Informatie over Data
Home
Onderwerpen
Sparx Enterprise Architect
Data architectuur
Data modelleren
Data management
Webvideo's
Whitepapers
IDEA Addon voor Sparx
Web Publicatie Platform voor Sparx
Blog
Alle onderwerpen
Zoeken in repository
Repository verkenner
Trefwoorden zoeken in repository
Wat is de repository
Extra
Packages in repository
Begrippenlijst
Grafieken
Release notes
Participant
Inschrijven voor de webmailing
Login
Content voor geregistreerde gebruikers
Contact
Content over modelleren
Blog
Wat betekent canoniek
Definitie van canoniek
Canonieke modellen, services en documenten
Beschrijving van het toepassen van canonieke modellen binnen service oriented architectures
Modellers Block
Tips hoe om te gaan met een modellers block
Bouwblok
Over canonieke modellen
Canonieke data modellen worden op verschillende plaatsen in de IT toegepast. Deze blog beschrijft een aantal patronen.
Voorbeeld
Opnieuw een drie lagen model
Uitwerking van een drie lagen model voor dienst informatie modellen.
Webvideo
Applicatie Portfolio Management en canonieke data modellering
Canonieke datamodellering inzetten voor applicatie portfolio management
Webvideo Applicatie Portfolio Management
Webvideo applicatie portfolio en datamodellering
Webvideo codegeneratie
Een webvideo over het genereren van source code op basis van een canoniek model
Webvideo over data driven websites en canonieke modellen
Webvideo over data driven webtoepassingen op basis van een canoniek model
Data Mapping form in EA
Webvideo on data mappings in Sparx Enterprise Architect
Whitepaper
Canonieke Data Modellering op basis van Archimate
Modelleren op basis van de open standard ArchiMate is een goed uitgangspunt voor het uitwerken van een canoniek data model. Echter, voor een aantal CDM modelleringswijzen volstaat de basis uitwerking niet. Gelukkig biedt ArchiMate de mogelijkheid om extensie te maken. Dit whitepaper beschrijft welke onderdelen van ArchiMate ingezet kunnen worden voor een CDM en hoe een extensie kan worden ingezet voor het realiseren van een complete CDM uitwerking.
Datamodellering: ArchiMate Data & Applicatie Modellering
ArchiMate Data & applicatiemodellering is een onderdeel van de modelleertaal ArchiMate voor het modelleren van Enterprise Architecturen. Het wordt gecombineerd met een aantal andere viewpoints binnen ArchiMate waarmee krachtige modellen opgesteld kunnen worden voor verschillende soorten stakeholders. ArchiMate Data & Applicatiemodellering is een secundair viewpoint maar omvat entiteiten uit de primaire viewpoint. Hiermee ontstaat een verbinding met de andere (secundaire) viewpoints.
Datamodellering: ArchiMate Data & Bedrijfslaag Modellering
ArchiMate Data & bedrijfslaagmodellering is een onderdeel van de modelleertaal ArchiMate voor het modelleren van Enterprise Architecturen. Het wordt gecombineerd met een aantal andere viewpoints binnen ArchiMate waarmee krachtige modellen opgesteld kunnen worden voor verschillende soorten stakeholders. ArchiMate Data & Bedrijfslaagmodellering is een secundair viewpoint maar omvat entiteiten uit de primaire viewpoint. Hiermee ontstaat een verbinding met de andere (secundaire) viewpoints.
Datamodellering: ArchiMate Data Modellering
ArchiMate Datamodellering is een onderdeel van de modelleertaal ArchiMate voor het modelleren van Enterprise Architecturen. Het wordt gecombineerd met een aantal andere viewpoints binnen ArchiMate waarmee krachtige modellen opgesteld kunnen worden voor verschillende soorten stakeholders. De modellen worden met name gebruikt voor interactie met business vertegenwoordiging. Daarnaast kan deze notatie gebruikt worden om de verbanden tussen de bedrijfslaag met de onderliggende lagen (applicatie en technologie).
Datamodellering: ArchiMate Data & Motivation Modellering
ArchiMate motivation datamodellering is een onderdeel van de modelleertaal ArchiMate voor het modelleren van Enterprise Architecturen. Het is een combinatie van een model van data entiteiten en motivation concepten. Er worden krachtige modellen opgesteld worden voor het in kaart brengen van stakeholders en hun concerns.
Datamodellering: Begrippenboom
De begrippenlijst en begrippenboom zijn krachtige notatiewijzen voor het op hoog abstractie niveau in kaart brengen van begrippen en hun onderlinge relaties. De notatie is eenvoudig en kan daardoor ingezet worden bij stakeholders met weinig modelleerervaring en weinig affiniteit met ICT.
Datamodellering: CRUD Matrix
CRUD matrix is een datamodellering notatie waarmee de bewerkingen Create, Read, Update en Delete worden gecombineerd met Data entiteiten en gedragsentiteiten. De notatie wordt toegepast op alle drie de modelleerlagen, fysiek, conceptueel en logisch. Naast toepassingen in de datamodellering wordt de CRUD matrix gebruikt binnen data management, data security en data privacy. Hierbij gaat het meer om de autorisaties die gebruikers hebben op de verschillende data entiteiten.
Datamodellering: Data Flow Diagram
Data Flow Diagrammen zijn een krachtige- en relatief eenvoudige modelleerwijze om gegevensstromen binnen een informatiesysteem te modelleren. De notatie is relatief abstract en wordt daarom met name ingezet voor conceptuele data modellering.
Datamodellering: Data mappings
Data mappings zijn een krachtige, en daarom veelvuldig toegepaste, notatiewijze in de data modellering. Omdat het eigenschappen van verschillende data entiteiten met elkaar verbindt biedt het op een detailniveau de mogelijkheid om koppelingen te documenteren. De notatiewijze is eenvoudig te begrijpen en informeel. De notatie kan uitgebreid worden met eigen interpretatie of verrijking van de associaties. Daarnaast kunnen associaties gelegd worden tussen willekeurige soorten data entiteiten en andere concepten in het domein. Dat is krachtig maar kan ook een risico vormen.
Datamodellering: Entity Relationship diagram
ER diagram is een veelgebruikte notatiewijze met name voor het opstellen van fysieke datamodellen voor implementatie in relationele databases. Het legt daarmee een verbinding tussen de logische modellen en de fysieke implementatie in een relationeel database platform. Het is daarmee een onmisbare schakel in de data modelleerketen.
Datamodellering: RACI matrix
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.
Datamodellering: Score Matrix
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.
Datamodellering: SIPOC
SIPOC is een eenvoudige datamodelleertechniek met name geschikt voor conceptuele modellering in interactieve workshops. Kenmerkend is dat de notatiewijze weinig toelichting nodig heeft en daarmee behoorlijk zelf verklarend is. SIPOC is goed te combineren en uit te breiden met andere notatiewijzen zoals UML en ArchiMate. De notatiewijze wordt ondersteund door veel vormen van tooling inclusief kantoorautomatisering.
Datamodellering: UML KLassediagram Basis
UML klassenotatie is een veelgebruikte notatiewijze met name voor het opstellen van logische datamodellen. Het legt daarmee een verbinding tussen de fysieke modellen en de conceptuele modellen en is daarmee een onmisbare schakel in de data modelleerketen. Het klassediagram wordt in veel situaties toegepast, met name waar een relatie is met softwareontwikkeling. De basisnotatie biedt al een ruime hoeveelheid mogelijkheden om complexe modellen op te stellen. Dit is enerzijds de kracht van het UML klassediagram en anderzijds een zwakte omdat de modellen veelal te complex zijn voor stakeholders met minder modelleerervaring.
Datamodellering: UML Klassediagram Geavanceerd
Geavanceerde UML klassenotatie is een veelgebruikte notatiewijze met name voor het opstellen van logische datamodellen voor bijvoorbeeld open standaarden. Het geeft een detaillering van de UML basisdiagrammen en introduceert met name hergebruik. Voor geavanceerde UML klassenotatie is een veelheid aan tooling aanwezig, in dit artikel slechts een beperkte opsomming. Wil je het klassediagram gaan inzetten voor het genereren van programmatuur dan is de tooling keuze minder breed maar nog steeds een ruim voldoende.
Datamodellering toepassen data analytics
Data analytics is een nieuw vakgebied dat door steeds organisaties wordt ingezet. Er zijn vele vormen van data analytics beschikbaar zoals BI, DWH, Predictive Analytics of Machine Learning. Binnen data analytics speelt data modellering een rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten in de bronnen en het logische model van de analyse 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 effectieve analytics. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van generieke notatiewijzen op basis waarvan data analytics in organisaties gemodelleerd kunnen worden. Voor specifieke toepassingen kunnen specialistische modelleervormen nodig zijn.
Inleiding datamodellering
In dit whitepaper hebben we een introductie gegeven van datamodellering en een aantal raamwerken geschetst op basis waarvan de verschillende datamodelleerwijzen in verband gebracht kunnen worden tot elkaar. Wat is het doel van deze exercitie?
Tien tips voor datamodelleren
Modelleren is een vakgebied gebaseerd op eenvoudige notaties. Echter op het moment dat en model opgesteld wordt blijkt de te modelleren werkelijkheid al snel complex. In dit whitepaper worden daarom een aantal handvatten geboden die ingezet kunnen worden om de complexiteit te verminderen. De meeste van de tien tips zijn gericht op het reduceren van de modelleercomplexiteit door het opsplitsen van het totaal in kleinere gerubriceerde deelactiviteiten die minder complex zijn.
Tools voor canonieke datamodellering
Voor canonieke data modellering zijn meerdere tools beschikbaar. Dit artikel beschrijft een werkwijze van criteria opstellen.
XML Schema Definities modelleren
In dit whitepaper wordt de datamodelleervorm XML Schema Definition (XSD) beschreven. Deze modelleervorm staat in verhouding tot een aantal andere modelleervormen. Wil je een beeld krijgen van welke modelleervormen er zijn bekijk dan het whitepaper wat een introductie geeft tot datamodelleervormen en deze serie van whitepapers zie Inleiding datamodellering. Dit whitepaper is een onderdeel van meerdere whitepapers over modellering in de fysieke laag. XSD modellering is specifiek voor het modelleren van berichtuitwisseling op basis van gestructureerde berichten gebaseerd op XML. Daarnaast zijn modelleerwijzen rond JSON maar ook de opslag van gestructureerde data (ER) relevant. Informatie over deze modelleervormen is te vinden in deze serie van van whitepapers.
Navigatie diagramen over modelleren
Architectuur Modelleren Demo Cases
ArchiMate huidige situatie
Data Modelleren
Data Modelleren Conceptueel Datamodel
Data Modelleren Conceptueel Datamodel
Data modelleren Fysiek BI en DWH Dimensie Model
Data Modelleren Fysiek RDBMS
Data Modelleren Fysiek XSD
Data modelleren Hybride datamodel
Data Modelleren Logisch Datamodel
Data Modelleren Logisch Datamodel
Data modelleren Mapping
Data Modelleren RDBMS
Data Modelleren XSD
Metamodel Data Modelleren
MeDM Conceptueel Datamodel
MeDM Data Kwaliteitsraamwerk en score matrix
MeDM DataGovernance
MeDM Fysiek RDBMS Datamodel
MeDM Hybride Datamodel
MeDM Logisch Datamodel
MeDM RASCI
MeDM SIPOC
Links 2 Tags
Archimate
Architect
Architectuur
Architectuur document
Architectuur repository
Ario
Azure
Big data
Bouwblokken en patronen
Bpmn
Criteria
Custodian
Data
Data architectuur
Data governance
Data kwaliteit
Data management
Data modelleren
Document
Enterprise architect
Enterprise architectuur
Idea
Image library
Instruction
Intervisie
Logisch applicatie model
Master data
Matrix
Mdg
Meta data
Metafoor
Metamodel
Modelleren
Open source
Principes
Register
Releasemanager
Repository
Simulator
Software
Sparx enterprise architect
Sql
Stakeholders
Stappenplan
Time aware modelleren
Tips en tricks
Training
Videokanaal
Viewpoint
Webvideo
Werkproces
Whitepaper
Wpp