier om dit te doen?' Sommige analisten lijken te geloven dat de rol van de data-architect eenvoudig is en bestaat uit het vastleggen van wat het bedrijfspersoneel zegt dat ze willen en het doorgeven van deze 'vereisten' aan een ander team voor levering. Deze aanpak kan echter niet de vruchten plukken van een goede analyse. Analytisch denken betekent echter niet dat elke situatie eindeloos wordt geanalyseerd, wat aanzienlijke middelen en inspanningen vergt, aangezien een ander belangrijk element van deze competentie is dat degenen die analytisch kunnen denken, in staat zijn om het analyseniveau te beoordelen dat nodig is voor een specifieke situatie. Dit betekent niet dat u kortere wegen moet nemen bij de analyse; Het betekent wel dat we de belangrijkste factoren en de contextuele beperkingen moeten herkennen en ervoor moeten zorgen dat de analyse voldoende is om de zakelijke problemen aan te pakken zonder te proberen alles te analyseren.

Andere gestructureerde gegevensopslag zoals JSON, REST, RSS

Logische servicelaag voor de blootstelling van de gegevens die worden gepubliceerd vanuit de integratielaagsystemen aan het gegevensgebruik in rapportage en analyse enz

Dit is eigenlijk dezelfde applicatiefunctie als de servicelaag van de integratielaag naar de consumenten. In de meeste datapipes zullen er echter andere implementaties in deze servicelaag zijn vergeleken met die boven de integratielaag

De applicatie architect richt zich op het uitwerken van een of meerdere applicaties in het informatiesysteem landschap. Binnen de applicaties wordt data verwerkt en opgeslagen en gebruikt in registratie. Daarom dienen data- en applicatie-architecten nauw samen te werken en gezamenlijk kaders te stellen aan de verandering in de enterprise in scope.

Dit is de uitwerking van een producten en diensten catalogus voor applicatie services die aangeboden worden aan de omgeving binnen en buiten de organisatie.

Applicatie interfaces voor applicatie naar applicatie integratie. Dit omvat de volledig geautomatiseerde systeem integratieprocessen, ETL implementaties en de geautomatiseerde en beheerde bestandsoverdracht.

Applicatie interfaces voor applicatie naar applicatie integratie. Dit omvat de volledig geautomatiseerde systeem integratieprocessen, ETL implementaties en de geautomatiseerde en beheerde bestandsoverdracht.

Applicatie integratie interfaces voor machine 2 machine integratie

Applicatie integratie interfaces voor machine 2 machine integratie

Applicatiefuncties voor het interpreteren (het toepassen van een structuur t.b.v. een bepaald doeleinde) van binaire-, analoge en tekstuele data.

Verschillende typen applicatie-integratie voor applicatie - applicatie-integratie Bekende integratietypen zijn:

• Webservices
• Bestandsoverdracht en FTP enz.

Zie voor details de beschrijving in de TenneT-architectuur

Overzicht of grondplaat van de aanwezige of toekomstige informatiesystemen, componenten en applicaties binnen het domein van de architectuur.

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord (naam van het pakket). Bijvoorbeeld: MsWord, Autonomy Federator

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord (naam van het pakket). Bijvoorbeeld: MsWord, Autonomy Federator

The Application Enhancement compound pattern represents a solution environment where the Big Data platform is used to ingest large amounts of data in order to calculate certain statistics or execute a machine learning and then to feed results to downstream systems.

Naamgevingsconventie Gebruik: zelfstandig naamwoord. Voorbeeld: Facturering, Zoek Indexering (ing-vorm).

Naamgevingsconventies Gebruik: werkwoord. Voorbeeld: Factureren, Zoeken, Indexeren.

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Voorbeeld: Zoek Gui, VM–zoekdienst Webservice

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Voorbeeld: Zoek Gui, VM–zoekdienst Webservice.

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: Transactieverwerking,

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord in de ing vorm. Bijvoorbeeld: Transactieverwerking, Indexering.

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: GUI, REST API, Webservice.

Architectuur modellen kunnen altijd mooier en gedetailleerder. Veelal is dat niet nodig en zelfs ongewenst. Deze overgemodelleerde architecturen moeten in een latere fase ook bijgehouden en beheerd worden. Daarnaast is een gedetailleerd model voor veel stakeholders niet relevant en ook niet duidelijk.

ArchiMate is een enterprise architectuur modelleertaal die ingezet wordt op een hoger abstractieniveau en wordt gecombineerd met andere modelleertalen zoals BPM en UML bij gewenste detaillering.

Hierr worden de viewpoints beschreven voor met name solution architecturen. Belangrijk hierbij is dat we het aantal concepten relatief beperkt houden en dat de verschillende viewpoints gerelateerd zijn aan het project template voor project architecten.

Hier worden de viewpoints beschreven voor met name solution architecturen op basis van een andere aanpak dan de werkwijze met Viewpoints zoals beschreven in de ArchiMate documentatie. Dit is een uitwerking van een organisatie die een aantal viewpoints heeft bepaald voor de eigen context. Belangrijk daarbij is wel dat de viewpoints met elkaar samenhangen. Binnen de viewpoints wordt gewerkt met:

• Primaire elementen (groene rand), dat zijn elementen die in principe in deze diagrammen uitgewerkt moeten zijn.
• Secundaire elementen (oranje rand) zijn elementen die in deze diagrammen gebruikt mogen worden

Belangrijk hierbij is dat we het aantal concepten relatief beperkt houden en dat de verschillende viewpoints gerelateerd zijn aan het project package sjabloon voor project of solution architecturen.

In deze paragraaf wordt een voorstel gedaan voor een aantal ArchiMate viewpoints voor het modelleren van de verschillende bouwblokken en hun onderlinge relaties. In de diagrammen worden de viewpoints alleen uitgewerkt op basis van de elementen en de relevante onderlinge associaties. Een beschrijving van de concepten zelf wordt niet gedaan. Hierbij nemen we definities en mogelijke associaties over zoals die gedefinieerd zijn binnen de modelleertaal ArchiMate zelf. ArchiMate kent in het core model drie lagen, namelijk Business, Applicatie en Technologie laag. xBB kunnen toegepast worden in de drie hierboven genoemde lagen. Echter omdat het perspectief in dit document voor de xBB voornamelijk ligt op applicatie en infrastructuur zijn de viewpoints alleen voor deze twee lagen uitgewerkt. Voor de ABB wordt in ArchiMate gebruik gemaakt van de Behaviour kolom. Sinds ArchiMate 3 bestaan binnen deze kolom meerdere elementen. Bij de uitwerking in de viewpoints worden alleen de Applicatie_Functie en Technologie_Functie gebruikt. Is een ander concept bijvoorbeeld een Applicatie_Process of Technologie_Process relevant bij een uitwerking dan kan dit vanzelfsprekend ook toegepast worden. Voor de SBB wordt in ArchiMate gebruik gemaakt van de Active Structure kolom. Met name binnen de technologie laag zijn veel verschillende concepten beschikbaar. Bij de uitwerking in de viewpoints wordt alleen de System_Software gebruikt. Is een ander concept relevant bij een uitwerking in deze dimensie dan kan dit vanzelfsprekend ook toegepast worden.

Abstract business object voor verschillende soorten van gespecialiseerde architecturen. De architectuur wordt daarbij verrijkt met een aantal deeldimensies.

Architectuur is het containerbegrip waaronder alle verschillende vormen van architectuur vallen, waaronder vanzelfsprekend data-architectuur.

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.

Statement Een architectuur bouwblok is de logische definitie van een functionaliteit Omschrijving 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. Kenmerken

• Beschrijving van een functionaliteit
• Beschrijving van het gedrag van informatievoorziening elementen zonder kenmerken van fysieke implementatie
• ABB is logisch, zonder technische specificatie of merknamen
• Infrastructurele- en applicatie laag zijn in de huidige fase van dit model het belangrijkste toepassingsgebied.
• Architectuur bouwblokken zijn gerelateerd aan kwaliteiten, constraints en principes.
• Dit is het kader waarbinnen bijv. een productmanager een product kan selecteren.
• Wanneer een product aan het einde van de LCM is, kunnen de kaders in het ABB opnieuw worden gebruikt om een nieuw product te selecteren.
• Uitgangspunt is het voorkomen dat een ABB wordt geschreven naar een beschikbare oplossing. Deze dient daarom oplossing- en technologie neutraal te zijn.

De architectuur capabilities definiëren de parameters, structuren en processen die het beheer van de architectuur repository ondersteunen.

Verschillende rollen in de organisatie die gebruik maken van de artifacten geproduceerd door de architecten en afkomstig uit de architectuur repository.

Producent van artifacten, data en informatie die gelden als input voor het opstellen van architect artifacten (in de architectuur repository).

Deelarchitecturen dienen aangeleverd te kunnen worden in een formaat waarmee stakeholders zonder toegang tot de repository zich eenvoudig de modellen eigen kunnen maken. Denk hierbij aan Word en PDF documenten die samengesteld worden vanuit de Architectuur Repository,

Rond het toepassen van modelleertalen en het werken in een repository is het van groot belang dat er overeenstemming is over de modelleertalen en de modelleer- en naamgevingsconventies. Dit kan gerealiseerd worden door een community te ontwikkelen waar gezamenlijk deze capability ontwikkeld en onderhouden wordt.

Bij het introduceren van een architectuur dient de implementatie op meerdere vlakken begeleid te worden. Onder andere bij de introductie van een metamodel, de modelleerwijzen en de inzet en configuratie van en selectie van de tools.

Het architectuurlandschap is de architecturale representatie van architectuur concepten die op een bepaald moment binnen de operationele onderneming zijn ingezet. Het landschap bestaat waarschijnlijk op meerdere abstractieniveaus om aan verschillende architectuur doelstellingen te voldoen.

Het Architectuur metamodel beschrijft de op de organisatie toegesneden toepassing van een architectuur framework, inclusief een metamodel voor architectuur inhoud en -taal.

Een model is een schematische en vereenvoudigde weergave van een deel van het (architectuur) systeem. Het wordt veelal uitgewerkt in modelleertalen zoals ArchiMate of BABoK.

Uitwerken van architectuur modellen van de bovengenoemde generieke entiteiten in relatie tot de andere architectuur concepten als functies, processen, actoren en componenten.

Uitwerken van architectuur modellen van de bovengenoemde generieke entiteiten in relatie tot de andere architectuur concepten als functies, processen, actoren en componenten.

Architectuur modelleren is een kernactiviteit van de (data-)architect. De modellen zijn een vereenvoudiging van de complexe inrichting van data binnen organisaties. Door deze vereenvoudiging op basis van gestructureerde architectuur modelleertechnieken krijgt de data-architect inzicht in de situatie en kan hij de situatie analyseren. Op basis hiervan kan hij oplossingen beschrijven die bijdragen aan een beheerbaar en inzetbaar datalandschap voor de organisatie en de omgeving

Architectuur bestaat grotendeels uit het opstellen van modellen van het betreffende domein waarbij veelal een gestandaardiseerd (meta)model wordt ingezet.

Ondanks het feit dat architectuur modelleren een zeer creatief proces is neemt dat niet weg dat repeterende taken zoals modelvalidatie maar ook het gebruik van sjablonen geautomatiseerd kunnen worden. Wat en hoe deze automatisering geïntroduceerd wordt is een werkproces.

Beschrijving Alberto’s is een keten van Italiaanse ijssalons in een aantal plaatsen Verkoop van schepijs, ijstaarten en koffieproducten Sterk seizoensgebonden (zomer en feestdagen) Historisch gezien hebben de filialen een grote mate van autonomie:

• Eigen leveranciers, inkoop, recepten en marketing
• Eigen ICT beleid en budget
• Eigen applicatie en data landschap

Stafafdeling voor:

• P&O en salarisverwerking
• Facilitaire zaken inclusief een ICT afdeling ter ondersteuning van de filialen
• Gezamenlijke financiële verwerking en rapportage
• Centrale prijs- en productbepaling

Knelpunten  

• Toenemende concurrentie van prijsvechters zoals Starbucks en Swirl
• Verschil in kwaliteit van de verschillende producten tussen filialen en tussen verschillende periodes
• ICT afdeling kan door diversiteit van inrichting steeds minder ondersteuning bieden en ICT wordt steeds duurder
• Kostprijs van de producten te hoog
• Veel flexmedewerkers. Salarisverwerking is een knelpunt door grote verschillen in gegevensleveringen in tijd en formaat vanuit de filialen
• Aanlevering van gegevens voor rapportages hebben lage kwaliteit waardoor rapportages weinig betrouwbaar.

Acties  

• Alberto besluit om een aantal knelpunten op te pakken
• Dat wil hij doen door de op het vlak van de informatievoorziening een aantal projecten te starten
• Projecten dienen een oplossing te bieden voor de knelpunten
• Voor projectbegeleiding trekt hij een architect aan: Giovanna
• Giovanna krijgt invloed in de opzet van de projectagenda

Op verschillende niveaus worden architecturen uitgewerkt, hierbij worden deelmodellen geselecteerd en samengevoegd tot een architectuur. Dit kan een project, domein of referentie architectuur zijn.

Overzicht van de architectuur principes en eventueel constraints. Bij omvangrijke collecties van principes kan hier een hierarchie geintroduceerd worden bijvoorbeeld op basis van basis en afgeleide principes. In het geval van omvangrijke collecties worden de principes veelal visueel gerepresenteerd in de vorm van een aantal diagrammen.

Data-architecten ontwikkelen meerdere architectuur producten. Zie de uitwerking met welke soorten producten ontwikkeld worden door data-architecten. Door de verschillende vormen van producten maar ook de verschillende publicatieritmes van architectuur producten is het managen van deze producten een belangrijke capability. Binnen de projecten en programma's die veranderingen introduceren in de organisatie worden er door de data-architect solution architecturen gemaakt die kaders stellen aan de veranderingen in de organisatie. Echter is de behoefte aan organisatieveranderingen hoog dan is kan ontwikkelen van deze solution architecturen onder druk komen te staan door tijdgebrek. Daarnaast worden steeds meer agile technieken toegepast binnen de organisatie, ook dat kan druk veroorzaken op de werkzaamheden en de agenda van data-architecten. Als laatste zijn de kaderstellende of generieke beschrijvende architecturen belangrijke producten voor de data-architect. Het blijkt dat er een uitgebreid portfolio is van data-architectuur producten is wat door de data-architectuur ontwikkeld en gemanaged dient te worden.

Delen van specifieke architecturen zoals project of domein architecturen kunnen een generiek karakter hebben waardoor hergebruik wenselijk is. Dat betekent dat delen van deze project architecturen zullen propageren naar een meer generieke architectuur zoals een referentie architectuur of architectuur bouwblok. Ook degradatie van generiek naar specifiek is mogelijk.

Niet iedere stakeholder kan en wil toegang tot de modellen via complexe modelleertools. Veelal is er behoefte aan een eenvoudige toegang met een intuïtieve navigatie structuur tot de (deel)modellen.

Deelmodellen worden ontsloten via HTML pagina's. Hiermee wordt het mogelijk om deelmodellen in een aantrekkelijke opmaak met een eenvoudige navigatie te gebruiken voor stakeholders met weinig kennis over modelleertools.

Bij het uitwerken van een data-architect ontstaan al snel allerlei architectuurproducten en modellen die nauw met elkaar samenhangen. Hierdoor ontstaat een data-architectuur die dusdanig complex is dat de inhoud van de data-architectuur gemanaged moet worden. Het managen van de data-architectuur bestaande uit de modellen en producten kan gedaan worden door inzet van een architectuur register of repository te introduceren. Dit is een informatiesysteem dat zorgdraagt voor het managen van de architectuur inhoud en het bewaken van de kwaliteit. Veelal wordt een architectuur register gebruikt door alle architecten binnen een organisatie. Zij dienen daarom nauw samen te werken om zorg te dragen dat het architectuur register een gezamenlijk ingericht en gemanaged informatiesysteem wordt voor de gezamenlijke architectuur.

De Architecture Repository is een softwaretool waarin de belangrijke architecturele input en output wordt opgeslagen, inclusief Architecturen zelf, de elementen waaruit ze zijn samengesteld, standaarden, referenties, principes en het Governance Register. Ongeacht het Architectuurraamwerk of de architectuurtaal dat is geselecteerd. Een enterprise-architectuur repository is daarmee een verzameling artefacten die het huidige en beoogde enterprise landschap van een organisatie beschrijft. Het doel van de enterprise-architectuur repository is om de inventaris van technologie, data, applicaties en zakelijke artefacten van de organisatie weer te geven en de relaties tussen deze componenten te tonen. Dit wordt bereikt door diagrammen en visualisaties te maken gebaseerd op de inhoud van de architectuur repository.

De Architectuur requirements en -eisen collectie biedt een overzicht van alle geautoriseerde architectuur requirements en eisen die zijn overeengekomen met de stakeholders binnen de architectuurraad (architectuur board).

Opgestelde architecturen dienen door een aantal betrokkenen gereviewed te worden op realiseerbaarheid, inhoud en uitwerking van de architectuur.

Standaardisatie van architectuur modellen vereenvoudigd de vervaardiging, gebruik en evaluatie van deze architecturen. Gebruik van sjablonen maakt deze standaardisatie mogelijk. Sjablonen introduceren en onderhouden is daarmee een werkproces.

Architectuur reviewen gaat voornamelijk over de inhoud van de architectuur en is in dit proces met name het hanteren van het metamodel en het toepassen van de modelleerconventies van toegepast.

Beschrijving van de architectuur viewpoints van de organisatie. Zie hiervoor de paragraaf architectuur viewpoints in dit hoofdstuk.

Naast de eerder beschreven persoonlijke kwaliteit 'Faciliteren', zijn er technieken die data-architecten kunnen gebruiken om discussie te stimuleren, ideeën te genereren en resultaten weer te geven tijdens een vergadering, workshop of focusgroep. Deze technieken omvatten: mindmapping, open space-technologie, brainstorming, cartoons of houtkoolschetsen. Bij het faciliteren wordt vaak gebruik gemaakt van visualisatietechnieken. Ze zijn snel te begrijpen en eenvoudig uit te leggen, en helpen om deelnemers aan de workshop te betrekken, of het nu gaat om het verkennen van zakelijke problemen, strategische keuzes of vereisten. Visuele representaties van informatie kunnen low-fidelity tekeningen zijn of kunnen worden geproduceerd met behulp van geautomatiseerde tools, waarbij het mogelijk is om verschillende scenario's te modelleren zonder uitgebreid opnieuw te tekenen.

Infrastructuur of applicatie architecten nemen afhankelijk van het soort solution deel aan het architectuurboard.

Bij met name project architecturen is de inventarisatie van de baseline, impact van het project, de requirements van de verschillende stakeholders en de te selecteren oplossingsrichtingen een belangrijk werkproces.

Opstellen van architecturen wordt meestal door meerdere verschillende stakeholders gedaan. Daarnaast zijn de werkzaamheden in de architectuur niet altijd projectmatig van opzet. Hierdoor kan het architectuurmodel inconsistent worden. Reden om deze inconsistenties te voorkomen door het architectuur model in een proces te bewaken.

Het metamodel van de Architectuur modellen en de daaruit voorkomende architectuurproducten dient aan te sluiten bij de context van de organisatie. Veelal zal dit gebaseerd zijn op basis van een of meerdere modelleertalen. Binnen deze modelleertalen zal veelal een subset uitgewerkt worden voor de context van de organisatie. Daarnaast dient uitgewerkt te worden hoe een combinatie van modelleertalen gerealiseerd wordt. Dit vormt de basis voor het metamodel van de inrichting van de architectuur repository.

Toepassen van architectuur principes, architectuur principes kunnen bij de uitwerking binnen projecten (bijvoorbeeld in een PSA) zorg dragen dat toegewerkt wordt naar een informatievoorziening die bijdraagt aan een hoge consistentie van data bij opslag, integratie en gebruik.

Toepassen van architectuur principes, architectuur principes kunnen bij de uitwerking binnen projecten (bijvoorbeeld in een PSA) zorg dragen dat toegewerkt wordt naar een informatievoorziening die bijdraagt aan een hoge consistentie van data bij opslag, integratie en gebruik.

Veelal zijn de architectuurprocessen ingericht op het produceren, reviewen en inzetten van architectuurdocumenten. Door de inzet van een architectuur repository zullen de architectuur producten veranderen en daarmee dient ook het architectuurproces anders vormgegeven te worden.

Team dat de architectuur tool gaat inzetten in de architectuurprocessen. Zijn daarmee niet alleen stakeholder maar ook een belangrijke rol in de processen.

Gebruik: zelfstandig naamwoord op basis van de organistie naamgeving van de organisatie van tabellen in databases, xml files etc.

Artifact is een infrastructureel data element dat in de technische infrastructuur wordt opgeslagen en bewerkt. Denk hierbij aan tabellen en schema's in databases, bestanden met data op het filesysteem zoals XML en Json bestanden en andere vormen van data opgeslagen in de infrastructuur

xBB kennen attributen. Duncan heeft hiervan een eerste opzet gemaakt. Daarnaast is er een generiek model voor de attributen. Uitwerken in een logisch object model na discussie

Een attribuut of eigenschap van een element. Gebruikt om detaillering te geven aan een element in een model.

Sommige attributen kenmerken zich dat zij bestaan uit een aantal attributen en of bedrijfsregels. Zij vormen daarmee een geaggregeerd attribuut. Echter in dat geval kan dit de notatie voor de betrokkenen veel eenvoudiger maken. Bijvoorbeeld een bezoekadres is een attribuut van een vestiging maar is in detail uitgewerkt in het attribuut type met straat, huisnummer en woonplaats etc.

Sommige attributen kenmerken zich dat zij bestaan uit een aantal attributen en of bedrijfsregels. Zij vormen daarmee een geaggregeerd attribuut. Echter in dat geval kan dit de notatie voor de betrokkeken veel eenvoudiger maken. Bijvoorbeeld een bezoekadres is een attribuut van een vestiging maar is in detail uitgewerkt in het attrbuut type met straat, huisnummer en woonplaats etc.

Sommige attributen kenmerken zich dat zij bestaan uit een aantal attributen en of bedrijfsregels. Zij vormen daarmee een geaggregeerd attribuut. Echter in dat geval kan dit de notatie voor de betrokkeken veel eenvoudiger maken. Bijvoorbeeld een bezoekadres is een attribuut van een vestiging maar is in detail uitgewerkt in het attrbuut type met straat, huisnummer en woonplaats etc.

Benoem authentieke en kernregisters die aangewezen worden voor de opslag van bedrijfsobjecten en ontsluit deze via een gestandaardiseerde interface op basis van views en/of services.

Benoem authentieke en kernregisters die aangewezen worden voor de opslag van bedrijfsobjecten en ontsluit deze via een gestandaardiseerde interface op basis van views en/of services.

How can large amounts of data be stored in a fault tolerant manner such that the data remains available in the face of hardware failures?

How can very large amounts of data be stored without degrading the access performance of the underlying storage technology?

How can the execution of a number of data processing activities starting from data ingress to egress be automated?

How can confidence be instilled in results whose computation involves applying a series of processing steps in a Big Data environment?

Autoriseren van de verschillende betrokkenen tot de expertise en de verschillende logische functies van deze oplossing

Het is mogelijk om, bij voorkeur, per autorisatierol functionaliteiten te kunnen activiteren en deactiveren. Met name voor rollen die incidenteel gebruik maken van de architectuur repository dient het gebruik eenvoudig te zijn.

Axway wordt geïntroduceerd als nieuwe bouwsteen voor beheerde bestandsoverdracht. Het kan worden gebruikt voor bestandsoverdracht waarvoor extra functionaliteit nodig is, zoals logboekregistratie en beveiliging

Backup en restore procedures zijn cruciale processen voor het beveiligen en herstellen van data. Hier is een overzicht: Back-up procedure:  

• Regelmatige back-ups maken van alle belangrijke data.
• Gebruik maken van verschillende soorten back-ups: vol, incrementeel, en differentieel.
• Back-ups opslaan op veilige, redundante locaties, zoals externe harde schijven, cloud-opslag of off-site locaties.

Restore procedure:  

• Herstelproces documenteren: stap-voor-stap instructies voor het terugzetten van back-ups.
• Regelmatig testen van het herstelproces om er zeker van te zijn dat het werkt.
• Herstellen van data uit de back-up, indien nodig, naar de juiste locatie en ervoor zorgen dat alle systemen correct functioneren na het herstel.

De baseline is een architectuur die de huidige architectuur van het systeem beschrijft. Het wordt veelal opgesteld samen met de target architectuur wat de gewenste architectuur is. Op deze manier kan inzichtelijk gemaakt worden wat de verschillen zijn tussen gewenste en huidige architectuur.

Bij de introductie van een architectuur repository zullen de architectuur producten veelal gepubliceerd worden in documenten. Documenten kenmerken zich door het ontbreken van connecties naar andere documenten en de daarin beschreven architectuur elementen. Hierdoor ontbreekt een gezamenlijke-, herbruikbare- en gedeelde architectuurbeschrijving. Veelal is dit een reden om een repository architectuur te introduceren

The Batch Data Processing compound pattern represents a solution environment capable of ingesting large amounts of structured data for the sole purpose of offloading existing enterprise systems from having to process this data.

Beschrijving van de bedrijfsarchitectuur voor een werkwijze met een architectuur repository. Hierbij worden daartoe een aantal bedrijfsprocessen en -rollen uitgewerkt. Omdat het werken met een architectuur repository een transitie is naar een andere werkwijze binnen het architectuurteam is de bedrijfsarchitectuur daarom een belangrijk onderdeel om in detail uit werken. Reden is dat een succesvolle bedrijfsarchitectuur het succes of het mislukken van de introductie van een architectuur repository kan bepalen.

Het bedrijfsdatalandschap verbindt data objecten in een conceptueel data model en legt daarbij een verbinding naar bedrijfsactiviteiten en de - actoren betrokken bij de uitvoering van deze bedrijfsactiviteiten. Hiervoor worden een aantal diagrammen uitgewerkt op basis van ArchiMate.

Naamgevingsconventies Gebruik: werkwoord. Voorbeeld: Ondersteunen, Service managen.

Naamgevingsconventie Gebruik: Werkwoord in de gebiedende wijs gevolgd door een zelfstandig naamwoord (enkelvoud), bijvoorbeeld: Controleer order, maak offerte, Meldt storing. Vermijd Beheer, verwerk, registreer ……

Naamgevingsconventies Gebruik: Werkwoord in de gebiedende wijs gevolgd door een zelfstandig naamwoord (enkelvoud), bijvoorbeeld: Controleer order, maak offerte, Meldt storing. Vermijd Beheer, verwerk, registreer ……

Uitwerking van de binnen de architectuur relevante bedrijfs- en werkprocessen. Inclusief een detaillering van de daarin uitgevoerde activiteiten.

In de detailprocessen worden bedrijfsprocesmodellen uitgewerkt op basis van Business Process Modeling Notation (BPMN). Hiermee is het mogelijk om een gedetailleerde modellering uit te werken van processen. Vanuit het perspectief van de data modellering voegen wij hier data objecten en data stores aan toe om inzichtelijk te maken hoe data van de ene proces activiteit naar de andere stroomt

Op basis van een aantal eenvoudige processtappen en bijbehorende rollen kun je een aantal gewenste functies van het expertise netwerk definieren. Hieraan kun je vervolgens beheerprocessen en applicatiefuncties koppelen. Daarmee ontstaande contouren van het expertise netwerk

Functionaliteit waarin bedrijfsregels beheerd en toegepast worden. Het bestaat veelal uit een service en bijbehorende interface voor het beheer van de verschillende bedrijfsregels. Daarnaast is er een service die vragen stelt aan deze engine. Vervolgens interpreteert de engine deze vragen en geeft een (logisch) antwoord terug.

Een generieke service waaraan vragen gesteld worden aan de business rule engine. Het antwoord zal veelal bestaan een eenvoudige true of false.

Een begrijpelijke user interface voor medewerkers en gebruikers zorgt ervoor dat fouten en onduidelijkheden worden voorkomen. Daarnaast is een fijne user interface productiviteit verhogend

Een begrijpelijke user interface voor medewerkers en gebruikers zorgt ervoor dat fouten en onduidelijkheden worden voorkomen. Daarnaast is een fijne user interface productiviteit verhogend

Begrippenlijsten en -bomen zijn een uitwerking van de data elementen op een relatief hoog abstractieniveau. Het geeft een organisatiebreed beeld welke data elementen relevant zijn in de organisatie. Zo ook in de onderstaande diagrammen.

Beschrijving van de architectuur van de ICT beheerorganisatie inclusief de daarbinnen bekende processen, rollen en events. Veelal gebaseerd op een bestaand framework.

Beheer van de boom, de trefwoorden lijsten de algoritmen etc, deze functie wordt ook gebruikt in de eerdere functies of geldt als voeding voor deze functies

Voor de transformatie van woorden naar tref- en of stopwoorden kunnen transformatieregels ingezet worden. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het herleiden van woorden naar een stam waarvoor geautomatiseerde transformatieregels opgesteld kunnen worden.

Beheer organisatie is vanuit architectuur perspectief belangrijk voor het aanleveren van kaders en richtlijnen omtrent het in beheer nemen van de diverse artifact en beschreven in de diverse architecturen.

Welke architectuur domeinen zijn van belang binnen de organisatie.

Voor een data domein of een entiteit kan bepaald worden wat de huidige en gewenste kwaliteitsniveaus zijn op basis van het raamwerk. Is er een verschil tussen de huidige en gewenste kwaliteitsniveaus dan kunnen er maatregelen genomen worden om tot een voldoende hoog kwaliteitsniveau te komen voor dat domein cq die entiteit.

Door de betrokkenen bij data kwaliteiten (data governance groep) worden één of meer issues gekoppeld aan de data kwaliteiten in het raamwerk. In het raamwerk zijn een aantal maatregelen gekoppeld aan deze data kwaliteiten

Werk de lijst van te behalen doelen door introductie van het werken met een Architectuur repository.

Op basis van het raamwerk wordt een aantal maatregelen uit de catalogus geselecteerd en deze worden gecombineerd tot een set om te komen tot een oplossing.

Voor het opstellen van een enterprise zijn meerdere modelleertalen en frameworks aanwezig. Denk aan Archimate, Togaf, UML en BPMN. Veelal wordt gezocht naar een subset van deze talen. Hiertoe dient een gewogen keuze te worden gemaakt.

Ondanks de vele navigatie en zoekmogelijk aanwezig in een architectuur repository is een logische indeling een goed middel om modelleurs en reviewers structuur te bieden. In Sparx Enterprise Architect worden hiertoe packages gebruikt. De (boom)structuur van de packages in een repository is daarmee een belangrijk onderdeel van het inrichten van een architectuur repository.

Bepaal functionaliteiten, componenten en modulen in de architectuur repository relevant voor de organisatie.

Voor repositories zijn er meerdere tools op de markt. In deze repository een klein overzicht.

Generieke en specifieke requirements bij inzet van een architectuur repository in de organisatie.

Er wordt een roadmap bepaald welke maatregelen in eenreleasematige uitwerking geimplementeerd gaan worden. De prioritering in de roadmap is veelal een combinatie van ernst van het issue en het realiseren van quick wins.

Welke bedrijfsrollen zijn er betrokken bij de introductie van de architectuur repository en de toekomstige inzet in de organisatie.

We heeft er belangen en concerns rond het gebruik van een architectuur repository.

Dit is een proces die uit een aantal deelstappen bestaat om de gekozen tool dusdanig in te richten dat modelleurs er makkelijk in kunnen werken en de andere stakeholders eenvoudig het voor hen relevante materiaal kunnen vinden.

Na de keuze van de modelleertalen is het mogelijk om verdere beperkingen te brengen in de modelleervormen. Veelal zijn modelleertalen dusdanig uitgebreid dat niet alle concepten relevant zijn voor de organisatie. Hiermee kan het gebruik vereenvoudigd worden. Daarom kiezen veel organisaties voor het verdere beperken binnen de talen. Dit wordt gedaan door ViewPoints en Perspectieven te introduceren.

Werkprocessen die ondersteund worden door een architectuur repository.

Deze stap beschrijft de business case. Dit is de eerste stap in het proces en heeft een belangrijke relatie met de data gedreven toepassing die ontwikkeld gaat worden. Meestal wordt de business case opgesteld door de data governance rollen in nauwe samenwerking met de data-architect.

Verrijken en transformeren van data van en naar geo locaties bijvoorbeeld door gebruik van database logica en software

Verrijken en transformeren van data van en naar geo locaties bijvoorbeeld door gebruik van database logica en software

Beperken van replica’s. Actualiteit van gegevens wordt door replica’s negatief beïnvloed. Zeker bij de aanwezigheid van meerdere replica’s van een gegevensset is de laatst bijgewerkte replica de beperkende factor. Zeker in combinatie met vertragende interactievormen zoals batches e.d.

Beperken van replica’s. Actualiteit van gegevens wordt door replica’s negatief beïnvloed. Zeker bij de aanwezigheid van meerdere replica’s van een gegevensset is de laatst bijgewerkte replica de beperkende factor. Zeker in combinatie met vertragende interactievormen zoals batches e.d.

Beperken van replica’s brengt met zich mee dat de kans op verschillende inhoud van datasets kleiner wordt. Zeker de situaties waarbij replica’s veranderd en verrijkt worden tijdens de data integratie zijn veroorzakers van inconsistentie en moeten daardoor ontmoedigd worden.

Beperken van replica’s brengt met zich mee dat de kans op verschillende inhoud van datasets kleiner wordt. Zeker de situaties waarbij replica’s veranderd en verrijkt worden tijdens de data integratie zijn veroorzakers van inconsistentie en moeten daardoor ontmoedigd worden.

Beperking van het aantal verschillende softwarestacks en zorgdragen dat deze aanwezige softwarestacks in de infrastructuur gestandaardiseerd worden ingericht. Bijvoorbeeld het dotnet framework als basis binnen de windows server infrastructuur.

Beperking van het aantal verschillende softwarestacks en zorgdragen dat deze aanwezige softwarestacks in de infrastructuur gestandaardiseerd worden ingericht. Bijvoorbeeld het dotnet framework als basis binnen de windows server infrastructuur.

Beschrijving van een bedrijfsregel, element beperkingen en desgewenst beperkingen op andere concepten in het model.

Bereikbaarheidssoorten rond communicatie

Generieke entiteit voor bereikbaarheid zoals telefoon en email etc.

Generieke entiteit voor bereikbaarheid zoals telefoon en email etc

XML-bericht als een stroom of bestand geïmporteerd in een berichttransformatiehandler met de transformatiefunctie. Het bericht moet worden gestructureerd en beschreven met bijvoorbeeld een XSD-definitie

Transformatie ten behoeve van integratie is een veelvoorkomende bron van precisieproblemen bij integratie. Analyseer risico’s en zoek naar componenten en integratievormen die de gewenste precisie tijdens data transport kunnen handhaven.

Transformatie ten behoeve van integratie is een veelvoorkomende bron van precisieproblemen bij integratie. Analyseer risico’s en zoek naar componenten en integratievormen die de gewenste precisie tijdens data transport kunnen handhaven.

Met name de berichten die door het LSP verwerkt worden zijn een belangrijke bron van informatie voor monitoring en logging. Bij ontvangst van het bericht dient dit echter ontdaan te worden van alle vertrouwelijke (persoons) informatie. Binnen de logging functionaliteit wordt het bericht opgeslagen in een getrapte gegevensopslag. (zie diagram)

Het op geautomatiseerde wijze data uitwisselen tussen meerdere informatiesystemen (bron en doel). Veelal wordt dit gedaan op basis van uitwisselprotocollen zoals XML en Json.

Fysiek datamodel voor het definieren van berichten op basis van XML Schema Definition.

Transformatie van een webservicebericht of bestand naar een relationeel model

Maak gebruik van berichtvalidatie bij het gebruik van services. Denk hierbij aan de inzet van XSD validatie voor het syntactisch testen van berichten voordat de database opslag plaatsvindt. Laat berichtenverkeer waar mogelijk via de bovengenoemde business laag lopen.

Maak gebruik van berichtvalidatie bij het gebruik van services. Denk hierbij aan de inzet van XSD validatie voor het syntactisch testen van berichten voordat de database opslag plaatsvindt. Laat berichtenverkeer waar mogelijk via de bovengenoemde business laag lopen.

Voorbeeld van een persoonlijk package van een modelleur.

Dit verwijst naar de mate waarin informatie en systemen toegankelijk en bruikbaar zijn wanneer dat nodig is. Het gaat om continuïteit, tijdigheid en robuustheid. Bijvoorbeeld, een systeem moet bestand zijn tegen storingen en altijd beschikbaar zijn voor geautoriseerde gebruikers.

Wat is de baseline (document gerichte architectuur) en de target (architectuur repository).

De beschrijvende architectuur beschrijft het huidige en gewenste, en eventueel tussenliggende, datalandschap voor een organisatie. Voor de beschrijvende data-architectuur worden veelal gestandaardiseerde architectuurmodelleertalen gebruikt zoals ArchiMate, BPMN, UML en ER. Deze talen worden uitgewerkt op basis van een hybride modelleerwijze waarbij de architect een combinatie van modelleertalen combineert om op basis daarvan een beschrijvende data architectuur te laten. Aangezien het ontwikkelen van een beschrijvende architectuur een continu proces is dient het managen van de modellen en het bewaken van de kwaliteit van de modellen bewaakt te worden.

De beschrijvende architectuur zoals de naam al zegt beschrijft de architectuur. Dat is op basis van de target architectuur en de baseline architectuur. Veelal zie je binnen deze package een uitwerking van de verschillende dimensies van de organisatie op basis van subpackages om de beschrijvende architectuur te structureren naar domein, lagen en andere organisatie specifieke indelingen. In dit boek een indeling op basis van een lagen indeling voor de organisatie

In het beschrijvend model worden een aantal data modellen uitgewerkt van abstract (conceptueel model) naar technisch platform specifiek (fysiek model). Dit model is feitelijk het centrale model voor metadata waaraan de andere domeinen gekoppeld zijn.

In het beschrijvend model worden een aantal data modellen uitgewerkt van abstract (conceptueel model) naar technisch platform specifiek (fysiek model). Dit model is feitelijk het centrale model voor metadata waaraan de andere domeinen gekoppeld zijn.

Een beschrijvende data architectuur is een belangrijk kennisgebied van data management en daarmee relevant voor data gedreven organisaties. Ten behoeve van data-architectuur modelleren zijn er diverse data-architectuur tools beschikbaar. Denk hierbij aan Collibra, The Essential Project of Talend. Echter bij organisaties zijn vaak reeds generieke modelleringstalen en tools beschikbaar voor modelleren van software, enterprise architectuur of requirements. In dit hoofdstuk gaan we in op het inzetten van een framework voor inrichting van een generiek tool gebaseerd op een aantal open modelleertalen. De voorbeelden die we hier gebruiken zijn uitgewerkt in Sparx Enterprise Architect. Een voorbeeld van een dergelijk generiek tool. Hieronder is daartoe een metamodel uitgewerkt voor hoe een data-architectuur gemodelleerd kan worden. De data-architectuur kent meerdere gezichtspunten om data in een organisatie te beschrijven. Zo wordt er op verschillende niveaus in een organisatie gekeken. Daarnaast kan de mate van detail vanuit verschillende gezichtspunten verschillen. We introduceren data-architectuur modelleren op basis van een uitwerking met behulp van een aantal modelleertechnieken. De belangrijkste modelleertechnieken hier gebruikt zijn:

• ArchiMate
• Unified Modeling Language
• Entity Relationship
• XML Schema Definition

Reden om voor deze modelleertalen te kiezen is dat ze een open standaard zijn, een breed toepassingsgebied hebben, goed met elkaar te integreren zijn en reeds veel toegepast worden binnen de aanpalende domeinen van data-architectuur. Hiermee kun je in je eigen organisatie data-architectuur modelleren introduceren op een natuurlijke manier. Dat doe je door die delen relevant voor de situatie binnen de organisatie stapsgewijs te introduceren op basis van de reeds toegepaste modelleertalen. Daarnaast worden er meerdere verschijningsvormen van de data-architectuur gebruikt. De grafenweergave en de matrix zijn in dit metamodel de meestgebruikte verschijningsvormen. Voor het uitwerken van het metamodel worden er twee data-architectuur niveaus uitgewerkt, namelijk:

• Domein data-architectuur: dit is een referentie architectuur voor het aspect data binnen de enterprise referentie architectuur
• Solution data-architectuur: architectuur voor het beschrijven van een data gedreven verandering binnen een project of oplossing.

Beide vormen worden hieronder nader toegelicht.

Enumeratie van een lijst met mogelijke statussen behorende bij het besluit dat genomen wordt voor een verandering van de status voor een bepaald element

Enumeratie van een lijst met mogelijke statussen behorende bij het besluit dat genomen wordt voor een verandering van de status voor een bepaald element

Besluitstatus type is feitelijk een specialisatie van de generieke entiteit voor een statustype.

Solution architect bespreekt de uitwerking met de betrokken domein architect en verwerkt eventuele verbetersuggesties.

Gegevens opgeslagen in een bestand, bijvoorbeeld semi-gestructureerd zoals: XML, XLS, JSon, edifact enz. Ongestructureerd zoals Word, Tekst enz.

Bestandsoverdracht bijvoorbeeld via FTP of het gebruik van een bestandsshare, meestal toegepast voor batchverwerking van gegevens

Transformatie van een databestand (meestal semi-gestructureerd), bijvoorbeeld een XML-bestand met een intern datamodel dat getransformeerd moet worden naar het gestandaardiseerde model.

Bouwsteen voor transformatie van op bestanden gebaseerde gegevens naar het gestandaardiseerde gegevensdoel (model)

Uitwisselen van data via bestanden die op het filesysteem worden geplaatst door een doelsysteem of een verwerkende toepassing en via het filesysteem worden beschikbaar gesteld aan verschillende doelsystemen. Bestandsuitwisseling wordt soms als een archaïsche vorm van data uitwisseling, maar wordt nog regelmatig toegepast als andere vormen niet mogelijk zijn of binnen op legacy gebaseerde datalandschappen.

Besteld product binnen een bestelling

Besteld product binnen een bestelling.

Een bestelling is een vraag van een klant om bepaalde Ijs of koffie producten te leveren.

Een bestelling is een vraag van een klant om bepaalde Ijs of koffie producten te leveren.

Een bestelling is een vraag van een klant om bepaalde Ijs of koffie producten te leveren.

Een bestelling is een vraag van een klant om bepaalde IJs of koffie producten te leveren.

Omschrijving van de locatie waar het de bestelling bezorgd moet worden. Dat kan een adres zijn maar ook een locatie zonder adres of postcode

Omschrijving van de locatie waar het de bestelling bezorgd moet worden. Dat kan een adres zijn maar ook een locatie zonder adres of postcode.

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

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.

Data governance processen, vooral gericht op het realiseren van een datadoel met acceptabele datakwaliteiten

Waaronder de aanwezigheid van Open Source oplossingen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan NoSQL databases en gedistribueerde filesystemen zoals Hadoop.

Betrokkene bij data management bijvoorbeeld de data eigenaar, -steward en andere rollen betrokken.

Betrokkene bij data management bijvoorbeeld de data eigenaar, -steward en andere rollen die betrokken zijn.

Business ICT alignment en management

Met name gericht op het data platform en de architectuur die van invloed kunnen zijn op de systeem-beschikbaarheid en fout tolerantie. Met name in big data oplossingen zijn er verschillende patronen toegepast die de fout tolerantie en beschikbaarheid positief kunnen beïnvloeden. Denk hierbij aan implementaties van replicatie en sharding in een gedistribueerde configuratie van big data omgevingen.

Beveiliging van integratiestromen zal bijdragen aan de beveiliging van de gegevensset tijdens het transport. Dit gebeurd veelal door het versleutelen van de gegevensstroom en het authenticeren en autoriseren van bron- en afnemers. Houdt er rekening mee dat deze activiteiten een negatief effect kunnen hebben op de andere kwaliteiten als actualiteit en tijdigheid. Door het uitwerken van de verschillende beveiligingsvormen kan een adequate keuze van maatregelen gemaakt worden.

Beveiliging van integratiestromen zal bijdragen aan de beveiliging van de gegevensset tijdens het transport. Dit gebeurd veelal door het versleutelen van de gegevensstroom en het authenticeren en autoriseren van bron- en afnemers. Houdt er rekening mee dat deze activiteiten een negatief effect kunnen hebben op de andere kwaliteiten als actualiteit en tijdigheid. Door het uitwerken van de verschillende beveiligingsvormen kan een adequate keuze van maatregelen gemaakt worden.

Data en informatie heeft een passend beveiligingsniveau - Rationale Adequate beveiliging van data en informatie voorkomt ongeoorloofd gebruik, ondersteunt de integriteit van XXX en waarborgt de continuïteit van bedrijfsprocessen en dienstverlening. - Implicatie Voldoen aan het XXX beleid over de beveiliging van data en informatie. Dit bestaat uit een raamwerk voor Informatieveiligheid, een risicogedreven aanpak en een classificatiesysteem om het gewenste niveau van beveiliging te bepalen, en maatregelsets passend bij het belang (voor XXX en voor personen) van de data en informatie.

Bij het bewaren van de log is een getrapte indeling te maken met de volgede indeling

• Laatste vijf minuten (hoge actualiteit, tijdigheid en beschikbaarheid) met name voor de inzet van signalering, monitoring en monitoring dashboards)
• Laatste half jaar (normale actualiteit, tijdigheid en beschikbaarheid) voor de inzet van rapportages omtrent het berichtenverkeer en het gebruik van de verschillende componenten
• Ouder dan een half jaar (lage actualiteit, tijdigheid en beschikbaarheid). Alleen te gebruiken voor toezichthouders en eventueel voor vergelijken van rapportages over een langere periode

Daarnaast is het van belang dat goed nagedacht wordt over wat bewaard wordt, alleen de berichtheaders of ook delen van de inhoud. Tevens dient nagedacht te worden wanneer de transformatie naar de signalering en rapportage structuren gedaan wordt

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

Life cycle management wordt toegepast op alle data en informatie - Rationale Data en informatie heeft in alle levensfasen (van ontstaan tot verwijderen/vernietigen) waarde en dient in alle fasen passend te worden behandeld. - Implicatie Aantoonbare organisatie en inrichting van overdracht tussen de verschillende fasen van data en informatie en het toezien op de uitvoering van alle overdrachtstaken.

Zorg dat de verschillende betrokkenen in de organisatie zich bewustzijn van maatregelen die de kwaliteit verhogen van de data. Zoerg daarbij dat met zich bewust is van het eigen handelen van de data kwaliteit en het effect wat dat kan hebben op maatregelen

Zorg dat de verschillende betrokkenen in de organisatie zich bewustzijn van maatregelen die de kwaliteit verhogen van de data. Zoerg daarbij dat met zich bewust is van het eigen handelen van de data kwaliteit en het effect wat dat kan hebben op maatregelen.

Afhandelen van de order nadat een aantal producten door de verkoper verkocht zijn, samenvoegen van een aantal activiteiten zoals verpakken, route plannen etc.

Proces voor verwerken en registreren van het bezorgen van producten bij de klant.

Persoon die de bestelde producten op een vestiging met een bezorging naar een bezorglocatie brengt.

Bezorger is verantwoording voor het afleveren van de bestelde producten op een door de klant gedefinieerde locatie

Bezorger is verantwoording voor het afleveren van de bestelde producten op een door de klant gedefinieerde locatie.

Bezorging is het afleveren van de bestelde producten op een door de klant gedefinieerde locatie.

Bezorging is het afleveren van de bestelde producten op een door de klant gedefinieerde locatie.

Locatie waar de bestelde producten afgeleverd dienen te worden.

Bezorgopdracht aan een bezorger om bestelde producten af te leveren op de bestelde locatie en met de bezorgwensen.

Bezorgopdracht aan een bezorger om bestelde producten af te leveren op de bestelde locatie en met de bezorgwensen.

Bezorgwens heeft betrekking op wensen rond de bezorging zoals de tijd, datum en eventueel andere wensen

Bezorgwens heeft betrekking op wensen rond de bezorging zoals de tijd, datum en eventueel andere wensen.

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.

Dashboards en rapportages komen uit het centrale data fundament (o.a. het Enterprise Data Warehouse). Operationele, out-of-the-box rapportages/dashboards op operationele systemen/devices/apparaten mogen ook lokaal afgehandeld worden. Als data uit verschillende bronnen gecombineerd moet worden dan moet dat via de centrale data fundament.

Opslag van de relevante logging gegevens op basis van een fact en dimension model voor meerjarige gegevensontsluiting. Model is gebaseerd op de eisen die vanuit BI gesteld worden rond onweerlegbaarheid e.d.

Verschillende rollen rond het introduceren van business intelligence in een organisatie. BI professionals hebben grote belangen rond de datasets die ingezet worden om data in te zetten voor BI. Denk hierbij met name aan datakwaliteiten maar ook aan het ontsluiten van data om beschikbaar te stellen in de vorm van BI informatieproducten.

Omgaan met enorme hoeveelheden gegevens, zoals in Big Data omgevingen. Inclusief bijbehorende performance issues. Bij Big Data wordt uitgegaan van volume van de data maar ook de snelheid en de gevarieerdheid van de data die opgenomen wordt in het platform. Extra uitdagingen vormen van de dataverzamelingen inclusief het ontsluiten van deze gegevensverzamelingen voor analyse.

The Big Data pipeline compound pattern generally comprises multiple stages whose objectives are to divide complex processing operations into down into modular steps for easier understanding and debugging and to be amenable to future data processing requirements.

The Big Data Processing Environment represents an environment capable of handling the range of distinct requirements of large-scale dataset processing.

Behandelen van big data als een tabelstructuur en werkt daarbij met een SQL achtige querytaal

Data transformation represents a solution environment where the Big Data platform is exclusively used for transforming large amounts of data obtained from a variety of sources.

The Big Data Warehouse represents a solution environment where a Big Data platform is used as a data warehouse capable of storing both structured and unstructured data online.

Biometrische authenticatie gebruikt unieke fysieke kenmerken van een individu om toegang te verlenen tot systemen of gegevens. Denk aan vingerafdrukken, gezichtsherkenning, irisscans of stemherkenning. Deze methoden zijn moeilijk te vervalsen en verhogen de beveiliging aanzienlijk.

BIV is een beveiligingscategorie voor drie IB gebieden. Zie de uitgewerkte boomstructuur

Score matrix voor het bepalen van de huidige en gewenste score niveaus voor Beschikbaarheid, Integriteit en Vertrouwelijkheid en soms ook Privacy (BIVP).

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.

De boom of graaf dient beheerd te worden omdat we uitgaan van een semi supervised platform waarbij op basis van de voorbeeld documenten bepaald wordt wat kern- en stopwoorden zijn. Dit wordt bij een grotere set aan training data steeds nauwkeuriger. Hiervoor wordt een userterface ontwikkeld waarmee een expert op eenvoudige wijze kan bepalen wat kern- of stopwoorden zijn.

Ontsluiten van de onderwerpen in een visuele boomrepresentatie en ontsluiting via hyperlinks naar de originele documenten cq bronnen. Daarnaast ontsluiting van de boomstructuur via een API naar afnemende systemen zoals managed metadata

Opbouw van de boomstructuur naar een graaf of boom waarbij op basis van de transformatie regels en de interactie met de experts bepaald wordt welke associaties er horen bij de verschillende termen.

Statement Een bouwblok is een afgebakend en herkenbaar architectureel concept dat invulling geeft aan een informatievoorziening behoefte. Omschrijving Een bouwblok is in dit document een abstract concept dat in drie concrete specialisaties is uitgewerkt, service, ABB en SBB. Bouwblokken worden binnen onze definities als synoniem gezien van een architectuur patroon. De drie specialisaties kennen een hiërarchie. Een service is in ons model het hoogste abstractieniveau, daarbinnen worden Architectuur bouwblokken onderkend welke geïmplementeerd worden door een of meerdere solutions bouwblokken. Een belangrijke karakteristiek van bouwblokken is dat ze samengesteld kunnen zijn. Deze samenstelling kan op twee manieren:

• Een bouwblok is een samenstelling van bouwblokken van dezelfde specialisatie (bijvoorbeeld een service is opgebouwd uit een of meerdere subservices)
• Een bouwblok wordt bediend door een samenstelling van een of meerdere bouwblokken uit de onderliggende laag (bijvoorbeeld een service wordt gerealiseerd door meerdere gedragselementen in een ABB.
• Samengestelde bouwblokken worden binnen onze definities als synoniem gezien van een architectuur patroon.

Bij de specialisaties van de bouwblokken wordt de samenstelling voor de specialisaties uitgewerkt. De samenstelling binnen bouwblokken kan uit meerdere lagen bestaan. Echter het is wenselijk dat het aantal niveaus van bouwblokken binnen een specialisatie (Service, ABB of SBB) beperkt blijft. Wordt een catalogus te complex door het aantal lagen en bouwblokken dan kan beter een splitsing van een catalogus toegepast worden. Kenmerken

• Een bouwblok heeft een afgebakende grens en is herkenbaar als een specifiek architectureel concept.
• Een bouwblok is herbruikbaar.
• Een bouwblok is loosely coupled.
• Een bouwblok kan interacteren met een of meerdere andere bouwblokken van verschillende typen.
• Een bouwblok is onderdeel van een catalogus.
• Template voor een oplevering die aan een combinatie van eisen en wensen voldoet.
• Een bouwblok kan bestaan uit andere bouwblokken en wordt daarmee een samengesteld bouwblok.
• Een bouwblok kan onderdeel zijn van een compositie (samengesteld bouwblok).
• Bouwblokken kunnen recursief zijn en worden in dat geval samengesteld.

BPMN is bedrijfsprocesmodellering en wordt gebruikt als detaillering voor werkprocessen en activiteiten.

Elke bron wordt maar één keer naar het data fundament/ hub ontsloten.

Brondata is een generieke entiteit op basis waaraan specifieke brondata entiteiten gerelateerd gaan worden. Zo ontstaat een getrapt model van brondata data objecten die het in het Data omgeving applicatielandschap getransformeerd worden tot informatieproducten.

Het bronsysteem is gemodelleerd als een applicatiecomponent waarin data objecten zijn opgeslagen zijn die via dataverwerking worden getransformeerd naar een andere structuur of verschijningsvorm.

Applicatie of organisatie overstijgende sleutels, bij data integratie kan een sleutel vanuit een bronsysteem onvoldoende uniek zijn. Zeker in het geval waar bijvoorbeeld gegevensset gecombineerd worden met andere sets kunnen aanvullende maatregelen noodzakelijk zijn. In die gevallen kan het benoemen van sleutels met voldoende uniekheid vanuit architectuur of de eigenaar van gegevenssets noodzakelijk zijn. Denk bijvoorbeeld aan het BSN en KvK nummer als organisatie overstijgende sleutel.

Applicatie of organisatie overstijgende sleutels, bij data integratie kan een sleutel vanuit een bronsysteem onvoldoende uniek zijn. Zeker in het geval waar bijvoorbeeld gegevensset gecombineerd worden met andere sets kunnen aanvullende maatregelen noodzakelijk zijn. In die gevallen kan het benoemen van sleutels met voldoende uniekheid vanuit architectuur of de eigenaar van gegevenssets noodzakelijk zijn. Denk bijvoorbeeld aan het BSN en KvK nummer als organisatie overstijgende sleutel.

Het bronsysteem biedt een interface aan op basis van een of meerdere protocollen en datamodellen. Deze interface is een implementatie die het mogelijk maakt om op geautomatiseerde wijze data uit te wisselen.

is de service in het ontsluitings- en transformatie proces voor data binnen Data omgeving.

Een buffer is een wachtrij die asynchrone communicatie mogelijk maakt. De buffer is en tijdelijke opslag van gegevens om later uit te lezen. Een buffer wordt ingezet zodat het schrijven en lezen van de gegevens niet tegelijk hoeft plaats te vinden.

Data entiteiten uitgemodelleerd op basis van het business data vault model. Modellering is op basis van de BDV methode

Data gedreven werken is gericht op veranderingen in de business van een organisatie. Data en business zijn daardoor nauw aan elkaar gerelateerd. Ietwat gechargeerd maar vanuit data perspectief kan gesteld worden dat een verandering in de business niet mogelijk is zonder veranderingen in de data. Daardoor is er een nauwe relatie tussen business en data en daardoor een nauwe samenwerking tussen business analisten en data-architecten. Met name het beschrijven van de data op conceptueel niveau is in deze een data-architectuurproduct dat de verbinding legt tussen business en data. Daarnaast ontstaan vanuit de business doelen en concerns die in de data-architectuur worden uitgewerkt in architectuurkaders zoals data-principes.

Dit is een voorbeeld van een data landschap van de verwerkende functionaliteiten en diensten die in een organisatie noodzakelijk zijn om data vanuit bronsystemen te verwerken tot data in een informatieproduct. Modellen zijn grotendeels uitgewerkt door Yorrick Tillemans.

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.

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: Loket, telefoon, e-mail, formulier en internet.

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: Loket, telefoon, e-mail, formulier en internet

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: Samenwerking, Berichtuitwisseling Extra: Naam uit de PDC (ing-vorm).

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: Samenwerking, Berichtuitwisseling Extra: Naam uit de PDC (ing-vorm).

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord in het enkelvoud. Bijvoorbeeld: Factuur, polis, Storingsmelding Logische naam. Vermijd technische namen.

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord in het enkelvoud. Bijvoorbeeld: Factuur, polis, Storingsmelding Logische naam. Vermijd technische namen.

How can the same dataset be consumed by disparate client programs?

Capability is een vaardigheid of competency die nodig is om doelen van stakeholders in een organisatie te kunnen bereiken. Deze worden vanuit het onderliggende data verwerkende landschap gerealiseerd.

Statement Een collectie van logisch gerelateerde bouwblokken van dezelfde specialisatie (service, ABB of SBB). Omschrijving Een catalogus is een collectie of register van bouwblokken van eenzelfde type. Het is veelal gericht op een specifiek werkveld, denk hierbij bijvoorbeeld aan infrastructuur, geo, integratie. Binnen een catalogus zitten veelal bouwblokken van dezelfde specialisatie dus services, architectuur - of solution bouwblokken. Echter de bouwblokken hierbinnen zullen veelal eveneens samengesteld zijn. Een catalogus kan gezien worden als een etalage van generieke en herbruikbare architecturele producten. Wanneer deze bouwblokken door een project worden ingezet wordt voldaan aan een aantal architecturele eisen, principes en requirements. Voordeel voor architectuur is dat deze bouwblokken worden hergebruikt. Voordeel vanuit projectperspectief is dat er voldaan wordt aan de architecturele principes en dat implementatie gestandaardiseerd wordt en waarschijnlijk sneller kan. Vanuit veranderingen in de omgeving (projecten, LCM, innovaties) zal de inhoud van een catalogus regelmatig worden aangepast, uitgebreid of meer gedetailleerd worden uitgewerkt. Een catalogus en de daarin opgenomen entiteiten wordt daarmee een "levend" ecosysteem. In eerste instantie wordt gewerkt met een aanbod gestuurd catalogus model. Met andere worden. Iedere domein architect maakt voor zijn domein een bouwblokken catalogus. In een later stadium wordt dit aangepast naar een vraaggerichte uitwerking, het zogenaamde etalagemodel. Kenmerken

• Collectie van bouwblokken.
• Bouwblokken van hetzelfde (architectuur) concept kunnen opgenomen worden in een catalogus.
• Catalogi worden gecategoriseerd op basis van een scope. (bijvoorbeeld, infrastructuur, integratie, geo).
• Catalogi binnen een scope hebben een eigenaar.
• Catalogi worden beschreven in een register (beheerd in Sparx Enterprise Architect en gepubliceerd naar HTML en PDF documenten)
• Catalogi zijn veelal hiërarchisch cq gelaagd van opzet. Enerzijds door de indeling in Service, ABB en SBB, anderzijds door de opzet met samengestelde bouwblokken.

Uitgewerkt Conceptueel data model in een (meta data) register in een voor de stakeholders toegankelijke representatie.

Uitgewerkt Conceptueel data model in een (meta data) register in een voor de stakeholders toegankelijke representatie.

Uitgewerkt Conceptueel data model in een (meta data) register in een voor de stakeholders toegankelijke representatie.

Samengestelde applicatiefunctie voor een combinatie van functies relevant voor het verwerken van common data naar kwaliteit bruikbare datasets

Er is één centrale plek binnen XXX (de centrale D&A omgeving) voor het ontvangen, opslaan, valideren, opwerken, integreren en leveren van actuele en historische data en informatieproducten uit verschillende externe en interne (XXX) bronnen en domeinen. Het data fundament / data hub is niet bedoeld als doorgeefluik van data.

Modellen worden gecentraliseerd in de repository, dit is meestal een relationele database. Hierdoor is het makkelijker om verbanden inzichtelijk te krijgen en te houden.

How can access to resources within a Big Data platform be managed efficiently and consistently?

How can a variety of datasets stored in a Big Data platform be governed efficiently and in a standardized manner?

Check constraints zijn extra functionaliteit in een database waarin je op basis van een statement extra condities kunt toevoegen aan een of meerdere kolommen. Dit extra controles toe te voegen aan deze kolommen.

Check constraints zijn extra functionaliteit in een database waarin je op basis van een statement extra condities kunt toevoegen aan een of meerdere kolommen. Dit extra controles toe te voegen aan deze kolommen

How can large amounts of data be processed without investing in any Big Data processing infrastructure and only paying for the amount of time the processing resources are actually used?

How can large amounts of data be stored without investing in any Big Data storage infrastructure and only paying for the used storage space?

Cloud computing heeft een enorme vlucht genomen. Met name door een aantal grote aanbieders van Cloud Computing oplossen. Daarnaast maakt Cloud Computing het zeer eenvoudig om grote datasets aan te leggen.

Is een interface die vanuit de cloud aanbieder wordt aangeboden om de cloud diensten in meerdere vormen van ontsluiting te kunnen benaderen. Denk aan webservices, htmlscherm interfaces voor beheerders maar ook interface voor fat client beheerapplicaties (SQL-Server Management Studio).

Datalandschappen worden steeds vaker ondergebracht in cloud omgevingen omdat dit elasticiteit en flexibiliteit met zich meebrengt. Daarnaast zijn cloud omgeving om op eenvoudige wijze zeer omvangrijke datasets op te slaan en te ontsluiten. Wordt data naar de cloud gebracht dan zullen data-architect en cloud professional gezamenlijk een architectuur opstellen voor een cloud based data omgeving.

Een cloud dienst aangeboden als functionaliteit ter ondersteuning van het data verwerkende landschap. Bij een cloud is het kenmerkend dat het onderliggende infrastructurele landschap is ingekapseld en daarmee voor het bovenliggende landschap niet zichtbaar is.

Transformeren van datastructuren in XML, HTML en Json naar interpreteerbare en valideerbare data tbv de kwaliteit

Transformeren van datastructuren in XML, HTML en Json naar interpreteerbare en valideerbare data tbv de kwaliteit

https://en.wikipedia.org/wiki/Column_family

Combineren van verschillende datasets om analyse mogelijk te maken

Vorm van modeltransformatie waarbij twee of meer datasets worden samengevoegd tot één samengestelde dataset. Joining vindt plaats op rijniveau, Merge op kolom niveau

Common data sets zoals herbruikbare laag gestructureerde data en reference data entiteiten

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord. Bijvoorbeeld: WLAN, WAN, VLAN, RON 2.0

Informeren van de relevante betrokkenen over de aanpassingen in de inhoud van de productie package in de vastgestelde nieuwe architectuurconcepten.

Dit heeft betrekking op de mate waarin bepaalde attributen binnen een data entiteit aanwezig zijn. Daarnaast geldt de compleetheid ook voor het altijd voorkomen van een bepaalde set van entiteiten (rijen) in een data set. Dit heeft betrekking op de mate waarin bepaalde attributen binnen een data entiteit aanwezig zijn. Daarnaast geldt de compleetheid ook voor het altijd voorkomen van een bepaalde set van entiteiten (rijen) in een data set. Bijvoorbeeld een persoon kan enkel de eigenschap naam hebben, maar ook bestaan uit roepnaam, voornamen, tussenvoegsel, achternaam en meisjesnaam. In het laatste geval is er sprake van een hogere compleetheid

Dit heeft betrekking op de mate waarin bepaalde attributen binnen een data entiteit aanwezig zijn. Daarnaast geldt de compleetheid ook voor het altijd voorkomen van een bepaalde set van entiteiten (rijen) in een data set.

How can complex processing tasks be carried out in a manageable fashion when using contemporary processing techniques?

Voldoen aan wetten en normen met betrekking tot data, zoals bewaarplichten of beveiligingsrichtlijnen. Uitvoeren van audits en inrichten van logs. Denk hierbij aan Nederlandse, Europese Unie maar ook internationale wetgeving. Met name bij cloud gebaseerde oplossingen kunnen extra compliance en internationale wetgeving een rol spelen.

Rationale Wij willen een MVO organisatie zijn en geen imagoschade oplopen Implicatie Wij hebben een juridische afdeling die deze compliancy moet bewaken

Belangrijk in deze zijn ten minste:

• NEN 7513
• Programma van Eisen Toegangslog (Nictiz)

Concept is een abstracte entiteit in het metamodel van een modelleertaal en kenmerkt zich dat het voor kan komen in diagrammen of views op basis van het bijbehorende stereotype. Hier onderkennen we twee specialisaties van een concept namelijk element en connector of relatie.

Conceptueel model beschrijft de data entiteiten op een hoog abstractie niveau ter ondersteuning van de organisatie omtrent de semantiek en het toepassen van de data entiteiten in de organisatie.

Conceptueel business object is een element in het conceptueel datamodel die de business in een data gedreven organisatie ondersteunt in het uitvoeren van de bedrijfsactiviteiten.

In dit onderdeel wordt een logisch model beschreven van de boom- en een netwerk of graafstructuur. Daarbij worden een aantal requirements uitgewerkt op basis waarvan een keuze voor een fysieke implementatie gemaakt kan worden

Brengt binnen een domein aan welke conceptuele data entiteiten voorkomen. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie of aggregatie connector tussen een domein en een data entiteit. Er wordt zo veel mogelijk voorkomen dat een conceptuele data entiteit onder meerdere domeinen valt Van iedere data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven. Een domein data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

Brengt binnen een domein aan welke conceptuele data entiteiten voorkomen. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie of aggregatie connector tussen een domein en een data entiteit. Er wordt zo veel mogelijk voorkomen dat een conceptuele data entiteit onder meerdere domeinen valt Van iedere data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven. Een domein data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

Brengt binnen een domein aan welke conceptuele data entiteiten voorkomen. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie of aggregatie connector tussen een domein en een data entiteit. Er wordt zo veel mogelijk voorkomen dat een conceptuele data entiteit onder meerdere domeinen valt Van iedere data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven. Een domein data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

Uitwerking van het conceptuele data entiteiten inclusief de namen, definitie en synoniemen. Kan gegroepeerd zijn in een domein.

Uitwerking van het conceptuele data entiteiten inclusief de namen, definitie en synoniemen. Kan gegroepeerd zijn in een domein.

Conceptueel data model omvat de data entiteiten inclusief de bijbehorende definities (inclusief de bovenliggende domeinen) op basis waarvan de data kwaliteiten gerelateerd worden aan deze data elementen.

Conceptueel data model omvat de data entiteiten inclusief de bijbehorende definities (inclusief de bovenliggende domeinen) op basis waarvan de data kwaliteiten gerelateerd worden aan deze data elementen.

Domein is de hoogste hierarchische indeling van de conceptuele data entiteiten. Deze domein indeling sluit nauw aan bij de gebruikte indeling van domeinen binnen de organisatie. Desgewenst kan deze domein indeling ook gebruikt worden voor het bepalen van de data governance (de eigenaren en stewards). Van iedere domein data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven.

Domein is de hoogste hiërarchische indeling van de conceptuele data entiteiten. Deze domein indeling sluit nauw aan bij de gebruikte indeling van domeinen binnen de organisatie. Desgewenst kan deze domein indeling ook gebruikt worden voor het bepalen van de data governance (de eigenaren en stewards). Van iedere domein data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven.

Inzetten van modelleeromgevingen voor het opstellen van modellen van de gegevensbehoefte en het – aanbod.

Inzetten van modelleeromgevingen voor het opstellen van modellen van de gegevensbehoefte en het – aanbod.

Tussen conceptuele data entiteiten kunnen relaties gelegd worden. Voor een relatie wordt een naam gegeven. Bij voorkeur in de vorm van een werkwoord. Een gerelateerde data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

Tussen conceptuele data entiteiten kunnen relaties gelegd worden. Voor een relatie wordt een naam gegeven. Bij voorkeur in de vorm van een werkwoord. Een gerelateerde data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

• Modellering binnen ArchiMate gebaseerd op BusinessObject stereotypen Voor het CDM wordt alleen gebruik gemaakt van ArchiMate Business objecten en hun onderlinge relaties.
• Conceptuele entiteit is een zelfstandig naamwoord Naamgevingsconventie gebaseerd op de ArchiMate regels.
• Conceptuele entiteit is in enkelvoud Enkelvoud gekozen ter voorkoming van duplicaten in het model.
• Conceptuele entiteiten worden aan elkaar gerelateerd met een ArchiMate associatie De associatie geeft aan dat er een verband is zonder verdere typering. Desgewenst kun je een richting aangeven.
• Conceptuele ArchiMate associatie heeft een werkwoord als naam De naam van een associatie geeft een verduidelijking van de relatie.
• Nederlandse naam voor de entiteiten en associaties Voertaal in het model is Nederlands dus de concepten krijgen Nederlandse namen.
• Aggregatie relatie voor de heeft relatie Introduceren van groeperingsmogelijkheden of groepering van elementen. Bijvoorbeeld bij het gebruik van datadomeinen.
• Specialisatie relatie voor de is_een relatie Introductie van een hierarchie op basis van specialisaties.
• Composities worden op dit moment niet gemodelleerd gebruik een aggregatie Afhankelijk van de context van de organisatie kan deze worden toegevoegd. Hier wordt gekozen voor een relatief eenvoudig model met een beperkt aantal concepten.
• Bij Engelse termen worden de Nederlandse termen als synoniem opgenomen Nederlands is de voertaal, is een Engelse term meer gebruikt dan de Nederlandse term als synoniem opnemen.
• Er worden geen attributen gemodelleerd. Als een attribuut van belang is in het CDM benoem het dan als een Element Detaillering op basis van attributen wordt ontmoedigt in het CDM is onderdeel van het LDM.

Desgewenst kan een hierarchie worden opgebouwd van de conceptuele data entiteiten. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie connector. Houdt er rekening mee dat een sub data entiteit gespecialiseerd kan worden door opnieuw een sub data entiteit.

Desgewenst kan een hiërarchie worden opgebouwd van de conceptuele data entiteiten. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie connector. Houdt er rekening mee dat een sub data entiteit gespecialiseerd kan worden door opnieuw een sub data entiteit.

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.

Concerns zijn de belangen en "zorgen" die de verschillende stakeholders hebben bij de introductie van data gedreven werken en de introductie van een data platform. Hieronder worden een aantal algemeen geldende concerns beschreven die voor vrijwel alle data gedreven toepassingen gelden. Houdt er echter rekening mee dat de specifieke situatie van de eigen organisatie bepalend kan zijn voor een aantal concerns en requirements. Breng daarom de specifieke concerns voor de organisatie en voor de solutions of data gedreven toepassingen in kaart en gebruik deze om de voorgestelde oplossing in te kaderen.

Een concrete logische data entiteit wordt gemodelleerd in een class stereotype. Een logische data entiteit heeft een naam en een definitie. Voor concrete data entiteiten kunnen meerdere attributen gedefinieerd worden. Een concrete data entiteit erft alle kenmerken van een abstracte data entiteit als er een specialisatie bestaat tussen deze entiteiten.

Een concrete logische data entiteit wordt gemodelleerd in een class stereotype. Een logische data entiteit heeft een naam en een definitie Voor concrete data entiteiten kunnen meerdere attributen gedefinieerd worden. Een concrete data entiteit erft alle kenmerken van een abstracte data entiteit als er een specialisatie bestaat tussen deze entiteiten.

Een concrete logische data entiteit wordt gemodelleerd in een class stereotype. Een logische data entiteit heeft een naam en een definitie Voor concrete data entiteiten kunnen meerdere attributen gedefinieerd worden. Een concrete data entiteit erft alle kenmerken van een abstracte data entiteit als er een specialisatie bestaat tussen deze entiteiten.

How can data stored in a Big Data solution environment be kept private so that only the intended client is able to read it?

Vaak wordt een architectuur tool al geconfigureerd en ingericht als het (meta) model van de architectuur nog niet vast staat. Het metamodel is bepalend voor de inrichting van de tool en de functionaliteiten binnen het tool.

Configureerbaarheid is over meerdere dimensies van belang, naast het aanpassen van het gedrag is ook het aanpassen en uitbreiden van functionaliteiten van de repository wenselijk

Functionaliteiten kunnen worden geconfigureerd zodat de werking aangepast kan worden naar de specifieke situatie van de gebruikende organisatie, relevant voor zaken zoals valideren, integratie en publiceren.

De architectuur modelleertalen zijn veelal omvangrijk, daarom wordt veelal een subset van entiteiten, connectoren en attributen gekozen. De repository is configureerbaar om de inrichting specifiek te maken voor de viewpoints van de gebruikende organisatie.

Naast de configureerbaarheid van de modelleertalen is er een overstijgend metamodel. Dit dient eveneens configureerbaar te zijn zodat ook modelleertaal overstijgend de modellering ingericht kan worden naar de wensen van de organisatie.

Eisen en wensen aan de inrichting wijzigen continu en vragen daarom steeds aanpassingen aan de inrichting. Met name op het vlak van:

• Interfaces voor aanleverende systemen en componenten (XIS, ZIM)
• Interfaces voor afnemende systemen en componenten (Rapportage, signalering, monitoring)
• Configuratie van de bedrijfsregels voor triggers en signalen etc.

Vandaar dat deze eenvoudig (bij voorkeur via configuratie schermen of -interfaces) aangepast moeten worden.

Verbinding tussen twee elementen, visueel gepresenteerd in een diagram op basis van een lijn. Iedere connector kan een eigen stereotypering hebben waarmee het een eigen verschijningsvorm en betekenis heeft afhankelijk van de modelleertaal.

Dit heeft betrekking op het feit dat de ene data set van een bepaalde entiteit gelijk is aan een andere dataset. Met andere woorden is een data entiteit onafhankelijk van de bron altijd dezelfde. Dit heeft betrekking op het feit dat de ene data set van een bepaalde entiteit gelijk is aan een andere dataset. Met andere woorden is een data entiteit onafhankelijk van de bron altijd dezelfde. Een voorbeeld van een lage consistentie is als er verschillen zitten tussen datasets van dezelfde entiteiten afkomstig uit verschillende bronnen. Replicatie van gegevens is vaak een oorzaak van lage consistentie.

Dit heeft betrekking op het feit dat de ene data set van een bepaalde entiteit gelijk is aan een andere dataset. Met andere woorden is een data entiteit onafhankelijk van de bron altijd dezelfde.

Introduceren van voorzieningen als het datawarehouse, centrale gegevensvoorziening en gestandaardiseerde webservices. Bij het selecteren van applicaties en (cloud)services rekening houden met het feit dat er gewerkt wordt met authentieke- en kernregisters. Met andere woorden: inzet van applicaties is gebaseerd op een servicelaag waarbinnen generieke data entiteiten worden ingezet.

Introduceren van voorzieningen als het datawarehouse, centrale gegevensvoorziening en gestandaardiseerde webservices. Bij het selecteren van applicaties en (cloud)services rekening houden met het feit dat er gewerkt wordt met authentieke- en kernregisters. Met andere woorden: inzet van applicaties is gebaseerd op een servicelaag waarbinnen generieke data entiteiten worden ingezet.

Beperkingen, regels etc

Naamgevingsconventies Gebruik: Korte titel Code in attribuut Alias Bijvoorbeeld: Gebruik JAVA voor maatwerk software

Consument van data, in de meeste situaties krijgt de consument toegang tot verwerkte data (opschonen, filteren, transformeren) op basis van een gestandaardiseerd model

Container begrip voor verschillende controlerende stakeholders die concerns hebben die de data-architect dient uit te werken in de data-architectuur.

Een controlerende functie vaak gericht op financiële, administratieve en compliance aspecten. Zij dienen er voor te zorgen dat de data inrichting zorg draagt dat aan de eisen vanuit deze aspecten voldaan wordt.

Converteren van datatypes naar andere datatypes (tekst {-} Numeriek). Inclusief transformatie naar datatypen op andere platformen zoals database, XML, softwaretalen en localisatie.

Converteren van datatypes naar andere datatypes (tekst {-} Numeriek). Inclusief transformatie naar datatypen op andere platformen zoals database, XML, softwaretalen en localisatie.

Bij het vervaardigen en ontsluiten van expertise is coordinatie noodzakelijk, deze coordinatie dient ervoor om:

• leemtes in de uitwerking van expertise te signaleren,
• zorg te dragen voor het samenkomen van vraag en aanbod
• voorkomen dat bepaalde onderwerpen niet dubbel worden uitgewerkt
• Bewaken van planningen en bepalen van prioriteiten.

Een belangrijke rol die mogelijk binnen een maatschap moeilijk te beleggen is dit is een belangrijk aandachtspunt bij de uitwerking

Er is hier een generieke entiteit gemaakt waar in principe alle elementen uit de ArchiMate core onder vallen, dus de bedrijfs-, applicatie- en technologielaag. Vandaar dat er verwezen wordt naar de overzichtsplaat van de viewpoints, deze is te bereiken door te dubbelklikken op het core element.

Er is hier een generieke entiteit gemaakt waar in principe alle elementen uit de ArchiMate core onder vallen, vandaar dat er verwezen wordt naar de overzichtsplaat van de viewpoints, deze is te bereiken door te dubbelklikken op dit element

Mogelijkheid om te corrigeren van de gemaakte dubbelingen door de modelleurs voor het geautomatiseerde ontdubbelen uitgevoerd wordt.

CRUD staat voor Create, Read, Update en Delete en de matrix geeft aan wie deze bewerkingen op een data entiteit mag uitvoeren. Het is daarmee een eenvoudig hulpmiddel om inzichtelijk te maken wat enerzijds de autorisaties zijn van bepaalde entiteiten zoals rollen, actoren maar ook bedrijfsfuncties en -processen. Anderzijds kan de matrix gebruikt worden welke bewerking door een bepaalde entiteit wordt uitgevoerd, waarbij het niet de autorisatie aspecten belicht maar meer ingaat op de dynamische kenmerken van gedragsentiteiten op de gegevensentiteiten CRUD matrices zijn voor verschillende doeleinden te gebruiken, waarbij opvallend is dat dit zowel in de ontwikkelfase als in de beheerfase hulp biedt. Als laatste is te noemen dat de CRUD matrix op meerdere abstractieniveaus toegepast kan worden.

Verschillende management rollen die op strategisch niveau acteren in de organisatie. Voor de x kan onder andere executive, data, information, financial, operations etc ingevuld worden.

Regelmatig uitvoeren van een maturity scan en analyse van de resultaten voor het bepalen van roadmap en het bijstellen van de doelen en kaders binnen data governance. Bijvoorbeeld met de maturity scan van DaMa(NL)

Regelmatig uitvoeren van een volwassenheid scan en analyse van de resultaten voor het bepalen van roadmap en het bijstellen van de doelen en kaders binnen data governance. Bijvoorbeeld met de volwassenheid scan van DaMa(NL).

Interface voor dashboard toepassingen, dashboards signaleren verschillende actoren met name op het vlak van afwijkingen van een gedefinieerde standaard

Data invoer via schermen voor gebruikers

Data invoer via schermen en diagrammen voor gebruikers

Activiteiten die de verkrijging van de relevante databronnen bewerkstelligen.

Dit is de eerste verwerkingsstap bij de ontvangst van de data binnen het Data omgeving landschap. De eerste transformaties worden gedaan op de ontvangen data zodat deze geschikt voor verdere verwerking.

Logische service voor de import van data voor andere systemen

Logische service voor de import van data voor andere systemen

Een data-analist is een professional die gegevens (data) verzamelt, analyseert en interpreteert om inzichten en trends te ontdekken die helpen bij het nemen van zakelijke of strategische beslissingen. Dit omvat vaak het verwerken van grote hoeveelheden informatie, het herkennen van patronen en het presenteren van resultaten in de vorm van rapporten, grafieken of dashboards. Van daaruit heeft de analist een aantal concerns die voor de data-architect van belang zijn.

Activiteiten waarbij de getransformeerde data gebruikt wordt voor het zoeken naar verbanden, patronen of statistische verhoudingen

Data-analyse is het gericht zoeken naar (statistische) verbanden in gegevensverzamelingen met als doel profielen op te stellen voor wetenschappelijk, journalistiek of commercieel gebruik. Zo'n verzameling gegevens kan gevormd worden door gebeurtenissen in een praktijksituatie te registreren (aankoopgedrag van consumenten, symptomen bij patiënten, et cetera) of door de resultaten van eerder uitgevoerde wetenschappelijke onderzoeken met elkaar te vergelijken en te herinterpreteren.

Data analyse en - science technieken hebben een enorme vlucht genomen. Er ontstaan nog steeds nieuwe algoritmes. Daarnaast kunnen deze technieken beter omgaan met gedistribueerde verwerking.

Container begrip voor rollen in een organisatie gericht op het verkrijgen van inzicht en het opbouwen van kennis in een organisatie. Dit op basis van transformatie van data naar informatie en de interpretatie naar kennis. Zij hebben daarmee een aantal specifieke concerns rond de data en met name de data kwaliteiten.

Data architecten voor de ontwikkeling van de Enterprise Data Architectuur. Hier wordt alleen gesproken over de Bedrijfsobjecten maar de andere onderdelen zijn ook van belang.

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.

Overzicht of grondplaat van de aanwezige of toekomstige data objecten, datasets en databanken binnen het domein van de architectuur.

Data architectuur van een architectuur repository. Dit is in dit document relatief eenvoudig van opzet en omvat alleen een conceptueel datamodel. Echter in het conceptueel datamodel wordt wel een overzicht gegeven van relevante concepten binnen een architectuur repository.

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 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 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.

Voor de data-architect zijn stakeholders en concerns essentiele begrippen die bepalend zijn voor de data-architectuur. Het inventariseren en beschrijven van welke stakeholders en concerns van invloed zijn op de data-architectuur is daarmee een belangrijke activiteit voor de data-architect.

Dit kennisgebied richt zich op het zorgdragen van data data wanneer gewenst beveiligd wordt opgeslagen, verwerkt en gebruikt. Hierbinnen zijn drie dimensies relevant die vanuit data beveiliging in de vorm van BIV wordt uitgewerkt. Daarnaast is data privacy onderdeel van deze requirements.

Databronnen, gegevensverzamelingen die gebruikt worden als grondstof voor de data toepassing

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.

Bepaal in samenspraak met de eigenaar de beveiligingscategorieën en richt op basis daarvan de infrastructuur in en neem de bijbehorende maatregelen in de beheerorganisatie.

Bepaal in samenspraak met de eigenaar de beveiligingscategorieën en richt op basis daarvan de infrastructuur in en neem de bijbehorende maatregelen in de beheerorganisatie.

Wil je een data eigenaar specifiek benoemen, bijvoorbeeld door de naam van een medewerker binnen een rol te beschrijven dan is dit mogelijk met een specifieke verwijzing naar een actor voor de data eigenaar rol. Dit vraagt wel een extra beheerinspanning omdat in veel organisaties de actoren geregeld veranderen van rol in de organisatie.

Beschrijving van de relatie tussen het applicatie- en het datalandschap op basis van een ArchiMate model.

Uitwerken en beschrijven van de verschillende architectuur concepten als processen, applicaties, (data) objecten en het in kaart brengen van de onderling relaties.

Uitwerken en beschrijven van de verschillende architectuur concepten als processen, applicaties, (data) objecten en het in kaart brengen van de onderling relaties.

Ethisch gebruik van gegevens, bijvoorbeeld het vermijden van bias in algoritmes. Transparantie rond inzet van datasets. Met name bij organisaties waar ethiek en data nog in de kinderschoenen staat is dit een concern waar vanuit data-architectuur aandacht aan besteed moet worden. Een nauwe samenwerking met data eigenaren, data analisten en security en privacy rollen is hier van belang.

Inzet van data in verschillende vormen van besluitvorming. Hier vindt de uiteindelijke creatie van waarde uit data plaats.

Doelen gerelateerd aan het introduceren van data-gedreven werken in een organisatie

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.

Beschrijving van een data gedreven procesmodel bestaande uit activiteiten voor het tot stand komen van een data gedreven toepassing.

Introduceren van een oplossing waarmee de data gedreven toepassing ingezet kan worden binnen de organisatie. Het introduceren en begeleiding van het gebruik van de toepassing van de business case binnen de organisatie.

Steeds meer organisatie introduceren data gedreven werken als paradigma voor verandering. Het begeleiden van data gedreven werken is daarmee een centraal werkveld voor de data-architect. De data-architect dient daarom de ontwikkelingen in het data gedreven werkveld nauw te volgen en deze ontwikkelingen te vertalen naar het werkveld data-architectuur. Bijvoorbeeld door hetr bijstellen van de data-architectuur producten in de beschrijvende en kaderstellende architectuur.

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.

Data gedreven werken is gericht op Maatschappelijk Verantwoord Ondernemen en is daarbij gericht op de MVO doelen

Rond data zijn er allerlei leveranciers die diensten leveren. Denk hierbij aan advies, training consultancy of het ondersteunen van het data gedreven werken in een organisatie.

Container begrip voor een aantal stakeholders die vanuit een specifiek kennisgebied binnen data management requirements en concerns hebben die relevant zijn voor de data-architect.

Inrichten eigenaarschap en beheer van gegevensentiteiten en gerelateerde concepten.

Inrichten eigenaarschap en beheer van gegevensentiteiten en gerelateerde concepten.

Data governance is een van de kennisgebieden binnen het DMBoK en modellen uitwerken rond dit kennisgebied is ondersteunend voor de gehele data management functie.

Duidelijke verantwoordelijkheid voor het beheer en eigendom van data binnen een organisatie. Inrichten van beleid en procedures. Data governance en data-architectuur zullen hierbij nauw moeten samenwerken en ervoor zorgdragen dat de communicatie naar de andere stakeholders op elkaar wordt afgestemd.

Regelen van het eigenaarschap en de beslissingsbevoegdheden rond de data die gebruikt en getransformeerd wordt in de stappen binnen de grondplaat

Data governance gaat de hele organisatie aan. Er is altijd een risico dat er versnippering van activiteiten ontstaat. Data governance heeft een nauwe relatie met veel disciplines zoals enterprise architectuur, financiën, control, security en privacy. Een data governance officer (DGO) kan de coördinatie en sturing van de inrichting verzorgen. De DGO zal nauw samenwerken met architecten, security en privacy officers en indien aanwezig de CIO office. De Data governance officer en de data-architect zullen vanuit het stellen van kaders aan de organisatie nauw met elkaar samenwerken.

Beleggen eigenaarschap en beheerorganisatie. Hiermee wordt gerealiseerd dat de definitie van een gegevensentiteit bewaakt wordt door een eigenaar en dat de beheerorganisatie zorgdraagt voor de bewaking van deze consistentie op basis van de door de eigenaar benoemde definitie. De integratie is vervolgens gebaseerd op deze definitie.

Beleggen eigenaarschap en beheerorganisatie. Hiermee wordt gerealiseerd dat de definitie van een gegevensentiteit bewaakt wordt door een eigenaar en dat de beheerorganisatie zorgdraagt voor de bewaking van deze consistentie op basis van de door de eigenaar benoemde definitie. De integratie is vervolgens gebaseerd op deze definitie.

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

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

Datakwaliteiten dragen zorg voor dat datakwaliteit de activiteiten van de organisatie voldoende ondersteunen en bijdragen aan het krijgen van inzicht over de prestaties binnen de organisatie.

De binnengekomen data wordt door een aantal applicatie functies gereed gemaakt voor verdere verwerking binnen het applicatielandschap van Data omgeving. Met name voorbereidende functionaliteiten voor metadata verzamelen en instellen van autorisaties

Aanlevering van data of informatie aan dit data proces.

Aanlevering van data of informatie aan dit data proces.

Data integratie is een data werkveld waar architectuur patronen veel waarde kunnen leveren aan de inrichting van een landschap met generieke en gestandaardiseerde koppelvlakken.

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.

Data wordt op veel plaatsen geproduceerd en vaak op andere plaatsen binnen en buiten de organisatie gebruikt. Daarmee ontstaan datastromen waarop grip vanuit data-architectuur essentieel is. De data integratie professional zal daarom nauw samen moeten werken met de data-architect. Daarnaast zal de data-architect veelal kaders stellen aan data integratie en daarnaast zullen de data integratie professional en de data-architect veelal gezamenlijk bouwblokken en architectuur patronen introduceren.

Zandloperarchitectuurpatroon voor het modelleren van implementatie specifieke functies en entiteiten in een gestandaardiseerd architectonisch model.

Het kennisgebied data kwaliteit gaat in op welke wijze een organisatie kan zorgdragen voor data met voldoende kwaliteit afhankelijk van de context. Dit heeft daarmee raakvlakken met onder andere data modelleren, - governance en - architectuur.

Generieke term voor het beschrijven van datakwaliteiten. Deze datakwaliteit kent een aantal specialisaties op basis van het DMBoK model van data kwaliteiten.

Activiteiten voor kwaliteitsmanagement van data assets zodat het geschikt is voor gebruik en voldoet aan de wensen van de data consumenten.

Activiteiten voor kwaliteitsmanagement van data assets zodat het geschikt is voor gebruik en voldoet aan de wensen van de data consumenten (binnen en buiten de eigen organisatie).

Datakwaliteit conform kwaliteitsdimensies in het raamwerk van DMBoK. Datakwaliteit conform het raamwerk van DMBoK

Datakwaliteit conform kwaliteitsdimensies in het raamwerk van DMBoK.

Datakwaliteit conform het raamwerk van DMBoK

Datakwaliteit dimensie conform het raamwerk van DMBoK.

Op basis van de gedefinieerde kwaliteitsdimensies en voor deze dataset relevante kwaliteitsniveaus bepalen van de kwaliteit binnen deze dataset

Een data kwaliteits issue is een probleem rond een van de datakwaliteiten die een probleem vormen in de bedrijfsvoering en de bedrijfs informatievoorziening. Rond een of meerdere issues rond data kwaliteit wordt een oplossing gezocht. Veelal worden conform de ITIL werkwijze kwaliteits issues gecombineerd tot een problem waartoe een release gerealiseerd wordt die een oplossing introduceert. Dat kan zowel technisch als procesmatig van aard zijn.

Data kwaliteit kent een volwassenheid. Deze volwassenheid is meetbaar met een data kwaliteitsscan of assessment en geeft een resultaat. Dit kan periodiek herhaald worden. Dit geeft focus aan de prioriteit in de data kwaliteits issues die bestaan en welke maatregelen in een prioriteitsvolgorde uitgevoerd (gaan) worden.

Kaders en richtlijnen zoals modelleer- en naamgevingsconventies, principes voor de verschillende data kaders en maatregelen welke zorgdragen met data met een kwaliteitsniveau van een voldoende hoog kwaliteitsniveau.

Uitwerken van mogelijke kwaliteitsverhogende maatregelen voor de data entiteiten binnen de organisatie. Hierbij wordt een samenvatting gegeven van de maatregelen. Op de data-docent website is een gedetailleerde uitwerking te vinden van het maatregelenmodel.

Implementatie van kwaliteitsmaatregelen rond een prioritering van de data kwaliteits issues. Veelal worden issues gecombineerd tot een clustering van een aantal maatregelen om tot een oplossing van deze issues te komen. Hierbij wordt een groep van maatregelen gecombineerd een release van maatregelen die geimplementeerd worden om het kwaliteitsniveau naar het wenselijke niveau te brengen.

Baseline en Target bepalen voor data entiteiten waarbij een score wordt gegeven voor de dimensies van data kwaliteit op basis van de conceptuele data entiteiten binnen de organisatie.

Een maatregel is een activiteit zowel technisch van aard, bedrijfsproces of werkinstructie die zorg draagt voor het oplossen van een data kwaliteits issue gerelateerd aan het kwaliteitsraamwerk.

Feit- en dimensiemodel, ster, sneeuwvlok, hub en satelliet

Data is een asset en daarom dient er management op plaats te vinden om de waarde van data te verhogen of behouden.

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.

Beschrijving van de data management en -governance organisatie inclusief de daarbinnen bekende processen, rollen en events. Veelal gebaseerd op een bestaand framework.

Naast de datamodellen en de kaders rond data management wordt data ook op allerlei plaatsen geproduceerd en gebruikt binnen en buiten de organisatie. Ook hierover willen we graag metadata verzamelen. In dit hoofdstuk gaan we daarom in op databronnen, datagebruik en eigenaren en stewards van data.

Beschrijving van de specifieke data management doelen op basis van de organisatie brede doelen en organisatie strategie. Wordt uitgewerkt als een specialisatie van een doel in de organisatie strategie.

Beschrijving van de specifieke data management doelen op basis van de organisatie brede doelen en organisatie strategie. Wordt uitgewerkt als een specialisatie van een doel in de organisatie strategie.

Naast de datamodellen en de kaders rond data management wordt data ook op allerlei plaatsen geproduceerd en gebruikt binnen en buiten de organisatie. Ook hierover willen we graag metadata verzamelen. In dit hoofdstuk gaan we daarom in op databronnen, datagebruik en eigenaren en stewards van data.

Data of informatie management principes stellen kaders aan verandering in de organisatie, veelal binnen projecten in een data roadmap. Uitgewerkt in het selecteren van bestaande standaarden zoals DMBoK, ArchiMate. De kaders worden uitgewerkt op basis van data principes gebaseerd op de principes binnen de enterprise architectuur.

Data of informatie management principes stellen kaders aan verandering in de organisatie, veelal binnen projecten binnen de data roadmap. Uitgewerkt in het selecteren van bestaande standaarden zoals DMBoK, ArchiMate. De kaders worden uitgewerkt op basis van principes gebaseerd op de principes binnen de enterprise architectuur.

Transformatie van de data zoals opgeslagen in de asset data registratie en transformatie naar een model voor berichten (CGMES, datamarts of bestandsformaten).

Transformatie van de data zoals opgeslagen in de asset data registratie en transformatie naar een model voor berichten (CGMES, datamarts of bestandsformaten).

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.

Het analyseren van de gegevens die binnen een bedrijfssysteem zijn opgeslagen en gebruikt, biedt waardevolle inzichten in hoe dat systeem werkt. Een datamodel weerspiegelt de informatiebehoefte van de organisatie en de bedrijfsregels die inherent zijn aan de structuur van de data. Er zijn verschillende technieken die worden gebruikt om gegevens te modelleren

Naamgevingsconventies Gebruik: Zelfstandig naamwoord in het enkelvoud. Bijvoorbeeld: Zoekvraag, Zoekresultaat Logische naam. Vermijd technische namen als dossier, database.

Naamgevingsconventie Gebruik: Zelfstandig naamwoord in het enkelvoud. Bijvoorbeeld: Zoekvraag, Zoekresultaat Logische naam. Vermijd technische namen als dossier, database.

Een data object is een data element dat is uitgewerkt op applicatieniveau. Veelal is er een detailuitwerking hiervan in onder andere logische datamodellen. Echter deze data objecten komen vanuit een bronsysteem en met behulp van data verwerking omgezet naar een data object met een ander datamodel dat vervolgens ingezet kan worden in verschillende doelsystemen.

Applicatie functie voor afhandeling en opslag van data in de Data omgeving ontvangstzone.

Vanuit het data operations kennisveld waarbinnen vanuit het beheer van data activiteiten worden uitgevoerd voor het beschikbaarstellen van data worden uitgevoerd kunnen requirements opgesteld worden. Deze requirements richten zich op de core elementen in het data architectuurlandschap die ervoor zorg dienen te dragen dat de eisen die vanuit het beheer perspectief dienen te worden geimplementeerd in het landschap.

Fysieke opslag van de gegevens in een (relationele) database.

Opslag van de data en tussenproducten voor later gebruik in vervolgstappen of andere datapipes.

Fysieke opslag van de gegevens in een (relationele) database.

Voldoende opslagcapaciteit en efficiënte opslagmethoden en -structuren. Kostenbeheersing bij het opslaan van grote hoeveelheden data, zoals in de cloud. Selectie van de juiste databasesystemen.

Verschillende vormen van data opslag beschikbaar binnen het Data omgeving landschap

Organogram van de organisatie op basis van ArchiMate bedrijfsrollen.

Verzenden van data of informatie vanuit data proces.

Verzenden van data of informatie vanuit data proces.

Data Owners of data eigenaren ontwikkelen strategisch beleid rond data sets en nemen hieromtrent de beslissingen, veelal gebaseerd op een opsplitsing in domeinen. Data eigenaarschap is een specifiek onderdeel van een rol als lijn- of divisiemanager. De data eigenaar en de data-architect dienen nauw samen te werken.De eigenaar bepaalt het databeleid, de data-architect vertaalt dit naar architectuur kaders zoals principes en architectuur patronen en -bouwblokken.

Data wordt veelal als een waardevol productiemiddel gezien en wordt daarom gemanaged. Dit managen zal op meerdere enterprise niveaus vorm krijgen. In de bedrijfslaag wordt gekeken in welke bedrijfsprocessen en organisatie onderdelen welke data wordt gebruikt voor het uitvoeren van de diverse activiteiten. Daarnaast wordt op dit niveau data ontsloten voor diverse (interne en externe) stakeholders. Deze laag zal daartoe ondersteund worden vanuit een dataplatform dat is opgebouwd uit één of meerdere datatoepassingen. Dit data platform en de datatoepassingen worden uitgewerkt in de vorm van een data- en applicatielandschap. Dit landschap wordt gemodelleerd zodat de data gemanaged kan worden in een combinatie van applicatiecomponenten. Daarnaast zal er data uitgewisseld worden tussen diversie informatiesystemen binnen de organisatie en er zal data uitgewisseld worden vanuit deze toepassingen met externe partijen, veelal bestaande uit informatiesystemen bij externe stakeholders. Vanuit data-architectuur is er behoefte om dit datalandschap te beschrijven zodat vanuit data-architectuur meerwaarde geboden kan worden op het moment dat er behoefte is aan veranderingen binnen het data platform en de data-toepassingen. Onder dit data- en applicatielandschap kan vervolgens een infrastructurele inrichting beschreven worden vanuit het perspectief van de data-architect. Waar wordt de data opgeslagen in de infrastructuur. Hoe zijn de fysieke datastromen binnen de infrastructuur. Via welke technische interfaces en infrastructurele toepassingen. Daarnaast is het van belang om hier bij cloud gebaseerde toepassingen hoe de data tussen cloud en on premise voorzieningen worden uitgewisseld.

Data wordt veelal als een waardevol productiemiddel gezien en wordt daarom gemanaged. Dit managen zal op meerdere enterprise niveaus vorm krijgen. In de bedrijfslaag wordt gekeken in welke bedrijfsprocessen en organisatie onderdelen welke data wordt gebruikt voor het uitvoeren van de diverse activiteiten. Daarnaast wordt op dit niveau data ontsloten voor diverse (interne en externe) stakeholders. Deze laag zal daartoe ondersteund worden vanuit een dataplatform dat is opgebouwd uit één of meerdere datatoepassingen. Dit data platform en de datatoepassingen worden uitgewerkt in de vorm van een data- en applicatielandschap. Dit landschap wordt gemodelleerd zodat de data gemanaged kan worden in een combinatie van applicatiecomponenten. Daarnaast zal er data uitgewisseld worden tussen diversie informatiesystemen binnen de organisatie en er zal data uitgewisseld worden vanuit deze toepassingen met externe partijen, veelal bestaande uit informatiesystemen bij externe stakeholders. Vanuit data-architectuur is er behoefte om dit datalandschap te beschrijven zodat vanuit data-architectuur meerwaarde geboden kan worden op het moment dat er behoefte is aan veranderingen binnen het data platform en de data-toepassingen. Onder dit data- en applicatielandschap kan vervolgens een infrastructurele inrichting beschreven worden vanuit het perspectief van de data-architect. Waar wordt de data opgeslagen in de infrastructuur. Hoe zijn de fysieke datastromen binnen de infrastructuur. Via welke technische interfaces en infrastructurele toepassingen. Daarnaast is het van belang om hier bij cloud gebaseerde toepassingen hoe de data tussen cloud en on premise voorzieningen worden uitgewisseld.

Deze laag zal vanuit de solution aangepast of uitgebried worden vanuit een dataplatform dat is opgebouwd uit één of meerdere datatoepassingen. Dit data platform en de datatoepassingen worden uitgewerkt in de vorm van een data- en applicatielandschap dat in de solution wordt uitgewerkt. Dit landschap wordt gemodelleerd zodat de data gemanaged kan worden in een combinatie van applicatiecomponenten. Daarnaast zal er binnen de soltion data uitgewisseld worden tussen diversie informatiesystemen binnen de organisatie en er zal data uitgewisseld worden vanuit deze toepassingen met externe partijen, veelal bestaande uit informatiesystemen bij externe stakeholders. Vanuit data-architectuur is er behoefte om dit datalandschap te beschrijven zodat vanuit data-architectuur voor en na de implementatie van de solution. Onder dit data- en applicatielandschap kan vervolgens een infrastructurele inrichting beschreven worden vanuit het perspectief van de data-architect. Waar wordt de data na deze solution implementatie opgeslagen in de infrastructuur. Hoe zijn de fysieke datastromen binnen de infrastructuur. Via welke technische interfaces en infrastructurele toepassingen. Daarnaast is het van belang om hier bij cloud gebaseerde toepassingen hoe de data tussen cloud en on premise voorzieningen worden uitgewisseld.

Data architectuur principes zijn een belangrijk hulpmiddel voor de data architect. Hiermee heeft de data architect de mogelijkheid om kaders te stellen aan de verandering die plaatsvindt in organisaties. Zoals bij data gedreven werken initiatieven. De data principes zijn gebaseerd (of een specialisatie van) op sectorale, organisatorische of data management principes. Daarnaast kunnen de data architectuur principes gerelateerd worden aan de doelen van de organisatie waarmee de principes een uitwerking zijn van de generieke missie en visie van de organisatie.

Data principes voor het stellen van kaders aan de verandering op basis van data principes die veelal worden afgeleid van de algemene enterprise architectuur principes.

Data privacy, ook wel gegevensbescherming genoemd, verwijst naar het recht van individuen om controle te hebben over hoe hun persoonlijke gegevens worden verzameld, gebruikt, opgeslagen en gedeeld. Het draait om het beschermen van gevoelige informatie tegen ongeautoriseerde toegang en misbruik, terwijl ervoor wordt gezorgd dat gegevens alleen worden verwerkt met toestemming van de betrokken persoon en in overeenstemming met wettelijke voorschriften, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa.

Data kan privcay gevoelige data bevatten vanuit het perspectief van bescherming van persoonsgegevens. Daarom worden er vanuit een data privacy professionals kaders gesteld aan hoe data wordt ingezet in de organisatie. De data-architect en de data privacy professionals zullen daarom gezamenlijk een consistente kaderstelling uit te dragen, veelal in samenspraak met een data security professional.

Data kennisgebied of data management proces uitgewerkt op basis van een ArchiMate Business Function. Dit Data proces wordt gevoed door data entiteiten die aangeleverd worden door een leverancier.

Data kennisgebied of data management proces uitgewerkt op basis van een ArchiMate Business Functie vanwege de Voorbeeld viewpoints. Dit Data proces wordt gevoed door data entiteiten die aangeleverd worden door een leverancier.

Transformatie van data naar diverse protocollen, bijvoorbeeld voor de implementatie van webservices, REST maar ook naar een voor rapportages leesbaar formaat

Transformatie van data naar diverse protocollen, bijvoorbeeld voor de implementatie van webservices, REST maar ook naar een voor rapportages leesbaar formaat

Functionaliteit om de gegevens te publiceren zoals opgeslagen in de gegevens registratie voor gebruik van verschillende soorten consumenten.

Functionaliteit om de gegevens te publiceren zoals opgeslagen in de gegevens registratie voor gebruik van verschillende soorten consumenten.

MDM functie van aggregatie van de data in een gestandaardiseerd data model

Actuele registratie functie met opslag en verwerking van de master en referentie data

Actuele registratie functie met opslag en verwerking van de master en referentie data

Bepalen van de gegevensbehoefte binnen de verschillende activiteiten van werkprocessen en het vergelijken van deze behoefte met de reeds aanwezige gegevensverzamelingen.

Bepalen van de gegevensbehoefte binnen de verschillende activiteiten van werkprocessen en het vergelijken van deze behoefte met de reeds aanwezige gegevensverzamelingen.

Een data scientist is een expert die geavanceerde analysetechnieken en technologieën gebruikt om complexe en grote datasets te verwerken, analyseren en er waardevolle inzichten uit te halen. Terwijl een data-analist zich vaak richt op het interpreteren en visualiseren van gegevens, gaat een data scientist een stap verder en gebruikt methoden zoals machine learning, statistische modellering en algoritmen om voorspellingen te doen en oplossingen te creëren. Hiermee stelt hij vergelijkbare eisen aan het datalandschap en de datasets als de data analist. Echter veelal zullen de eisen aan de datakwaliteiten vanuit een data scientst hoger zijn dan die van de data analisten. Daarnaast worden er hogere eisen gesteld aan de producten en diensten die een data scientist levert en de producten die vanuit de werkzaamheden ontstaan.

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.

Beveiligings- en privacy aspecten van data

Data kan gevoelige informatie bevatten data bevatten, denk hierbij aan vertrouwelijkheid van operationele aspecten in de organisatie maar ook concurrentie gerelateerde aspecten. Daarom worden er vanuit een data security professionals kaders gesteld aan hoe data wordt ingezet in de organisatie. De data-architect en de data security professionals zullen daarom gezamenlijk een consistente kaderstelling uit te dragen. Vaak wordt hier ook de data privacy professional bij betrokken.

How can the size of the data be reduced to enable more cost effective storage and increased data movement mobility when faced with very large amounts of data?

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.

Stewards richten zich op tactisch en operationeel beleid en zijn gedelegeerd vanuit de Owners. Data steward is een specifiek onderdeel van een rol zoals een X beheerder of een key user. In het kader van data governance zullen de data eigenaar, steward en architect gezamenlijk zorg dragen voor het uitdragen van een consistent kader naar de veranderingen in de organisatie.

Wil je een data steward specifiek benoemen, bijvoorbeeld door de naam van een medewerker binnen een rol te beschrijven dan is dit mogelijk met een specifieke verwijzing naar een actor voor de data steward rol. Dit vraagt wel een extra beheerinspanning omdat in veel organisaties de actoren geregeld veranderen van rol in de organisatie.

Definitie en model van de stakeholders en constraints van de organisatie op het gebied van data gedreven werken. Inclusief een model voor de roadmap van huidige situatie naar een gewenste situatie van data gedreven werken.

Beschrijving van de data roadmap (lijst van activiteiten) gebaseerd op een uitwerking van de data strategie in een aantal data specifieke doelen.

Beschrijving van de data roadmap (lijst van activiteiten) gebaseerd op een uitwerking van de data strategie in een aantal data specifieke doelen.

Beschrijving van de data roadmap (lijst van activiteiten) gebaseerd op een uitwerking van de data strategie in een aantal data specifieke doelen.

Validatie van gegevens op basis van de gegevens die in het systeem zijn ingevoerd en eventueel op de bestaande gegevens die zijn opgeslagen in de stamgegevens registratie. Het is essentieel dat alle gegevens die worden ontvangen van de acquisitie/registratie service in deze functies worden verwerkt voordat ze worden opgeslagen in het gegevens register

Validatie van gegevens op basis van de gegevens die in het systeem zijn ingevoerd en eventueel op de bestaande gegevens die zijn opgeslagen in de stamgegevens registratie. Het is essentieel dat alle gegevens die worden ontvangen van de acquisitie/registratie service in deze functies worden verwerkt voordat ze worden opgeslagen in het gegevens register

Verwerken van data voordat het opgeslagen wordt en verwerken van data bij opvragen

Verwerken van data voordat het opgeslagen wordt en verwerken van data bij opvragen

Data verwerken is een bewerking op de data objecten (afkomstig vanuit bronsystemen). Hierbij zal de data verwerking de data transformeren naar een andere data structuur of een ander protocol. Het doel van data verwerken is ervoor zorgdragen dat de data objecten worden omgezet naar een voor doelsystemen bruikbare vorm.

Transformatie, manipulatie en verrijking om het datamodel geschikt te maken voor een adequate data analyse, visualisatie en toepassing