In de prioritering is aangegeven welke kennisgebieden binnen Voorbeeld als eerste uitgewerkt worden. De elementen met de hoogste prioriteit zijn benoemd als kaderstellend en een initiëleële inrichting. Meta data is in deze feitelijk de administratieve registratie van alle andere kennisgebieden en dient daarmee gelijk op te lopen met de andere prioritering uitwerkingen. Er is de mogelijkheid gedefinieerd om elementen als niet relevant te definiëren met (geen actie). Daar is nu nog niet in voorzien.

Activiteiten, beleid en procedures rond de bescherming van informatie en data door autorisatie, authenticatie, toegang, auditing.

Is het ontdekken, analyseren en beschrijven van data requirements in de vorm van gestandaardiseerde modellen die een data structuur beschrijven.

Data governance activiteiten voor de aansturing van de andere data management kennis gebieden.

Managen, registreren, ontwikkelen en beheren van metadata is de definitie. Eenvoudig gezegd is meta data data over de data, met andere woorden het toevoegen van context aan de data vanuit het perspectief van data management kennisgebieden. Hieruit blijkt dat meta data een zeer breed begrip is en alle kennisgebieden, bedrijfsprocessen en -functies raakt. Dat maakt dat we meta data dienen te classificeren. In deze uitwerking koppelen we daarom rechtstreeks aan de verschillende onderdelen van met Voorbeeld Data Management raamwerk en meta data definieren vanuit de verschillende raamwerken. Dus voor iedere uitwerking wordt meta data gedefinieerd en voor deze kennisgebieden wordt vanuit meta data management een modelleer- en naamgevingsconventie gedefinieerd.

Planning, ontwikkeling en beheer van activiteiten voor het samenstellen van data ter ondersteuning van besluitvorming en kennis werkers.

Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie.

Managen van het transport en consolidatie van data tussen informatiesystemen en organisaties.

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).

Managen, ontwikkelen en beheren van de requirements en principes rond data.

Managen en (levensloop)beheer van alle soorten data inclusief documenten en content.

Managen van generieke en algemene (herbruikbare) data en referentie data (code lijsten etc.)