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

Fysiek datamodel met specifieke kenmerken en requirements voor het technische platform waarop het model van toepassing is zoals RDBMS, DWH maar ook voor JSon Schema of XSD

Conceptueel model wordt opgesteld voor de business stakeholder en bestaat minimaal uit een concept naam en een definitie en indien relevant een of meerdere synoniemen

Een data model is in verhouding complex, daarom dient het model opgedeeld te worden in data domeinen. Kies hierbij voor een domeinindeling die logischerwijs aansluit bij een bestaande domeinindeling binnen de organisatie (werksoorten, structuur, applicaties)

Opstellen van kaders en richtlijnen rond het ontwikkelen en onderhouden van data modellen. Denk aan zaken zoals:

• Gekozen modelleertalen
• Modelleerconventies
• Naamgevingsconventies
• Bepalen van de domeinstructuur
• Publicatie- en communicatievormen

Logisch datamodel is de verbinding tussen het conceptuele en het fysieke datamodel en bevat een gestandaardiseerd model voor alle stakeholders in de organisatie en legt daarbij een verband tussen de drie modellen.

Communiceren en publiceren van de data modellen met een bepaalde scope ten behoeve van de verschillende stakeholders en doelen van het datamodel. Dit veelal in relatie tot het domein waarvoor de modellen gecommuniceerd worden zoals het DWH, Applicatielandschap of data integratie.

Iteratief onderhoud de data modellen naar aanleiding van de veranderingen in de organisatie en houdt dit in sync met de meta data in de organisatie.

Bepaal de verschillende conventies rond data modellen zoals:

• Toegepaste data modelleertalen
• Organisatiespecifieke modelleer- en naamgevingsconventies
• Beschijven relatie tussen de verschillende datamodellen

Opstellen van de datamodellen voor verschillende doelen en stakeholders. Hier wordt een drielaags datamodel toegepast

Zoek naar wijzen waarop gebruik kan worden gemaakt van diverse hulpmiddelen ten behoeve van data modellen zoals gebruik van:

• Open standaarden
• Patronen en bouwblokken
• Ondersteunende tooling zoals data profiling, data lineage, modelharvesting