Search in webcontent

Canonieke data-architectuur

Deze whitepaper beschrijft diverse aspecten van canonieke data-architectuur. Naast de definitie van canonieke data-architectuur wordt ingegaan op redenen om een canonieke data-architectuur in te richten. Canonieke data architectuur kan een bijdrage leveren aan besluitvormingsprocessen. Reden om de politieke aspecten van besluitvorming en verandering te beschrijven. Op basis van vier politieke inrichtingen wordt een handreiking gedaan voor het kiezen van een geschikte werkwijze om een canonieke data-architectuur op te stellen en te valideren. Het opstellen van canonieke modellen wordt beschreven vanuit verschillende architectuur modelleerwijzen, zoals ArchiMate, ER, berichtenboeken en UML. Er wordt daarnaast op basis van verschillende stakeholders aangegeven welke modelleerwijze toegepast kan worden binnen de organisatie.

Data kwaliteiten inzetten in architectuur

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

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.

Datamodellering toepassen data governance

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.

Datamodellering toepassen data quality

Data quality is bij steeds meer organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data quality kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond de kwaliteit van data. Binnen data quality speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en een lijst van kwaliteiten inclusief een score 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 quality. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data quality in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

Datamodellering toepassen data security en privacy

Data security en privacy wordt bij steeds organisaties een belangrijk werkveld. Inzetten van data security kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd is compliancy aan de AVG één van de redenen. Binnen data security speelt data modellering een steeds belangrijker rol. Met name het leggen van verbanden tussen de data entiteiten en de BIVP classificatie 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 adequaat informatiebeveiligingsbeleid. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data security en -privacy in organisaties gemodelleerd kunnen worden.

Datamodellering toepassen Service Oriented Architecture

Service oriëntatie is bij veel organisaties het fundament van hun data integratie. Inzetten van data integratie kan veel redenen hebben, echter vrijwel altijd dient er een antwoord gevonden te worden op problemen rond de wendbaarheid van een organisatie door het ontstane ICT landschap. Binnen de service oriëntatie speelt data modellering een belangrijke zo niet centrale rol. 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 een SOA. In dit whitepaper hebben we een combinatie van modelleervormen beschreven die een (minimale) set is van notatiewijzen op basis waarvan data stromen in een SOA gemodelleerd kunnen worden.

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 & 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 & 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: 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: 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: 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: 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.

Images voor niet ICT archimate stakeholders

Image library inzetten voor visualisaties in EA

Stakeholder behoeften in Togaf 9

Stakeholders behoeften en concerns afbeelden op het togaf raamwerk

Stakeholders, concerns, principes en patronen in data-architectuur

Veranderingen in en rond organisatie zijn van invloed op de rol van de data-architect. Door deze veranderingen wisselen stakeholders en hun concerns. Dit whitepaper gaat in op de belangrijkste stakeholders, hun belangen en hoe de architect dit kan gebruiken bij het uitvoeren van zijn rol. Naast de concerns en requirements wordt ingegaan op een aantal andere concepten zoals kwaliteiten, principes en patronen. Deze worden uitgewerkt gericht op het invullen van de drie data functies en worden gerelateerd aan de genoemde concerns