Door de wereldwijde data management community (dama.org) is in de afgelopen jaren een model ontwikkeld in de Data Management Body of Knowledge (DMBoK). Dit is een praktisch uitgewerkt raamwerk met elf kennisgebieden. Hieronder een visuele representatie van het raamwerk en een korte definitie van ieder kennisgebied.  

• Data Governance: Is het uitvoeren van controle en beheer omtrent het beheer van data assets. Data Goverance stuurt alle andere dataprocessen
• Data architectuur: Managen, ontwikkelen en beheren van de requirements en principes rond data
• Data modelleren: Is het ontdekken, analyseren en beschrijven van data requirements in de vorm van gestandaardiseerde modellen die een data structuur beschrijven
• Data storage en operations: Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie
• Data security: Activiteiten rond de bescherming van informatie en data door autorisatie, authenticatie, toegang, auditing
• Data integratie en interoperabiliteit: Managen van het transport en consolidatie van data tussen informatiesystemen en organisaties
• Document- en content management: Managen en (levensloop)beheer van alle soorten data inclusief documenten en content
• Reference en Master Data: Managen van generieke en algemene (herbruikbare) data en referentie data (codelijsten e.d.)
• Datawarehousing en BI: Planning, ontwikkeling en beheer van activiteiten voor het samenstellen van data ter ondersteuning van besluitvorming en kenniswerkers
• Meta Data: Managen, ontwikkelen en beheren van metadata.
• Data kwaliteit: Activiteiten voor kwaliteitsmanagement van data assets zodat het geschikt is voor gebruik en voldoet aan de wensen van de data consumenten

In het DMBoK is meta data een separaat kennisgebied en is in detail uitgewerkt. Hiermee kunnen we de verschillende data entiteiten binnen een organisatie in de context van de afzonderlijke data management kennisgebieden plaatsen.

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.

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

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

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.

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.

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).

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

Data governance activities and application functions layers for maintaining qualities of the datasets

Register function for the governance of data sets in relation to consumers, business owners and qualities.

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.

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

External consumers of the (standardized) data and master data produced by the TDP solutions. For external consumers extra requirements are necessary for example with aspects like security, privacy and governance.

Het Governance Log biedt een overzicht van de architectuur governance-activiteiten in de hele onderneming.

Data governance processes, mainly focused on the realization of a data target with acceptable data qualities

Richt processen in voor eigenaarschap en beheer zodat bij nieuwe ontwikkelingen besluitvorming en inrichting eenvoudig gefaciliteerd kunnen worden. Beschrijf wat de (unieke) bron is van gegevensentiteiten en de afnemers zijn. Neem daarbij mee wat de actualiteitsbehoefte is van de verschillende afnemers is en richt de beheerprocessen van het bronsysteem hierop in.

Houdt bij de initiële inrichting van een omgeving rekening met de precisie requirements van (toekomstige) afnemers. Zeker bij opslag van registerdata dient door de eigenaar geïnventariseerd te worden wat de precisiebehoefte van de afnemers is. Richtlijnen opstellen omtrent inrichting van gegevensbestanden, applicatie componenten en elementen binnen de presentatielaag op het vlak van precisie.

Applicatie-functionaliteit die Data Management en governance processen ondersteunt. Denk aan datakwaliteitsprocessen, data-eigendom en databeveiligingsbeleid etc.

Applicatie-functionaliteit die Data Management en governance processen ondersteunt. Denk aan datakwaliteitsprocessen, data-eigendom en databeveiligingsbeleid etc.

Application functionality that support data management and governance processes. Think about data quality processes, data ownership and data security policies etc.

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.

• Model uitwerken met ArchiMate motivatie elementen Voor de governance modellen worden alleen ArchiMate concepten gebruikt omdat dit nauw aansluit bij de enterprise architectuur modelleerwijze.
• Centrale elementen zijn principes en doelen Principes realiseren de doelen. Desgewenst kun je de principes uitbreiden met eigenschappen zoals rationale en implicaties.
• Leg relatie tussen het conceptuele datamodel en de data management doelen en kaders Verbinding met de elementen in het CDM naar de doelen en principes zijn een essentieel aspect in de governance modellering.
• Leg de data governance elementen en modellen uit in een register gemodelleerd in deliverables Rond de uitgewerkte modellen is het opzetten van een metadata register een belangrijk effect van deze modellering.
• Metadata register is een aggregatie van een aantal verschijningsvormen van de data governance modellen Het register voegt de verschillende uitgewerkte modellen samen en legt verbanden tussen de elementen.

• Model uitgewerkt op basis van ArchiMate concepten Voor dit model wordt gebruik gemaakt van ArchiMate concepten die reeds uitgewerkt zijn in andere architecuurmodellen.
• Betrokkenen als ArchiMate Business Role Voor de betrokkenen wordt gebruik gemaakt van Business Role of Actor, afhankelijk van het gekozen actieve structuur element binnen de enterprise modellering.
• Conceptueel Data Model als ArchiMate Business Object Hier worden de CDM business object elementen gekoppeld aan de business roles. Het CDM wordt hiermee uitgebreid naar de governance.
• Verschijningsvorm is een matrix Naast diagrammen met een graaf kan hier voor goed overzicht ook een matrix worden gebruikt.
• Relatie op basis van een ArchiMate associatie Zwaktse relatie om aan te geven dat er een assiociatie is.
• Relatie wordt verrijkt met een of meerdere letters uit de RASCI codering Hiermee wordt de associatie verrijkt met een lettercombinatie.
• RASCI staat voor Responsible, Accountable, Supportive, Consulting en Informing.
• Hergebruik de ArchiMate elementen die zijn uitgewerkt in andere governance modellen Er is sprake van een modeluitbreiding, draag daarbij zorg dat de elementen reeds aanwezig hergebruikt worden.

Function for the registration and extractions of governance aspects of the datasets published over the logical services. For example data qualities, connection requirements and the standardized object or information model

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.

The functional data analytics layer and the data integration layer are coupled by a standard information model that is binding and under governance of the central design authority

Bij het gebruik van gegevens wordt er soms voor gekozen, bijvoorbeeld vanuit performance overwegingen om gegevens tijdelijk op te slaan in een geheugen of op een andere locatie. Dit brengt risico’s met zich mee op het vlak van uniekheid op het moment dat de brongegevens wijzigen en dit niet wordt doorgevoerd binnen de replica’s. Dit wordt bewaakt binnen governance.

Vanuit het beleid zoals opgesteld door de data governance betrokkenen wordt een algemeen beleid beschreven meestal op basis van principes om kaders te stellen aan veranderringen in combinatie met requirements voor specifieke architecturele oplossingen.

Sinds medio mei 2024 is versie 17 van Sparx Enterprise Architect beschikbaar. Op dit moment van schrijven, juli 2024, nog als beta versie. In versie 17 zitten een aantal interessante uitbreidingen voor de data architect en de metadata specialist. Dit omdat er een perspectief ontwikkeld is die binnen Sparx Enterprise Architect DataWareHousing genoemd wordt. De naam is wellicht wat eigenaardig gekozen want de inhoud van het perspectief is veel breder. Het gaat namelijk ook in op allerlei zaken zoals data science, data architectuur en data governance rond bedrijfsrollen gerelateerd aan data.

Whitepaper over data governance in relatie tot data management inclusief een toelichting op een aantal rollen

Data goverance wordt bij steeds meer organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data governance kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond het eigenaarschap van data. Binnen data governance speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en de eigenaren en stewards is essentieel. In een vroeg stadium nadenken welke modelleervormen relevant zijn, hoe deze aan elkaar verbonden worden en hoe de stakeholders daarbij betrokken zijn ondersteunt de introductie van data governance. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data governance in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

RACI matrix is een datamodellering notatie waarmee de bewerkingen Responsible, Accountable, Consulted en Informed worden gecombineerd met Data entiteiten en gedragsentiteiten. De notatie wordt toegepast op met name de conceptuele datamodellering. Naast toepassingen in de datamodellering wordt de RACI matrix met name gebruikt binnen data management, data governance, data security en data privacy. Hierbij gaat het meer om de verantwoordelijkheden en betrokkenheid die rollen of stakeholders in de organisatie hebben op de verschillende data entiteiten.

Deelmodel voor het data governance model met daarin de rollen die betrokkenen vervullen rond een data domein of een data entiteit binnen een conceptueel data model

In dit diagram leggen we de link vanuit de principes naar de doelen zoals geformeerd door de stakeholders binnen data governance. We werken hierbij het model uit op basis van ArchiMate motivation concepten.

Model in ArchiMate van de rollen en actoren die gemodelleerd worden als data eigenaar en data steward als stakeholders in data governance.

Dit diagram is een viewpoint voor het uitwerken van een conceptueel datamodel.Dit viewpoint geeft aan welke soorten elementen en relaties gebruikt kunnen worden binnen het opstellen van een conceptueel data model. Voor het conceptueel datamodel gelden een paar uitgangspunten:

• Conceptueel data model is voor meerdere stakeholders (ook niet-ICTers) en dient eenvoudig van opzet te zijn.
• Conceptueel data model is uitgewerkt in ArchiMate (business layer).
• Voor het conceptueel data model wordt alleen het stereotype Business Object gebruikt.
• Het conceptuele model heeft een hiërarchische structuur gebaseerd op domeinen.
• Voor een domein kunnen als dit de complexiteit verlaagd meerdere diagrammen gemaakt worden.
• Het conceptuele model wordt gerelateerd aan het logische data model. Zie hiervoor het hybride meta datamodel.
• Het conceptuele model kan gerelateerd worden aan de andere data management kennisgebieden zoals governance, architectuur en datakwaliteit.

Dit is een meta model voor de data governance modellering gebaseerd op een specifiek ArchiMate data governance viewpoint. Inclusief elementen en de onderliggende relaties tussen de verschillende elementen. Let op vanuit metadata wordt dit model uitgebreid met uitgewerkte (meta) modellen voor de andere data management kennisgebieden.

Deelmodel voor het datagovernance model met daarin de rollen die betrokkenen vervullen rond een data domein of een data entiteit binnen een Conceptueel Data Model

Dit is een meta model voor de data governance entiteiten gebaseerd op een Voorbeeld specifiek ArchiMate data governance viewpoint. Inclusief elementen en de onderliggende relaties tussen de verschillende elementen. Let op vanuit metadata wordt dit model uitgebreid met uitgewerkte (meta) modellen voor de andere data management kennisgebieden.

Detailed ABB for describing the logical service interface in combination with extra governance functionalities

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

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.