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

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.

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.

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

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.

Voor de data kwaliteiten voor data domeinen of - entiteiten kan een huidig en gewenst kwaliteitsniveau bepaald worden. Bijvoorbeeld door het geven van een rapportcijfer van de huidige en gewenste situatie

Op basis van data kwaliteits issues gerelateerd aan het data kwaliteiten raamwerk kan een priotering opgesteld worden voor het verbeteren van de datakwaliteit op basis van een aantal maatregelen. Veelal wordt dit gecombineerd in een kwaliteitsrelease

Data kwaliteiten, bewustwording en verandering van gedrag kan met serious gaming inzichtelijk worden gemaakt. Denk aan interactieve workshops waarin met behulp van een competitief element de kwaliteit van data onder de aandacht wordt gebracht

Data kwaliteiten, bewustwording en verandering van gedrag kan met serious gaming inzichtelijk worden gemaakt. Denk aan interactieve workshops waarin met behulp van een competitief element de kwaliteit van data onder de aandacht wordt gebracht.

Bewustwording van kwaliteiten vergt training want het is gericht op bewustwording en gedragsverandering bij de verschillende stakeholders. Dit kan gedaan worden mat klassikale, peer to peer en ook e-learnings getraind worden.

Bewustwording van kwaliteiten vergt training want het is gericht op bewustwording en gedragsverandering bij de verschillende stakeholders. Dit kan gedaan worden mat klassikale, peer to peer en ook e-learnings getraind worden

Zorg dat bij een validatiestap van de data kwaliteiten in een proces dat er een feedback loop plaatsvindt naar de activiteit waar het issue ontstaan is. Houd er rekening mee dat dit ook mogelijk is naar metadata, datamodel of data architectuur activiteiten in de feedback

Zorg dat bij een validatiestap van de data kwaliteiten in een proces dat er een feedback loop plaatsvindt naar de activiteit waar het issue ontstaan is. Houd er rekening mee dat dit ook mogelijk is naar metadata, datamodel of data architectuur activiteiten in de feedback

Verschillende kwaliteitsdimensies zoals accuraatheid, compleetheid en validiteit. Datakwaliteit is een van de kernconcerns waar iedere stakeholder in de dagelijkse praktijk tegenaan zal lopen. Data-architectuur dient altijd bewust te zijn van data kwaliteiten en zal bij data gedreven oplossingen kwaliteitsverhogende maatregelen in de oplossing benoemen.

Aggreratie van maatregelen die de data kwaliteiten verhogen binnen de categorie werkprocessen

Aggreratie van maatregelen die de data kwaliteiten verhogen binnen de categorie werkprocessen

Master en referentie data gericht op het realiseren van data kwaliteiten voor generieke data in de organisatie het is daarmee een belangrijk kennisgebied vanuit het data kwaliteit, data governance en data management perspectief.

Denk aan de datakwaliteiten uniciteit, actualiteit, accuraatheid en validiteit die bij een versnipperde uitwerking in architectuur documenten lastig realiseerbaar blijken.

Voor de standaard data kwaliteiten kan worden opgegeven in hoeverre deze relevant zijn in de repository en in hoeverre deze kwaliteit is geïmplementeerd.

Rond het introduceren van data kwaliteiten van voldoende niveau is een eenvoudig werkproces uitgewerkt.

Bepaal wat een strategie is om de data kwaliteiten te verhogen. Dit houdt in dat er een raamwerk wordt opgezet van kwaliteiten en maatregelen. Veelal zullen hierbij ook een aantal kaders gesteld worden bijvoorbeeld als data (kwaliteit) principes.

Data governance is essentieel voor data kwaliteiten. Zorg dan ook dat de data governance processen ingericht zijn om sturing en uitvoering te kunnen geven aan processen die de data kwaliteiten kunnen verhogen op basis van maatregelen.

Data governance is essentieel voor data kwaliteiten. Zorg dan ook dat de data governance processen ingericht zijn om sturing en uitvoering te kunnen geven aan processen die de data kwaliteiten kunnen verhogen op basis van maatregelen.

Rond data kwaliteiten kunnen kaders en richtlijnen opgesteld worden op welke wijze data van een bepaald kwaliteitsniveau bereikt en gehandhaafd kan worden. Deze kaders zijn veelal uitgewerkt op basis van de data principes voor de kwaliteit van de data.

Dama biedt een aantal mooie onderdelen doe goed ingezet kunnen worden voor de uitwerking van architectuur. Dit document geeft een voorbeeld. Dit document geeft een uitwerking van een workshop om data kwaliteiten met een groep stakeholders te inventariseren

Score matrix is een datamodellering notatie waarmee een score, bijvoorbeeld van 0 - 10 worden gecombineerd met Data entiteiten en eisen, requirements of kwaliteiten. De notatie wordt toegepast op met name de conceptuele datamodellering.
Naast toepassingen in de datamodellering wordt de score matrix met name gebruikt binnen data management, data kwaliteiten, data security en data privacy. Hierbij gaat het veelal om twee perspectieven, bijvoorbeeld de huidige en de gewenste situatie.

De score matrix is een weergave van de score die gegeven kan worden aan data kwaliteiten. Dit kan op basis van een data domein maar ook op individuele conceptuele data entiteiten. Vervolgens wordt een score gegeven in een score van 0 - 9 om aan te geven wat de score van de data kwaliteit is voor een data domein of data entiteit. Hierbij is 0 een lage en 9 een hoge kwaliteit. De range is te zelf te bepalen

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

In dit diagram wordt een overzicht gegeven van maatregelen die te nemen zijn om de bewustwording van data kwaliteiten in een organisatie te verhogen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

Overzicht van de data kwaliteiten en daarbij een aantal maatregelen die genomen kunnen worden om een Data kwaliteit met behulp van deze maatregelen (binnen een release) op een hoger niveau te krijgen.

In deze SIPOC zie je de verbanden rond het bedrijfsproces voor data kwaliteiten in de organisatie.

Overzicht van de definities en de doelen van data kwaliteit. Daarnaast een uitwerking van het model van de data kwaliteiten op basis van technische implementaties, werkproces en werkinstructies voor de betrokkenen binnen de ondersteunende informatiesystemen en processen.

Overzicht van dimensies van data kwaliteiten met een toelichting en desgewenst een voorbeeld.

Modelleren van data security en privacy is gebaseerd op een hiërarchie van maatregelen. Wat het niveau is van deze maatregelen kan gemodelleerd worden met een score matrix. Dit is een bijzondere vorm van data modelleren, omdat het zowel voor de vraag- als aanbodkant van datasets gebruikt kan worden. Het doel is om de beveiligingsmaatregelen (gemodelleerd als requirements) in relatie te brengen met data entiteiten en vervolgens een numerieke- of ordinale waarden worden toegekend.
Voor security wordt vaak een BIV classificatie gebruikt. BIV staat voor Beschikbaarheid, Integriteit en Vertrouwelijkheid. Dit kan uitgebreid worden met een privacy classificatie, waarmee een BIVP classificatie ontstaat. Dit zijn feitelijk bijzondere data kwaliteiten en deze kunnen op soortgelijke wijze gemodelleerd worden.

Modelleren van data security en privacy is gebaseerd op een hiërarchie van maatregelen. Wat het niveau is van deze maatregelen kan gemodelleerd worden met een score matrix. Dit is een bijzondere vorm van data modelleren, omdat het zowel voor de vraag- als aanbodkant van datasets gebruikt kan worden. Het doel is om de beveiligingsmaatregelen (gemodelleerd als requirements) in relatie te brengen met data entiteiten en vervolgens een numerieke- of ordinale waarden worden toegekend.
Voor security wordt vaak een BIV classificatie gebruikt. BIV staat voor Beschikbaarheid, Integriteit en Vertrouwelijkheid. Dit kan uitgebreid worden met een privacy classificatie, waarmee een BIVP classificatie ontstaat. Dit zijn feitelijk bijzondere data kwaliteiten en deze kunnen op soortgelijke wijze gemodelleerd worden.

Modelleren van data kwaliteiten kan met een score matrix. Dit is een bijzondere vorm van data modelleren, omdat het zowel voor de vraag- als aanbodkant van datasets gebruikt kan worden. Het doel is om kwaliteiten (gemodelleerd als requirements) in relatie te brengen met data entiteiten en daar vervolgens numerieke- of ordinale waarden aan toe te kennen.
Score matrices zijn voor verschillende doeleinden te gebruiken, waarbij opvallend is, dat dit zowel in de ontwikkelfase als in de beheerfase hulp biedt, hierbij komt wederom zowel de vraag- als aanbodzijde aan bod.

Modelleren van data kwaliteiten kan met een score matrix. Dit is een bijzondere vorm van data modelleren, omdat het zowel voor de vraag- als aanbodkant van datasets gebruikt kan worden. Het doel is om kwaliteiten (gemodelleerd als requirements) in relatie te brengen met data entiteiten en daar vervolgens numerieke- of ordinale waarden aan toe te kennen.
Score matrices zijn voor verschillende doeleinden te gebruiken, waarbij opvallend is, dat dit zowel in de ontwikkelfase als in de beheerfase hulp biedt, hierbij komt wederom zowel de vraag- als aanbodzijde aan bod.

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.

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.

Master en referentie data gericht op het realiseren van data kwaliteiten voor generieke data in de organisatie het is daarmee een belangrijk kennisgebied vanuit het data kwaliteit, data governance en data management perspectief.