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.

Feitelijk is dit iedereen in de organisatie die gebruik maakt van data (wie doet dat niet). Zij stellen daarmee bijzondere eisen aan de eenvoud van het raamwerk omdat zij incidenteel gebruik maken van de uitwerkingen in het raamwerk. Anderzijds kun je verwachten dat deze stakeholder niet bereid is om complexe modellen te analyseren.

One rule

A central design authority governs the data sources and the data integration layers and design and technology decisions on these layers are with this design authority only

De natuurlijke persoon die namens de eindgebruiker de aanvraag doet voor het zorghulpmiddel.

Aanwijzen van unieke bronnen, hiermee wordt bereikt dat de consistent groter wordt omdat deze unieke bron het aantal replica’s en schaduw registraties terugdringt. De data-integratie is vervolgens gebaseerd op het ontsluiten van deze unieke bron.

Connection and integration of data sources of different types and ability to abstract on the data sources via implementation specific connectors, e.g. for smart meters, wind craft, etc.

Abstracte Logische data entiteit is een hierarchische indeling van de logische data entiteiten. Metbehulp van specialisatie worden de kenmerken van een abstracte logische data entiteit overgedragen naar een concrete data entiteit. Dus attribuut1-3 is ook attribuut van de concrete logische data entiteit. Er kunnen meerdere hierarchien ontstaan op basis van meerdere specialisatie connecties tussen data entiteiten.

Accuraatheid heeft betrekking op de mate waarin een data entiteit de werkelijkheid weergeeft. Accuraatheid kan bepaald worden door een data entiteit te vergelijken met de entiteit in de werkelijkheid.

Accurateness refers to the degree of which a data entity displays reality. Accurateness can be decided by comparing a data entity with the entity in reality. An example is a a difference between a mailing list of clients and the true clients of an organisation..

This refers to the correctness of the functions, an ATM may provide a cash dispensing function but is the amount correct?

Mate waarin een data entiteit de actuele situatie van de werkelijkheid weergeeft.

Degree of which a data entity display the current situation of reality. Good examples are deceased people that received a letter from an older data set. Replication of data is often a source of low actuality

Characterizes the ability of the system to change to new specifications or operating environments.

Organisatorisch onderdeel van een bedrijf, bestaande uit een groep medewerkers die onder leiding van een manager een samenhangend geheel aan taken uitvoeren en zo bijdragen aan de bedrijfsdoelstellingen

Organisatorisch onderdeel van een bedrijf, bestaande uit een groep medewerkers die onder leiding van een manager een samenhangend geheel aan taken uitvoeren en zo bijdragen aan de bedrijfsdoelstellingen

Op basis van invoervelden kunnen andere invoerelementen beinvloed worden. Bijvoorbeeld invoerelementen zichtbaar/onzichtbaar of actief/inactief te maken. Bijvoorbeeld na kiezen van anders in een keuzelijst wordt een invoerveld met de titel anders actief gemaakt

Characterizes the ability to identify the root cause of a failure within the software.

Functionality for analysing the transformed and standardized data in a data analytics tool.

Appliance configuration where the EDWH and Big Data functionality is tightly integrated and accessible via various API functions

Applicatie interfaces voor applicatie naar applicatie integratie. Dit omvat de volledig geautomatiseerde systeem integratieprocessen, ETL implementaties en de geautomatiseerde en beheerde bestandsoverdracht.

Applicatie integratie interfaces voor machine 2 machine integratie

Ontwikkelt en ontwerpt technische implementaties binnen de administratieve applicaties binnen de organisatie

IT medewerker verantwoordelijk voor de correcte werking van (data verwerkende) informatiesystemen.

Different application integration types for application - application integration Well known integration types ares: - Webservices - Filetransfer and FTP etc See for details the description in the TenneT architecture

Application interfaces for application to application integration. This includes the fully automated system integration processes, ETL implementations and the automated and managed file transfer.

Application integration interfaces for machine 2 machine integration

Package with the description of generic architectural building blocks and solution building blocks.

Groepering van rollen gericht op architectuur in de organisatie van generiek naar gedetailleerde architect rollen zoals IT en data.

Uitwerken van architectuur modellen van de bovengenoemde generieke entiteiten in relatie tot de andere architectuur concepten als functies, processen, actoren en componenten.

Meta data wordt ingebed in een complexe inrichting van verschillende informatiesystemen en tools. Enerzijds als data producent en als consument en als meta data register. Rond dit register zal data integratie tussen, producent- en consumentsystemen noodzakelijk zijn omdat het up to date houden van de meta data zonder deze data integratie zeer arbeidsintensief en tijdrovend zal zijn. Daarnaast dient de meta data aanwezig in het meta data register op interactieve wijze beschikbaar gesteld te worden aan de vele betrokkenen rond het werkveld meta data via een (web)userinterface. Gezien de complexiteit van bovenstaande inrichting is een solution architectuur hierbij een randvoorwaarde.

Toepassen van architectuur principes, architectuur principes kunnen bij de uitwerking binnen projecten (bijvoorbeeld in een PSA) zorg dragen dat toegewerkt wordt naar een informatievoorziening die bijdraagt aan een hoge consistentie van data bij opslag, integratie en gebruik.

Bijvoorbeeld security en privacy officers, hebben behoefte aan het ontsluiten van specifieke onderdelen van de meta data. Met name bijvoorbeeld security en privacy classificaties en maatregelen om risico’s rond deze aspecten te verminderen. Het is een relatief kleine groep stakeholders met specifieke wensen, echter zij zullen veelal bereid zijn om te investeren in het analyseren van deze specifieke aspectmodellen.

Het assortiment is de verzameling van producten of diensten die een leverancier aanbiedt voor de verkoop.

Satisfaction of latent user desires and preferences, through services, behavior and presentation beyond actual demands.

Sommige attributen kenmerken zich dat zij bestaan uit een aantal attributen en of bedrijfsregels. Zij vormen daarmee een geaggregeerd attribuut. Echter in dat geval kan dit de notatie voor de betrokkeken veel eenvoudiger maken. Bijvoorbeeld een bezoekadres is een attribuut van een vestiging maar is in detail uitgewerkt in het attrbuut type met straat, huisnummer en woonplaats etc.

Benoem authentieke en kernregisters die aangewezen worden voor de opslag van bedrijfsobjecten en ontsluit deze via een gestandaardiseerde interface op basis van views en/of services.

Machine based validation of the data entered in the system but also based on timely intervals within the stored data. This is implemented in a kind of rule engine.

Amount of time the product is available to the user at the time it is needed.

Availability means that information must be available when it is needed Low (A1) The disruption of access to or use of information will do no or very little harm to TenneT as a company, and no harm to the continuous and secure supply of electricity to society Medium (A2) The disruption of access to or use of information could clearly harm TenneT, but do no harm to the continuous and secure supply of electricity to society High (A3) The disruption of access to or use of information could do considerable harm to TenneT, but not directly to the continuous and secure supply of electricity to society Very High (A4) The disruption of access to or use of information could (very) seriously and acutely harm TenneT as a company and/or directly harm the continuous and secure supply of electricity to society

Bedrijfsobjectenmodel met een definitie van de bedrijfs data objecten of (business glossary). Is hiërarchisch gezien het hoogst abstracte data model in de organisatie.

Organisatie ondersteunen met doelen, strategieën en kaders om dat als een productiemiddel in te zetten voor kosten reductie, klant betrokkenheid en bedrijfsresultaten.

Begeleiden van de andere data management functie zoals onder andere data architectuur, data management en data kwaliteit activiteiten. Activiteiten

• Toegankelijk maken van de data governance registers zoals metadata, RASCI matrix en kaders en roadmap voor alle stakeholders.
• Aansturen van de data management processen zoals data kwaliteit, data modelleren.
• Communicatie over data (kwaliteits) issues en te nemen maatregelen (binnen de roadmap).
• Ondersteunen, evalueren en valideren bij het relevante data management kennis gebied zoals SIPOC, betrokkenen, profielen en producten per kennis gebied.

Een begrijpelijke user interface voor medewerkers en gebruikers zorgt ervoor dat fouten en onduidelijkheden worden voorkomen. Daarnaast is een fijne user interface productiviteit verhogend

Begrijpen en implementeren van relevante wetgeving, beleid, procedures rond privacy, gegevensbescherming en vertrouwelijkheid

Bepaal de verschillende conventies rond data modellen zoals:

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

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)

Voor een data domein of een entiteit kan bepaald worden wat de huidige en gewenste kwaliteitsniveaus zijn op basis van het raamwerk. Is er een verschil tussen de huidige en gewenste kwaliteitsniveaus dan kunnen er maatregelen genomen worden om tot een voldoende hoog kwaliteitsniveau te komen voor dat domein cq die entiteit.

Referentie data wordt overal gebruikt in de orgnisatie. Eigenaarschap en stewardship wordt daardoor een uitdaging omdat met alle concerns rekening gehouden moet worden. Dit vraagt een bijzondere inrichting voor referentie data. Daarnaast is een generieke voorziening technisch gezien complex wat extra inzichten vraagt van eigenaar en steward.

Door de betrokkenen bij data kwaliteiten (data governance groep) worden één of meer issues gekoppeld aan de data kwaliteiten in het raamwerk. In het raamwerk zijn een aantal maatregelen gekoppeld aan deze data kwaliteiten

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

Opstellen van de doelen en requirements voor de specifieke situatie van de organisatie. Onderzoek de generieke requirements die bij leveranciers aanwezig zijn rond referentie data toepassingen

Referentie data wordt op eenplek beheerd maar op veel plekken gebruikt cq geconsumeerd. Dat vraagt meerdere vormen van data integratie voor zowel de data producenten en consumenten van referentie data. Veelal zal daarom een referentie data integratie architectuur nodig zijn.

Op basis van het raamwerk wordt een aantal maatregelen uit de catalogus geselecteerd en deze worden gecombineerd tot een set om te komen tot een oplossing.

Uitwerken solution architectuur voor referentie data inrichting

Er wordt een roadmap bepaald welke maatregelen in eenreleasematige uitwerking geimplementeerd gaan worden. De prioritering in de roadmap is veelal een combinatie van ernst van het issue en het realiseren van quick wins.

Welke rollen zijn relevant binnen het uitwerken van de data governance, zie de lijst van rollen zoals benoemd in de SIPOC uitwerking voor de participanten. Pas dit desgewenst aan naar veranderende omstandigheden.

Er wordt een data management kennisgebied gekozen en rond dit gekozen kennisgebied wordt de strategie geevalueerd op basis van relevante meta data. Met andere worden welke meta data is voor dit kennisgebied om dit ten behoeve van de strategie te ondersteunen.

Verkrijgen, implementeren en onderhouden van meta data is een arbeidsintensief proces. Echter de gewenste kwaliteitsniveau van het metamodel voor een bepaald kennisgebied dient daartoe bekend te zijn. Daarom dient er een data kwaliteitsproces doorlopen te worden om te bepalen wat het kwaliteitsniveau is en met welke maatregelen die kwaliteitsniveaus gerealiseerd en onderhouden worden.

Verrijken en transformeren van data van en naar geo locaties bijvoorbeeld door gebruik van database logica en software

Voor het geselecteerde kennisgebied wordt bepaald wat het meta meta model is. Met andere woorden wat is het (data)model op basis we waarvan we de meta data van dat kennisgebied gaan vastleggen. In onze situatie wordt hierbij veelal gekozen voor een bestaande modelleerwijze, wat feitelijk ook weer een meta datamodel heeft, zoals ArchiMate, UML en ER modellering). Onder dit meta model dient desgewenst een detaillering van het metamodel opgesteld te worden. Dit betekent dat van het metamodel een logisch- en een fysiek data model opgesteld wordt.

Beperken van replica’s. Actualiteit van gegevens wordt door replica’s negatief beïnvloed. Zeker bij de aanwezigheid van meerdere replica’s van een gegevensset is de laatst bijgewerkte replica de beperkende factor. Zeker in combinatie met vertragende interactievormen zoals batches e.d.

Beperken van replica’s brengt met zich mee dat de kans op verschillende inhoud van datasets kleiner wordt. Zeker de situaties waarbij replica’s veranderd en verrijkt worden tijdens de data integratie zijn veroorzakers van inconsistentie en moeten daardoor ontmoedigd worden.

Beperking van het aantal verschillende softwarestacks en zorgdragen dat deze aanwezige softwarestacks in de infrastructuur gestandaardiseerd worden ingericht. Bijvoorbeeld het dotnet framework als basis binnen de windows server infrastructuur.

Transformatie ten behoeve van integratie is een veelvoorkomende bron van precisieproblemen bij integratie. Analyseer risico’s en zoek naar componenten en integratievormen die de gewenste precisie tijdens data transport kunnen handhaven.

Maak gebruik van berichtvalidatie bij het gebruik van services. Denk hierbij aan de inzet van XSD validatie voor het syntactisch testen van berichten voordat de database opslag plaatsvindt. Laat berichtenverkeer waar mogelijk via de bovengenoemde business laag lopen.

Enumeratie van een lijst met mogelijke statussen behorende bij het besluit dat genomen wordt voor een verandering van de status voor een bepaald element

Besluitstatus type is feitelijk een specialisatie van de generieke entiteit voor een statustype.

Benadere medewerkers binnen de organisatie rond data management en governance binnen één domein. Bespreek de inrichting, wensen en verwachting aan en geef aan wat de verwachte rollen, activiteiten en verantwoordelijkheden zijn. Geef aan dat een aantal medewerkers deze rol dienen in te gaan vullen. Vul de interesse bij de betrokkenen.

Betrokkene bij data management bijvoorbeeld de data eigenaar, -steward en andere rollen betrokken.

Beveiliging van integratiestromen zal bijdragen aan de beveiliging van de gegevensset tijdens het transport. Dit gebeurd veelal door het versleutelen van de gegevensstroom en het authenticeren en autoriseren van bron- en afnemers. Houdt er rekening mee dat deze activiteiten een negatief effect kunnen hebben op de andere kwaliteiten als actualiteit en tijdigheid. Door het uitwerken van de verschillende beveiligingsvormen kan een adequate keuze van maatregelen gemaakt worden.

Zorg dat de verschillende betrokkenen in de organisatie zich bewustzijn van maatregelen die de kwaliteit verhogen van de data. Zoerg daarbij dat met zich bewust is van het eigen handelen van de data kwaliteit en het effect wat dat kan hebben op maatregelen

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

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

Ontwikkelt en ontwerpt technische oplossingen voor Data warehouse en business intelligence oplossingen.

Manager verantwoordelijk voor de toestand van het DWH en de BI artefacten.

Behandelen van big data als een tabelstructuur en werkt daarbij met een SQL achtige querytaal

Zorgdragen dat de privacy en vertrouwelijkheid van alle stakeholders is geborgd en wordt geaudit

Applicatie of organisatie overstijgende sleutels, bij data integratie kan een sleutel vanuit een bronsysteem onvoldoende uniek zijn. Zeker in het geval waar bijvoorbeeld gegevensset gecombineerd worden met andere sets kunnen aanvullende maatregelen noodzakelijk zijn. In die gevallen kan het benoemen van sleutels met voldoende uniekheid vanuit architectuur of de eigenaar van gegevenssets noodzakelijk zijn. Denk bijvoorbeeld aan het BSN en KvK nummer als organisatie overstijgende sleutel.

Hieronder worden een aantal voorbeelden uitgewerkt specifiek voor de Voorbeeld context om voorbeelden te geven hoe je het CDM op basis van een aantal bouwblokken of patronen omzet naar een LDM.

Uitgewerkt Conceptueel data model in een (meta data) register in een voor de stakeholders toegankelijke representatie.

Chief Executivel Officer, hoogst hiërarchisch verantwoordelijke voor de algemene organisatie.

Chief Financial Officer, hoogst hiërarchisch verantwoordelijke voor de financiën

Characterizes the amount of effort to change a system.

Check constraints zijn extra functionaliteit in een database waarin je op basis van een statement extra condities kunt toevoegen aan een of meerdere kolommen. Dit extra controles toe te voegen aan deze kolommen

Clarity of making the user aware of the functions the software can perform.

De logische, structurele en hiërarchische ordening van producten

Hoogste abstractielaag in de ordening

De laag onder de classificatiegroep (zie definitie classificatiegroep (laag 3)

De abstractielaag onder de hoogste abstractielaag in de ordening van producten (Laag 2)

Cloud and on-premise deployment options with ability to migrate from cloud to on-premise (cloud is preferred for short term temporary solution)

Management of clusters in a distributed or cloud based infrastructure

Transformeren van datastructuren in XML, HTML en Json naar interpreteerbare en valideerbare data tbv de kwaliteit

https://en.wikipedia.org/wiki/Column_family

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.

Dit heeft betrekking op de mate waarin bepaalde attributen binnen een data entiteit aanwezig zijn. Daarnaast geldt de compleetheid ook voor het altijd voorkomen van een bepaalde set van entiteiten (rijen) in een data set.

This refers to the degree in which certain attributes are present within a data entity. In addition to that the completeness also counts for a certain set of entities (rows) within a data set always being present. For example a person could only have the quality name, yet also consist of nickname, first names, surname and maiden name. In the last case there is a higher completeness

Where appropriate certain industry (or government) laws and guidelines need to be complied with, i.e. SOX. This subcharacteristic addresses the compliant capability of software.

Big data sets can be voluminous so compressing has advantages for storage and/or processing

Concepten bepalen de opbouw van het metamodel en kennen een paar abstracte concepten van specialiseren naar verschillende modelleertalen maar ook naar kennisgebieden in de metadata. Er wordt bijvoorbeeld een conceptueel datamodel uitgewerkt op basis van Meta Data Management op basis van het DMBoK. Concepten kunnen aggregaties bestaande uit andere concepten van hetzelfde concepttype maar ook van een ander concepttype. Bijvoorbeeld een UML Klasse entiteit bestaat uit Eigenschappen van het Concepttype Attribute en het Concepttype Operatie.

ieder concept kent een een concepttype en dit is feitelijk een supertype dat een aantal kenmerken van ieder concept definieerd

• De weergave of verschijningsvorm van het concept
• De restricties die gelden voor een concept
• De functionaliteit van het bijbhorende concept beschreven binnen het contenttype

Het concepttype is een specialisatie van een concept maar heeft ook een relatie waarmee het concept gedefinieerd wordt

Brengt binnen een domein aan welke conceptuele data entiteiten voorkomen. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie of aggregatie connector tussen een domein en een data entiteit. Er wordt zo veel mogelijk voorkomen dat een conceptuele data entiteit onder meerdere domeinen valt Van iedere data entiteit wordt een definitie gegeven. Desgewenst wordt onder de kenmerken een lijst van synoniemen opgegeven. Een domein data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit

Uitwerking van het conceptuele data enteiten inclusief de namen, definitie en synoniemen. Kan gegroepeerd zijn in een domein

Conceptueel data model omvat de data entiteiten inclusief de bijbehorende definities (inclusief de bovenliggende domeinen) op basis waarvan de data kwaliteiten gerelateerd worden aan deze data elementen.

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.

Inzetten van modelleeromgevingen voor het opstellen van modellen van de gegevensbehoefte en het – aanbod.

Tussen conceptuele data entiteiten kunnen relaties gelegd worden. Voor een relatie wordt een naam gegeven. Bij voorkeur in de vorm van een werkwoord. Een gerelateerde data entiteit heeft alle kenmerken van de conceptuele data entiteit.

Desgewenst kan een hierarchie worden opgebouwd van de conceptuele data entiteiten. Dit wordt gemodelleerd met de specialisatie connector. Houdt er rekening mee dat een sub data entiteit gespecialiseerd kan worden door opnieuw een sub data entiteit.

Een concrete logische data entiteit wordt gemodelleerd in een class stereotype. Een logische data entiteit heeft een naam en een definitie Voor concrete data entiteiten kunnen meerdere attributen gedefinieerd worden. Een concrete data entiteit erft alle kenmerken van een abstracte data entiteit als er een specialisatie bestaat tussen deze entiteiten.

This means the prevention of the disclosure of information to unauthorised individuals and / or systems Low (C1) Unauthorized disclosure of information will do no or very little harm to TenneT as a company, and no harm to the continuous and secure supply of electricity to society Medium (C2) Unauthorized disclosure of information could clearly harm TenneT, but do no harm to the continuous and secure supply of electricity to society High (C3) Unauthorized disclosure of information could do considerable harm to TenneT, but not directly to the continuous and secure supply of electricity to society Very High (C4) Unauthorized disclosure of information could (very) seriously and acutely harm TenneT as a company and/or directly harm the continuous and secure supply of electricity to society

Een product dat samengesteld kan worden uit één of meerdere opties en accessoires Een configureerbaar product (zie definitie "Product") is een product dat in zeer veel configuraties verkocht kan worden. Afhankelijk van het type vraag wordt de gewenste configuratie samengesteld. Het eindproduct wordt samengesteld ("geconfigureerd") door het selecteren van opties en accessoires. Niet alle combinaties zijn hierbij mogelijk. De (on)mogelijkheden worden vastgelegd middels zogenoemde configuratieregels.

Confluence is een webbased tool voor samenwerken en het ontsluiten van kennis binnen groepen van stakeholders.

Similar to compliance for functionality, but this characteristic relates to portability. One example would be Open SQL conformance which relates to portability of database used.

Requirements for consumers when connection to a service or service implementation (interface)

This refers to the fact that the one data set of a certain entity is equal to another data set. In other words a data entity is always the same regardless of the source. An example of a low consistency is when there are differences between data sets of the same entities originating from different sources. Replication of data is often a source of low consistency.

Dit heeft betrekking op het feit dat de ene data set van een bepaalde entiteit gelijk is aan een andere dataset. Met andere woorden is een data entiteit onafhankelijk van de bron altijd dezelfde.

Introduceren van voorzieningen als het datawarehouse, centrale gegevensvoorziening en gestandaardiseerde webservices. Bij het selecteren van applicaties en (cloud)services rekening houden met het feit dat er gewerkt wordt met authentieke- en kernregisters. Met andere woorden: inzet van applicaties is gebaseerd op een servicelaag waarbinnen generieke data entiteiten worden ingezet.

Iemand in dienst van een instelling of organisatie met wie contact kan worden opgenomen bij behoefte aan communicatie; iemand in dienst van een instelling of organisatie via wie de communicatie verloopt; degene met wie de betrokken partijen communiceren;

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

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

Of is dit een attribuut in het LDM

Converteren van datatypes naar andere datatypes (tekst {-} Numeriek). Inclusief transformatie naar datatypen op andere platformen zoals database, XML, softwaretalen en localisatie.

Coordination of automated tasks for example in batch processes and mapreduce.

Dit is een weergave van alle elementen in het data management model dat de uiteindelijke inrichting vormt. Zij realiseren of beinvloeden dan ook de principes en de requirements. Met requirementis dit positief met beinvloeden is dit negatief

Inclusief de historie van toegang voor gebruikers (personen en systemen)

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)

Data invoer via schermen voor gebruikers

Generic description of the interface for the extraction of standardized data for the various consumers.

Logische service voor de import van data voor andere systemen

Selecting data sources on information content and data qualities

Logical service for the import of data from other systems and sources

Analysing the cleaned, aggregated and filtered datasets

Data analytics based on data integration layer provides real-time performance and scalability next to batch processing

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

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

Bepaal in samenspraak met de eigenaar de beveiligingscategorieën en richt op basis daarvan de infrastructuur in en neem de bijbehorende maatregelen in de beheerorganisatie.

Met name de eigenaar is eindverantwoordelijk voor de data entiteiten en de meta data die van de verschillende kennisdomeinen wordt vastgelegd. Dit is een relatief kleine groep met een grote mate van betrokkenheid. Je mag dan ook verwachten dat zij bereid zijn om de verschillende modellen te analyseren en te interpreteren. Desgewenst zijn zij bereid om trainingen te volgen op dit vlak.

Uitwerken en beschrijven van de verschillende architectuur concepten als processen, applicaties, (data) objecten en het in kaart brengen van de onderling relaties.

Modification of data via (webbased) screens. This includes geo based screens

Inrichten eigenaarschap en beheer van gegevensentiteiten en gerelateerde concepten.

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

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

Data governance is het centrale proces in data management. Vanuit data governance worden alle andere kennisgebieden en werkprocessen aangestuurd met behulp van doelen en procedures en richtlijnen.

Is het uitvoeren van controle en beheer omtrent het beheer van data assets. Data Governance stuurt alle andere data processen.

Groep van rollen in de organisatie die betrokken zijn bij data management in het algemeen en governance in het bijzonder.

Implementatie van governance implementatie door enerzijds de bemensing van de rollen als data eigenaar en - steward voor de verschillende bedrijfsobjecten in de organisatie.

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

Data governance gaat de hele organisatie aan. Er is altijd een risico dat er versnippering van activiteiten ontstaat. Data governance heeft een nauwe relatie met veel disciplines zoals enterprise architectuur, financiën, control, security en privacy. Een data governance officers kan de coördinatie en sturing van de inrichting verzorgen. De DGO zal nauw samenwerken met architecten, security en privacy officers en indien aanwezig de CIO office. Activiteiten

• Werkt nauw samen met de data owners of vervult dit als een combirol

• Signaleert issues binnen de verschillende data management projecten en initiatieven en brengt betrokken bij elkaar en informeert hen

• Communiceert met de organisatie over data management projecten, roadmap en onderwerpen.
• Betrokken bij de data management projecten (roadmap) of backlog.

• Initieert en neemt deel aan verschillende gremia rond data bijvoorbeeld in de Data governance overleggen en de data goverance board.

Vaardigheden

• Kennis van de processen, wensen, behoeften, management en binnen één of meerdere domeinen op management niveau
• Kennis van data management kennisgebieden met name op het gebied van data governance en data kwaliteiten.
• Management vaardigheden en in staat tot delegeren van data activiteiten

• In staat tot samenwerken en communicatieve vaardigheden.

Uitwerking van het data governance beleid en de strategie inclusief de roadmap van welke governance activiteiten in welke volgorde worden uitgevoerd in de organisatie.

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.

Aanlevering van data of informatie aan dit data proces.

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

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.

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).

Het kennisgebied data kwaliteit gaat in op welke wijze een organisatie kan zorgdragen voor data met voldoende kwaliteit afhankelijk van de context. Dit heeft daarmee raakvlakken met onder andere data modelleren, - governance en - architectuur.

Datakwaliteit conform het raamwerk van DMBoK

Een data kwaliteits issue is een probleem rond een van de datakwaliteiten die een probleem vormen in de bedrijfsvoering en de bedrijfs informatievoorziening. Rond een of meerdere issues rond data kwaliteit wordt een oplossing gezocht. Veelal worden conform de ITIL werkwijze kwaliteits issues gecombineerd tot een problem waartoe een release gerealiseerd wordt die een oplossing introduceert. Dat kan zowel technisch als procesmatig van aard zijn.

Meta data is omvangrijk en relatief complex. Echter meta data ter ondersteuning van de andere bedrijfsfuncties gebaseerd op data management is direct gerelateerd aan de kwaliteiten van deze data. Dat betekent dat er een kwaliteitsinventarisatie opgesteld dient te worden van de gewenste datakwaliteiten gebaseerd op het reeds gedefinieerde Voorbeeld datakwaliteitsmodel.

Data kwaliteit kent een volwassenheid. Deze volwassenheid is meetbaar met een data kwaliteitsscan of assessment en geeft een resultaat. Dit kan periodiek herhaald worden. Dit geeft focus aan de prioriteit in de data kwaliteits issues die bestaan en welke maatregelen in een prioriteitsvolgorde uitgevoerd (gaan) worden.

Kaders en richtlijnen zoals modelleer- en naamgevingsconventies, principes voor de verschillende data kaders en maatregelen welke zorgdragen met data met een kwaliteitsniveau van een voldoende hoog kwaliteitsniveau.

Implementatie van kwaliteitsmaatregelen rond een prioritering van de data kwaliteits issues. Veelal worden issues gecombineerd tot een clustering van een aantal maatregelen om tot een oplossing van deze issues te komen. Hierbij wordt een groep van maatregelen gecombineerd een release van maatregelen die geimplementeerd worden om het kwaliteitsniveau naar het wenselijke niveau te brengen.

Een maatregel is een activiteit zowel technisch van aard, bedrijfsproces of werkinstructie die zorg draagt voor het oplossen van een data kwaliteits issue gerelateerd aan het kwaliteitsraamwerk.

Data management is gericht op het optimaal beheren en gebruiken van data in de Voorbeeld organisatie. Het gaat daarbij om het verwerken, rubriceren, opslaan, beschikbaar stellen, beveiligen en onderhouden van alle gegevens die voorkomen in de IT systemen die u gebruikt.

Data management is de ontwikkeling en uitvoering van architecturen, beleid, praktijken en procedures die de volledige gegevens levenscyclus behoeften van een onderneming naar behoren beheren." Deze brede definitie omvat beroepen die mogelijk geen direct technisch contact hebben met aspecten van gegevensbeheer op een lager niveau , zoals relationeel database beheer.

Beschrijving van de specifieke data management doelen op basis van de organisatie brede doelen en organisatie strategie. Wordt uitgewerkt als een specialisatie van een doel in de organisatie strategie.

Dit is de meest generieke groep rond data management. Feitelijk is dit iedere betrrokkene binnen de organisatie die op enigerlei wijze betrokken is bij data. Wie is dit niet? In het betrokkenen model is dit daarmee de rootnode van het betrokkenen model

Data of informatie management principes stellen kaders aan verandering in de organisatie, veelal binnen projecten binnen de data roadmap. Uitgewerkt in het selecteren van bestaande standaarden zoals DMBoK, ArchiMate. De kaders worden uitgewerkt op basis van principes gebaseerd op de principes binnen de enterprise architectuur.

Kaders en richtlijnen zoals modelleer- en naamgevingsconventies, principes voor de verschillende data management processen die aangestuurd worden vanuit data governance.

Data management kent een volwassenheid. Deze volwassenheid is meetbaar met een data maturity scan en geeft een resultaat. Dit kan periodiek herhaald worden. Dit geeft focus aan de prioriteit in de data governance roadmap.

Data management kent een volwassenheid. Deze volwassenheid is meetbaar met een data maturity scan en geeft een resultaat. Dit kan periodiek herhaald worden.

Baseline aanwezig

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.

Transformatie van de data zoals opgeslagen in de asset data registratie en transformatie naar een model voor berichten (CGMES, datamarts of bestandsformaten).

Transformation of the data as stored in the asset data registration and transformation to a model for messages (CGMES, data marts or file formats).

Data modelleren is een kennisdomein binnen data management dat tot het data fundament behoort. Er worden meerdere data modelleerlagen uitgewerkt en toegelicht. Het heeft een nauwe relatie met data governance, data kwaliteit en architectuur.

In het beschrijvend model worden een aantal data modellen uitgewerkt van abstract (conceptueel model) naar technisch platform specifiek (fysiek model). Dit model is feitelijk het centrale model voor meta data waaraan de andere domeinen gekoppeld zijn.

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

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

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

Opstellen drielaags data model voor referentie data items inclusief het toepassen van data model patronen voor referentie data

Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie.

Ontwerp en implementatie van data opslag en -persistentie.

Fysieke opslag van de gegevens in een (relationele) database.

Verzenden van data of informatie vanuit data proces.

Data Owners of data eigenaren ontwikkelen strategisch beleid rond data sets en nemen hieromtrent de beslissingen, veelal gebaseerd op een opsplitsing in domeinen. Data eigenaarschap is een specifiek onderdeel van een rol als lijn- of divisiemanager. Activiteiten

• Vertaalt data strategie en doelen naar organisatie brede doelen voor motivatie van de data kaders en richtlijnen.

• Verantwoordelijk voor bepalen van de data maturity assessments en aanpak.

• Neemt beslissingen over issues rond data op het vlak van data kennisgebieden (kwaliteit, datagebruik, security).

• Samenwerken met andere data stakeholders (management, architect, X analisten, steward, X officer ).

• Communiceert met de organisatie over data management onderwerpen.
• Bepaalt de data management projecten of backlog.

• Initieert en neemt deel aan verschillende gremia rond data bijvoorbeeld in de data governance- of architecture board.

Vaardigheden

• Kennis van de processen, wensen, behoeften, management en binnen één of meerdere domeinen op management niveau.
• Kennis van data management kennisgebieden met name op het gebied van data governance en data kwaliteiten.
• Management vaardigheden en in staat tot delegeren van data activiteiten.

• In staat tot samenwerken en communicatieve vaardigheden.

Data ownership/stewardship and control of the data in the data integration layer. Central management around gathering, integration, and control of data is with the organisation. The single source of truth should include the most possible finest granularity of data.

Data kennisgebied of data management proces uitgewerkt op basis van een ArchiMate Business Function vanwege de Voorbeeld viewpoints. Dit Data proces wordt gevoed door data entiteiten die aangeleverd worden door een leverancier

Processing of data before it is stored in the data storage and when the data is retrieved from the storage

Processing activities for filtering, cleaning and transformation of datasets

ETL achtige tool voor transport van Hadoop naar gestructureerde dataopslag zoals RDBMS en DWH

Transformatie van data naar diverse protocollen, bijvoorbeeld voor de implementatie van webservices, REST maar ook naar een voor rapportages leesbaar formaat

Transformation of data to various protocols, for example for the implementation of webservices, REST but also to a format readable for reports

Functionaliteit om de gegevens te publiceren zoals opgeslagen in de gegevens registratie voor gebruik van verschillende soorten consumenten.

Functionality to publish the data as stored in the data registration for use of various consumer types.

See package with the description of these DaMa qualities

MDM like function that aggregates all the data in a standardized data model

MDM functie van aggregatie van de data in een gestandaardiseerd data model

Actuele registratie functie met opslag en verwerking van de master en referentie data

Actual registration function with storage and processing of the master data

Bepalen van de gegevensbehoefte binnen de verschillende activiteiten van werkprocessen en het vergelijken van deze behoefte met de reeds aanwezige gegevensverzamelingen.

Application functions and activities for securing datasets and storage functionalities

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

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

Inclusief classificatie

Not part of a data architecture but the input of the architecture, it is the raw material of a data pipe and therefore an essential part

Data sources can be run on heterogeneous environments, several deployment models (on-premise, cloud, etc.) and can be internal and/or external

Stewards richten zich op tactisch en operationeel beleid en zijn gedelegeerd vanuit de Owners. Data steward is een specifiek onderdeel van een rol zoals een X beheerder of een key user. Activiteiten

• Stelt conventies, kaders en richtlijnen op voor stakeholders rond de data zowel binnen IT als bij de data gebruikers.

• Is betrokken bij het formuleren van de data doelen gebaseerd op de organisatie strategie en vertaalt die naar kaders.
• Signaleert en inventariseert data kwaliteits issues
• Beheert maatregelen voor data kwaliteiten en begeleidt activiteiten om de kwaliteiten te verbeteren
• Beheert de registraties van data governance zoals alle data eigenaarschap (RASCI), data domeinen en -objecten, kaders etc en kwaliteiten en maatregelen.
• Creëren en beheren van de metadata
• Betrokken bij bepalen van de data maturity assessments en aanpak
• Operationele data governance activiteiten
• Ondersteunen business en informatie analisten vanuit data perspectief
• Definieren van metrieken voor data kwaliteit
• Samenwerken met andere data stakeholders (architect, X analisten, owner, officer )
• Communiceert met de organisatie over data management onderwerpen

Vaardigheden

• Kennis van de processen, wensen, behoeften, informatie en data binnen de organisatie binnen één of meerdere domeinen
• Kennis van data management kennisgebieden met name op het gebied van data governance en data kwaliteiten.
• Bij voorkeur kennis van de data en waar deze in de diverse informatiesystemen zijn terug te vinden.
• In staat tot samenwerken en communicatieve vaardigheden.
• Analytische en gericht op vinden van oplossingen rond data (kwaliteit).

Physical storage of the data in a (relational) database.

Storage of primary and temporary datasets for usage in higher layers of the architecture

Data strategie van de Voorbeeld organisatie is een specifieke strategie gebaseerd op de organisatiestrategie.

Beschrijving van de data roadmap (lijst van activiteiten) gebaseerd op een uitwerking van de data strategie in een aantal data specifieke doelen.

Data target based on a standardized data model. Based on this model and the included data entities one or more interfaces can be implemented for the consumers.

Transformation and transfer functionality from data sources to storage, processing and usage.

Usage of the processed data in work processes in the consumer organisation

Validatie van gegevens op basis van de gegevens die in het systeem zijn ingevoerd en eventueel op de bestaande gegevens die zijn opgeslagen in de stamgegevens registratie. Het is essentieel dat alle gegevens die worden ontvangen van de acquisitie/registratie service in deze functies worden verwerkt voordat ze worden opgeslagen in het gegevens register

Validation of data based on the data entered in the system and eventually on the existing data stored in the master data registration. It is essential that all the data received from the acquisition/registration service is processed in these functions before it is stored in the data register

Verwerken van data voordat het opgeslagen wordt en verwerken van data bij opvragen

Inzet van voorzieningen voor data virtualisatie, authentieke- en kernregisters en ontsluiten van de basisregistraties.

Visualisation of the data or information for interpretation by analists and users

Zal veelal kennis hebben van, de architectuurdoelen, -kaders, het bedrijfs-, applicatie- en datalandschap in de huidige- en de gewenste situatie. Ze hebben daarnaast veelal diepgaande kennis van data patronen, diagnostische technieken of het opstellen van de verschillende modelleertechnieken.

Integration from data storage to data storage. For example the relational database integrations like - views, - materialized views - database logic in packages and stored procedures. - ETL: implementations

Specific implementation of an interface based on a database link concept

Richt eigenaarschap en beheerorganisatie in van bronsystemen èn koppelvlakken, door voor bronsystemen en koppelvlakken eigenaarschap te benoemen wordt de verantwoordelijkheid belegd. Deze verantwoordelijke zal veelal geselecteerd worden op basis van betrokkenheid bij de gegevensset (bijvoorbeeld door procesrelevantie). Introduceren van beslisbomen voor het bepalen van de behoefte aan actualiteit en beschikbaarheid van gegevenssets Inrichten van functionele beheerprocessen en het vastleggen van afspraken rond de actualiteitsniveau’ s van gegevensverzamelingen.

In dit voorbeeld zie je hoe je voor data domeinen of - entiteiten een score kunt opstellen voor de datakwaliteiten. Dit kan zowel voor de huidige als de gewenste situatie gedaan worden.

Beschrijven en toepassen van patronen voor sleutel identificatie en het afdwingen van referentiele integriteit. Zoals het uitbreiden van interne sleutels met een unieke applicatiesleutel of het toepassen van GUID’s e.d. Pas deze patronen toe binnen zowel de datawarehouse als de operational datastore omgeving toe.

Bij invoerelementen kunnen near realtime validaties worden toegevoegd. Denk bijvoorbeeld aan, getal en datum tijd validaties of email patroon controls bij invoer

Definiëren van de doelen strategie voor de Voorbeeld organisatie. Activiteiten

• definiëren van de gewenste vaardigheden met name voor de data owners en -stewards.
• Definiëren van de relevante kennis gebieden voor de Voorbeeld organisatie.
• Opstellen van profielen voor data governance betrokkenen.
• Inrichten van de registratie voor de diverse deliverables zoals principes, kaders.
• Bepalen van de meta data.
• Iteratief bepalen data management maturity op basis van een scan.

Voor de data kwaliteiten voor data domeinen of - entiteiten kan een huidig en gewenst kwaliteitsniveau bepaald worden. Bijvoorbeeld door het geven van een rapportcijfer van de huidige en gewenste situatie

Definitie van een kennisgebied of bedrijfsfunctie op basis van een Meaning

Meta data dient begrip te introduceren over de verschillende data management kennisgebieden. Dit wordt gedaan door vanuit meta data eisen, definities, en conventies te verstrekken aan deze kennisgebieden. Dus voor bijvoorbeeld data modellering, - governance en -architectuur wordt het meta data model bepaald en dit wordt vervolgens uitgewerkt ter ondersteuning van deze data management kennisgebieden. Met name begrippen in het conceptuele data model zijn in deze daarom randvoorwaardelijk en feitelijk het organisatie specifieke raamwerk (begrippenboom/conceptueel model) op basis waarvan het metamodel de andere kennisgebieden uitwerkt.

Effort needed to reestablish the essential functionality after a breakdown.

Extra maatregelen vanuit een bepaalde technische scope zoals databases software user interfaces etc

Een dienst is een transactie waarbij geen fysiek product wordt geleverd, maar deze worden wel verkocht of ingekocht, denk hierbij aan bijvoorbeeld arbeidsloon verzendkosten, installatiekosten, onderhoud.

Distinguish and decouple classic BI, near real-time BI (Business Intelligence), and real-time OI (Operations Intelligence) and prioritize OI real-time requirements.

Doelen die gerealiseerd door de introductie van dit specfifieke data management kennisdomein of bedrijfsfunctie

Domein is verantwoordelijk voor een domein binnen de organisatie zoals bijvoorbeeld sales- of klant domein etc.

Zorg voor duidelijke werkinstructies vanuit het perspectief van data kwaliteit. Veelal wordt in werkinstructies een introductie gedaan van workarounds die een negatief effect kunnen hebben op de kwaliteit van de data

Signaleren van duplicaten in sleutels en in combinaties van attributen in dataobjecten.

eDienst zoals WMO, Vektas via Vecozo

This characteristic is concerned with the system resources used when providing the required functionality. The amount of disk space, memory, network etc. provides a good indication of this characteristic. As with a number of these characteristics, there are overlaps. For example the usability of a system is influenced by the system's Performance, in that if a system takes 3 hours to respond the system would not be easy to use although the essential issue is a performance or efficiency characteristic.

De natuurlijke persoon die daadwerkelijk gebruik maakt van het zorghulpmiddel.

An employee is a person that has a function for supporting the trainees in our training company

Enterprise architect voor het opstellen van organisatie brede architectuur zowel beschrijvend als het opstellen van kaders en richtlijnen gebaseerd op de organisatie strategie.

Enterprise bestaat uit zowel een beschrijvende architectuur rond de inrichting van de enterprise op basis van bedrijfs- applicatie- en infra architectuur. Daarnaast omvat de enterprise architectuur ook de kaderstellende architectuur (principes).

Is een specialisatie van een concept en beschrijft daarmee een aantal aspecten van een entiteit

• De reden en motivatie van de entiteit
• Kenmerken van de entiteit
• Sjabloon van de entiteit

Entiteiten zijn een specialisatie van een concept maar zijn zelf ook abstract waarvoor voor metadata kennisgebieden specialisaties zijn geintroduceerd. Er is een voorbeeld uitgewerkt voor meta data management entiteiten als specialisaties van dit element.

Dit is de entiteit waarvan de status bijgehouden gaat worden. Denk hierbij aan besluiten, offertes, orders etc waarvan de status wordt vastgelegd. Bijvoorbeeld gerelateerd aan een besluitvormend proces of een processtap

Dit is de entiteit waarvan de levensloopfase bijgehouden gaat worden. Denk hierbij aan levensloop, processtappen en events waarvan de status wordt vastgelegd.

Een enumeratie geeft een lijst van waarden en bepaalt daarmee een domein voor een attribuut. Een enumeratie kan bij meerdere eigenschappen gebruikt worden

ERP (or EAM) functionality for the registration of data within a number of highly standardized processes using asset data.

Complex transformation between different database structures

Evalueer de implementatie van de governance binnen data management binnen dit domein. Itereer desgewenst binnen dit domein voor een volgende volwassenheidsniveau of selecteer een nieuw domein.

Clarity of the software product’s status (progression bars, etc.).

Unmanaged and user driven export of asset data to various office documents including CSV and XML.

Onbeheerde en gebruikersgestuurde export van asset data naar diverse kantoor documenten waaronder CSV en XML.

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.

Extract functionality for receiving data from the source systems. This has a XML format and the source is either a webservice or a XML file. The data is extracted and prepared to be transformed

De vervaardiger van een product

Prestatiece * Gebruiker *Contractafspraak * Facturatieregel * Betaler

Een factuur is een lijst waarop een overzicht staat van de geleverde goederen of diensten en wat hier voor betaald dient te worden, alsmede het totaalbedrag dat de ontvanger van de factuur verschuldigd is. Een factuur dient aan bepaalde voorschriften te voldoen om als zodanig betiteld te mogen worden.

De factuurregel(s) laten de klant zien welk artikel (eventueel met artikelnummer) of dienst is/zijn geleverd, inclusief aantallen en de daarvoor geldende prijzen. De factuurregel(s) zijn dus een specificatie van het geleverde.

The ability of software to withstand (and recover) from component, or environmental, failure.

Data saved in a file for example semi structured like: XML, XLS, JSon, edifact etc Unstructured like Word, Text etc.

File transfer for example via FTP or the usage of a file share, mostly applied for batch data processing

Transformation of a datafile (mostly semi structured) for example an XML file with an internal datamodel that has to be transformed to the standardized model.

Flexibility in terms of integrating different parallel data sources and providing integrated real time data in a scalable way

Flexible customizable analytics functions (self-defined and customizable algorithms) covering rules-based analytics and machine learning

Rond data en gebruik van data ontstaan eenvoudig misverstanden en onduidelijkheden. Daarom dient de datamodellering geformaliseerd te worden. Bijvoorbeeld door te kiezen voor reeds aanwezige geformaliseerde datamodelleertalen. Naast de modelleerconventies zijn ook naamgevingsconventies binnen datamodellering een belangrijke toevoeging aan de gezamenlijke taal. Daarnaast om geen onduidelijkheid te krijgen over semantiek, syntaxis en toepassen van de data in de organisatie

Interface to standardized data via (web) forms and pages

Forms and reports interfaces in which users can retrieve asset data in an interactive manner

Formulieren en rapportage interfaces waarin gebruikers asset data op een interactieve manier kunnen opvragen

See https://en.wikipedia.org/wiki/Stepwise_regression

Functional modules and data integration layer can be hosted on different physical environments, e.g. the data integration layer is on-premise while the functionalities are plugged in analytics cloud solutions that work on top of the data

Functionalities can be developed and plugged in on top of dedicated data integration layer as functional modules or can be sourced from 3rd parties (make or buy decision)

Existence of a set of functions and their specified properties. The functions are those that satisfy stated or implied needs.

Medewerker die een omschreven functie uitoefent waarvan de taken, verantwoordelijkheden en bevoegdheden zijn afgesproken en (doorgaans) schriftelijk gedocumenteerd.

Een groep stakeholders die diepgaande kennis heeft van (standaard) informatiesystemen en het onderliggende datamodel inclusief de door de leverancier gebruikte objecten en hun definities. Zij zullen in staat zijn om ook meer complexe modellen van de meta data te interpreteren.

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

Fysiek datamodel zowel van de berichtdefinities binnen data integratie. Daarnaast de datamodellen van de diverse administratieve toepassingen én het data model van het datawarehouse.

Stel generieke eisen aan gangbare validaties zoals datum en numerieke waarden, postcodes etc en beschrijf hoe en waar deze geïmplementeerd en getest moeten worden. Dit kan zowel op gegevensopslag als op gegevensintegratieval geïmplementeerd worden.

Machinegebaseerde validatie van de gegevens die in het systeem zijn ingevoerd, maar ook op basis van tijdige intervallen binnen de opgeslagen gegevens. Dit wordt geïmplementeerd in een soort regelmachine.

Datatypes in de verschillende database platformen maken het mogelijk om op basis van datatypen beperkingen in te bouwen in verschillende datatypen. Zo kun je verschillende numerieke dataypen kiezen zoals integer, decimalen (met het aantal cijfers voor of achter de komma, float, etc. Hiermee zijn extra validaties mogelijk op basis van deze datatypen

Gebruik van minimale en maximale cardinaliteiten voor zowel elementen als de attributen. Hiermee kan verplicht worden afgedwongen. Maar ook de mogelijkheid om meerdere elementen vast te leggen voor het realiseren van compleetheid

Gebruik van extra structuren in schema's om extra beperkingen in attributen te implementeren op basis van domeinen (waardelijsten) of codelijsten

Unieke indexen aanleggen kan worden gedaan op basis van de sleutel (de primary keys bijvoorbeeld). Echter als je dat zou willen dan kan dat ook op een combinatie van kolommen voor extra duplicatie validatie checks

Maak gebruik van interactiepatronen om gebruikers door complexe stappen in het invoeren en muteren van gegevensstructuren te leiden

Groep van gebruikers van data en IT voorzieningen waarin data verwerkt wordt.

Publicatie van activagegevens naar verschillende typen gebruikersinterfaces

User interfaces voor gebruikers interactie met de data opgeslagen in het register

Een gemeente is een woonkern of groep van woonkernen (dorpen, steden) met het bijbehorende gebied die samen worden bestuurd door een politiek apparaat.

This is a logical service for the publication of a certain standardized dataset. In the current implementation of TDP plateau 1 list of differences. This logical dataservice is implemented in one or more technical interfaces like user interfaces or XML webservices

Description of generic requirements for all the transformation functionalities

Geo functionality and register in combination with the extraction of asset data in combination with geo data and maps

ETL implementations specific for the transfer of geo data (for example FME)

Een bijzonder ETL proces om geo data te transformeren van de bron naar de masterdata.

ETL transformatie voor GEO data om data uit een register te verplaatsen naar consumerende informatiesystemen

Geo viewer intereface for the retireval of asset data in combination with geographical selection and representation functionality

Geoviewer interface voor het ophalen van asset data in combinatie met geografische selectie en repres en tatie functieality

Message based transfer of geo data for example based on WMS/WFS/WMTS or GML over webservices

Op berichten gebaseerde overdracht van geodata bijvoorbeeld op basis van WMS/WFS/WMTS of GML via webservices

Is een extra klasse met dezelfde kenmerken als de Concrete Logische Data entiteit en is toegevoegd om de associaties goed leesbaar te houden.

Inzetten van gestandaardiseerde koppelvlakken vergroot de kans op hergebruik door een grote groep afnemers. Hierdoor verminder de behoefte om replica’s in te zetten. Beheerprocessen kunnen bijdragen aan het introduceren van deze gestandaardiseerde koppelvlakken.

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

Local and (inter) national government agencies that use standardized datasets

Open source suite voor big data oplossingen

Validaties van data via invoerschermen door gebruikers

Availability of instructions for the user on how to interact with the software

Hadoop component voor SQL achtige bevraging

Op basis van data kwaliteits issues gerelateerd aan het data kwaliteiten raamwerk kan een priotering opgesteld worden voor het verbeteren van de datakwaliteit op basis van een aantal maatregelen. Veelal wordt dit gecombineerd in een kwaliteitsrelease

Visueel voorbeeld van een RASCI matrix.

Gebruik van gestandaardiseerd geconfigureerde componenten in de applicatie- en presentatielaag.

Implementeren van de referentie data inrichting op basis van ingebedde werkprocessen en inzet van geautomatiseerde oplossingen inclusief integratievormen voor referentie data consumenten.

Implentation and operations processes for developing and maintaining the implemented data pipes

Richt indien mogelijk een compliance voorziening in voor gangbare validaties etc.

Maak gebruik van een drielagenarchitectuur binnen softwarecomponenten waarbij de (middelste) business laag zorg draagt voor validiteitschecks en draag er zorg voor dat alle database mutaties via deze gecentraliseerde business laag verwerkt worden.

Implementeer de kwaliteitsrelease. Dit is veelal een combinatie van technische IT maatregelen zoals hjet doen van aanpassingen in informatiesysteem, data modellen en infrastructuur samen met aanpassingen in bedrijfsprocessen of in de werkinstructies voor de betrokkenen.

Inrichten van de data management governance met rollen, profielen en activiteiten en verantwoordelijkheden van de data governance rollen. De belangrijkste rollen in deze zijn de data eigenaar en - steward. Activiteiten

• Inrichten van de registratie voor de diverse deliverables zoals principes, kaders.
• Bepalen van de meta data
• Opstellen en onderhouden van het bedrijfsobjecten model (business glossary)
• Iteratief uitvoeren data management maturity op basis van een scan.
• Implementeren van de data management roadmapT

Implementeren van beleid voor toegang tot data en bestrijden van ongewenste toegang tot data

Import en handmatige transformatie van kantoordocumenten zoals Excel sheets etc.

Import and manual transformation of office documents like excel sheets etc.

Specifieke architect verantwoordelijk voor data binnen de organisatie. Stelt data architectuur kaders op, maakt data modellen en werkt nauw samen met de andere architecten in de organisatie en de data governance groep.

Informatie analist beschrijft de behoeften van de organisatie rond informatievoorziening gericht op een bepaalde toepassing of organisatie verandering.

Informeer de introductie van de release aan de betrokken binnen en buiten de organisatie.

Inrichten van een infrastructuur die de gewenste actualiteitsbehoefte kan ondersteunen, denk hierbij aan zaken als complexe berichtafhandeling, inrichten van voorzieningen voor tracking en tracing en correcte foutafhandeling.

Richt de beheerorganisatie in voor de verschillende IB aspecten bijvoorbeeld door het inrichten van de processen op basis van ISO 27001. Inrichten van een beheerrepository voor het ontsluiten van risico’s en de bijbehorende te nemen maatregelen, op basis waarvan de werkprocessen op eenvoudige wijze kunnen voldoen aan de beveiligingseisen.

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.

Vanuit data governance perspectief dient meta data governance uitgewerkt. Hierbij kan enerzijds het generieke data governance en het data kwaliteit werkproces geimplementeerd worden. Echter dan specifiek voor de meta data.

Inrichten en introduceren van de referentie data toepassing. Dit kan op basis van een pakketselectie of het inrichtingen van referentie data binnen het reeds aanwezige data applicatie landschap.

Voor het zorgdragen van de beschikbaarheid van referentie data met een voldoende hoog kwaliteitsniveau voor alle referentie data consumenten zijn uitgewerkte werkprocessen met toewijzen van de activiteiten aan de juiste rollen in de organisatie.

Inrichten van infrastructuur op basis van meerdere niveaus (brons, zilver en goud) voor verschillende informatiebeveiligingsniveaus. De beveiligingsbehoefte door de eigenaar van de gegevens laten bepalen en op basis daarvan de gegevensopslag inrichten.

Characterizes the effort required to install the software.

Primary en foreign keys maken het mogelijk om controles uit te voeren op de sleutels (primaire) in een tabel en vervolgens de verwijzingen vanuit andere tabellen naar deze primaire sleutel af te dwingen. Hiermee voorkom je verwijzigingen die niet correct zijn in een goed geconfigureerde database

Ontwikkelt en ontwerpt technische implementaties binnen de data, systeem en applicatie integratie voor koppelvlakken tussen applicaties en met andere organisaties.

Integratievorm keuze bijvoorbeeld door inzet van beslisbomen opgesteld vanuit architectuur kunnen zorgdragen dat op het vlak van tijdigheid voldoende rekening gehouden wordt met de risico’s die gelden. Dit zal uitgewerkt worden in de projectdocumenten zoals de PSA e.d.

Integrity means that information is reliable to the degree necessary Low (11) The unauthorized modification of information will do no or very little harm to TenneT as a company, and no harm to the continuous and secure supply of electricity to society Medium (I2) The unauthorized modification of information could clearly harm TenneT, but do no harm to the continuous and secure supply of electricity to society High (I3) The unauthorized modification of information could do considerable harm to TenneT, but not directly to the continuous and secure supply of electricity to society Very high (I4) The unauthorized modification of information could (very) seriously and acutely harm TenneT as a company and/or directly harm the continuous and secure supply of electricity to society

Consumers in the TenneT organisation of the standardized TDP data products

A given software component or system does not typically function in isolation. This subcharacteristic concerns the ability of a software component to interact with other components or systems.

Wil je de kwaliteit van data waarborgen dan kun je zorgen dat er een kwaliteitsstap wordt ingebouwd in een werkproces. Hierbij zijn verschillende vormen mogelijk. Zoals dat de activiteit door de data producent zelf gedaan wordt of door een andere anders dan de stakeholder zelf. Bekendste voorbeeld is het twee paar ogen principe

Data kwaliteiten, bewustwording en verandering van gedrag kan met serious gaming inzichtelijk worden gemaakt. Denk aan interactieve workshops waarin met behulp van een competitief element de kwaliteit van data onder de aandacht wordt gebracht

Bewustwording van kwaliteiten vergt training want het is gericht op bewustwording en gedragsverandering bij de verschillende stakeholders. Dit kan gedaan worden mat klassikale, peer to peer en ook e-learnings getraind worden

Zorg dat bij een validatiestap van de data kwaliteiten in een proces dat er een feedback loop plaatsvindt naar de activiteit waar het issue ontstaan is. Houd er rekening mee dat dit ook mogelijk is naar metadata, datamodel of data architectuur activiteiten in de feedback

Bijvoorbeeld door het introduceren van generieke oplossingen in werkprocessen, applicaties en het opstellen van procedures en werkinstructies

Rond data zijn re requirements, wensen en inzichten over de data binnen de stakeholders. Stakeholders zijn naast medewerkers, gebruikers en klanten van de data ook leveranciers, controlerende en beleidsinstellingen zoals overheden

Inzet sleutelkasten, in een aantal gevallen kunnen bij de data integratie de gegevens van een gegevensset verrijkt worden met verwijzingen naar referentiele sleutels zoals die toegepast worden op andere plaatsen binnen de organisatie. Hiermee kan dan op eenvoudige wijze herleidt worden welke identificerende sleutel waar toegepast kan worden. Sleutelkasten worden veelal beschreven binnen de architectuur in samenspraak met de eigenaren van de verschillende registers.

Zorg dat data die geproduceerd of getransformeerd wordt, zeker bij handmatige verwerking van data in een validatie activiteit beoordeeld wordt. Dit biedt een punt in het proces waar issues gesignaleerd kunnen worden, maatregelen genomen kunnen worden of waar signalen zijn dat er in andere data management processen aandachtspunten zijn rond de data kwaliteit.

Inzet servicecontract of gegevensleveringsovereenkomst. Deze documenten met afspraken kunnen redelijkheid formaliseren en op deze wijze een bijdrage leveren aan een realistische uitwerking van vraag en aanbod op diverse aspecten van redelijkheid bij data integratie. Denk hierbij aan de uitwerking van bijvoorbeeld tijdigheid, actualiteit, consistentie en validiteit Om redelijkheid te ondersteunen is het van belang dat voor de belangrijkste gebruiksgevallen beschreven is wat de redelijkheidsgrenzen dienen te zijn. Dit houdt in dat aangegeven wordt in welke situatie de kwaliteiten dermate laag zijn dat redelijkheid niet meer geldend is.

Zorgdragen voor generieke data entiteiten zodat deze overal in de organisatie eenduidig gebruikt worden. Hiervoor dienen in een aantal data management processen rond referentie data een aantal zaken geimplementeerd te worden

Voor de detail kennis gebieden van data management zullen en kaders en richtlijnen gesteld worden vanuit data governance. Denk hierbij aan principes, modelleer- en naamgeving conventies. In de andere kennis gebieden worden deze governance kaders uitgewerkt.

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.

Inzetten van invoerformulieren die op basis van gestandaardiseerde services zorgdragen voor een correcte, complete en actuele weergave en verwerking van de gegevens ter ondersteuning van een activiteit binnen een werkproces.

Invoercontroles voor combinaties van invoervelden, controle validaties en check controles

Kies integratievormen die een maximale mutatiesnelheid ondersteunen. De ene integratievorm kent een snellere doorlooptijd dan een andere. Zo zal berichtuitwisseling veelal een betere bijdrage leveren aan de actualiteit bij integratie dan bijvoorbeeld bestandsuitwisseling. Voor de inrichting van deze integratievormen kunnen aanvullende infrastructurele voorzieningen noodzakelijk zijn. Denk bijvoorbeeld aan de inzet van servicebus- of orchestratieplatformen Bepalen van inrichtingswijzen zoals ETL, service technologie en databaseconcepten als views e.d. die de gewenste behoefte aan actualiteit adequaat ondersteunen.

nzet van (overheids)componenten en standaarden. Overheidscomponenten en –standaarden als SSL, TLS, eherkenning, digid, digikoppeling en digipoort hebben in de basis al een aantal beveiligingsmaatregelen genomen voor het borgen van de privacy tijdens het transport. Hiermee wordt voor de meeste situaties een voldoende hoog beveiligingsniveau gerealiseerd.

Inrichten dataclassificatie, slechts voor een beperkt aantal typen gegevenssets speelt privacy een rol. Denk bijvoorbeeld aan persoonsgegevens of gegevens over financiën, opsporing en handhaving. In alle andere gevallen zijn bij integratie privacy aspecten van minder belang. In die situatie kan volstaan worden met minder maatregelen voor de beveiliging. Door in kaart te brengen voor welke data objecten privacy relevant is kan eenvoudig bepaald worden in welke projecten met data integratie aanvullende maatregelen nodig zijn.

Beschrijving van data objecten en – attributen. Door een gedetailleerde en gestructureerde beschrijving te maken van data objecten die ingezet worden voor data integratie wordt het mogelijk om op basis van deze beschrijving validaties te ontwikkelen en deze te implementeren in bovengenoemde validatie componenten.

Stored procedures en functions maken het mogelijk om transformaties, controles en validaties te automatiseren in de vorm van scripts binnen deze stored procedures en functions. Hiermee heb je vanuit deze programmatuur direct toegang tot de inhoud van de verschillende tabellen.

Inzet van protocollen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan WS-reliable messaging dat kan zorgdragen voor het compleet afleveren van een gegevensset, het zorgdragen voor de juiste volgorde van de pakketten na ontvangst en dergelijke. Dit soort protocollen kunnen zorgdragen voor een voldoende hoge integriteit

Selectie van open standaarden, bij het ontwikkelen van open standaarden zal het precisie aspecten aan de orde komen. Hiermee zal de precisie aansluiten op de wensen van een grote groep organisaties. Door het inzetten van deze standaarden bij de integratie zal de precisie voldoende gewaarborgd zijn.

Keuze (open) standaarden, deze zijn veelal gebaseerd op syntactisch in detail uitgewerkte informatiemodellen en kunnen daardoor goed gevalideerd worden door bijvoorbeeld de bovengenoemde validatiecomponenten. Daarnaast bieden deze standaarden zeker bij organisatie overstijgende integratie om deze validatie op een centrale plaats uit te voeren. Bijvoorbeeld in een sectoraal knooppunt of een compliance voorziening.

Inzet van overheidscomponenten hebben eveneens een nauwe relatie met tijdigheid. Met name bij een keten van overheidscomponenten zal veelal een negatieve uitwerking hebben op de tijdigheid. Bij het uitwerken van een integratieketen zal een risico analyse plaats moeten vinden per component op onder andere het aspect van tijdigheid.

Inrichten van voorzieningenpatronen voor het actueel houden van data entiteiten met name binnen de (interne) kernregisters. Bijvoorbeeld door de inzet van voorzieningen als digilevering en componenten ter ondersteuning van het observer patroon.

Benoem authentieke- en kernregisters, door de inzet van deze registers kunnen maatregelen genomen worden om zorg te dragen voor de actualiteit van de gegevens. Mede door het terugbrengen van het beheer van de inhoud naar één verantwoordelijke heeft een positief effect op de actualiteit.

Inzet validatiecomponenten. Voor validatie van bijvoorbeeld berichten zijn componenten en agents beschikbaar die berichten eenvoudig kunnen valideren op syntactisch niveau. Deze kunnen ingezet worden op verschillende plekken in integratieketens indien dit gewenst is. Houdt rekening met de effecten die dit kan hebben op met name de performance binnen een keten.

Verrijken van datasets op basis van kenmerken voor het toevoegen van beschrijvingen, lookups, hierarchien van generiek data attributen

van schema's voor het valideren van data verzamelingen binnen een XML of JSoN gebaseerd bericht of bestand. Hiermee wordt afgedwongen dat de data voldoet aan de regels in het validatieschema.

Issue registratie voor kwaliteitsissues

Beheert IT artefacten ter ondersteuning van de informatievoorziening voor zowel de primaire- en secundaire werk processen of - domeinen.

Manager verantwoordelijk voor de IT en informatievoorziening.

Strategie voor de IT en informatie voorziening strategie gebaseerd op doelen en drivers. Dit is een domein specifieke IT strategie voortkomend uit de Voorbeeld organisatie strategie.

Bewustwording en gedragsverandering is helaas aan slijtage onderhevig binnen de populatie van een organisatie. Dat houdt in dat er iteratief opnieuw aandacht besteed moet worden aan de bewustwording. Ook hier kan een gaming element van grote hulp zijn.

Webbased Tool voor projectmanagement binnen een agile perspectief.

This is a DWH database that acts as data target for the various datapipes. Currently this is the KA-DWH component but for different project implementations there are also other targets possible.

Kaders en richtlijnen zoals principes en beperkingen in algemene zin voor de organisatie, wetgevende instanties maar ook specifiek naar data management en governance.

Ontwikkelen en beheer van een kaders en richtlijnenregister zoals een lijst van data principes, standaarden en eventueel data requirements gerelateerd aan de enterprise principes.

Beschrijvingen van kaders die gesteld kunnen worden aan de verandering. Kaderstellen is veelal het werkveld van de data architect maar ook vanuit data governance worden er kaders gesteld. Het stellen van kaders is erop gericht om zorg te dragen voor dat de verandering bijdraagt aan de gewenste situatie rond data management en data gedreven werken.

Datum en tijd entiteit

Een kenniswerker is iemand die kennis en informatie tot zich neemt vanuit de binnen en buiten de aanwezige data en deze interpreteert, ontwikkelt en vervolgens gebruikt en distribueert en inzet voor informatie en kennis binnen de organisatie.

Gebruiker veelal afkomstig uit de primaire processen in de organisatie met vergaande detail kennis over een domein binnen de organisatie. Ook bekend als domein expert of Subject Matter Expert (SME).

Een persoon of organisatie die een zakelijke activiteit heeft uitgevoerd of het potentieel heeft om deel te nemen aan een zakelijke activiteit.

Koepel = klantrekening waaraan wordt gefactureerd.

Koepel = klantrekening waaraan wordt gefactureerd.

Een maatregel van technische aard, bedrijfsproces of werkinstructie om het bereiken van voldoende kwaliteit gerealiseerd wordt

Een assortiment is een verzameling producten die bij een label binnen het bedrijf hoort

Layered architecture that separates data sources, data integration, data analytics, and presentation layers

Learning effort for different users, i.e. novice, expert, casual etc.

Over de data aanwezig binnen de organisatie is veel kennis aanwezig over de data, de data kwaliteiten en hoe data gebruikt wordt in de organisatie. Dit maakt de combinatie van data en de organisatie uniek. Leg regels en kenmerken daarom vast.

In de enumeratie van de levensloop wordt een keuzelijst uitgewerkt welke levensfase deze entiteit kent. Het is daarmee een mooie uitwerking van de beperking van de levensfasen en de achterliggende processtappen voor deze entiteit mogelijk zijn

Beschrijving en koppeling met de lijst van mogelijke levensloop stappen die er zijn. Er wordn vastgelegd wat de beschijving is van de levensloop stap en er wordt een link gelegd naar de enumeratie met mogelijke levenfasens

Een leverancier is een bedrijf dat goederen of diensten levert.

Leverancier van data vanuit een bedrijfsrol van data en informatie aan dit data proces.

Onder de levering verstaan we het overdragen van goederen of rechten door de ene rechtspersoon aan de andere.

Manager voor de aansturing van primaire processen binnen Voorbeeld zoals sales, reparatie, voorraadbeheer etc. Inclusief secundaire processen zoals financiën, HRM, juridische zaken etc.

Load functionality for transferring the data to a data target and load it there. This can either be an ETL process or the implementation in a message handler

CLOB, BLOB etc

Locatie = klantrekening waaraan wordt gefactureerd

Locatie = klantrekening waaraan wordt gefactureerd

The logfical or conceptual model is abstract in nature and is therefore independent from the implementation platform. In most cases this model must be readable for non IT stakeholderrs.

Logisch data model beschrijft de data entiteiten of objecten binnen een domein met details. Denk hierbij aan attributen, relaties, cardinaliteiten en eventueel beperkingen. Echter in het logisch datamodel zijn geen technische uitwerkingen opgenomen.

Aggreratie van maatregelen die de data kwaliteiten verhogen binnen de categorie werkprocessen

The ability to identify and fix a fault within a software component is what the maintainability characteristic addresses. In other software quality models this characteristic is referenced as supportability. Maintainability is impacted by code readability or complexity as well as modularization. Anything that helps with identifying the cause of a fault and then fixing the fault is the concern of maintainability. Also the ability to verify (or test) a system, i.e. testability, is one of the subcharacteristics of maintainability.

Effort needed to (re)establish the software’s running status.

Fully automated file transfer without manual handling of the data

Volledig geautomatiseerde bestandsoverdracht zonder handmatige verwerking van de gegevens

Gecontroleerde en veelal secure inrichting voor het overbrengen van data vanuit het register ten behoeve van de consumenten

Groepering van verschillende managers in de organisatie. Meestal gebaseerd op een bepaald primair werkveld.

Overzicht van de data entiteiten in de organisatie waar- en hoe deze gebruikt worden en in welke IT voorzieningen deze data opgeslagen en verwerkt wordt.

niet-beroepsmatige, meestal onbetaalde en aanvullende zorg voor hulpbehoevenden, bijvoorbeeld bejaarden of zieken, vaak gegeven door familieleden van de hulpbehoevenden

Validations when data is entered by hand (via screens etc)

https://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce

Master data is een categorie van generieke data relevant voor veel stakeholders met daarom hoge kwaliteitseisen.

Master Data is data met een generiek karakter. Daarmee is deze data relevant voor grote verschillende groepen stakeholders. Dat brengt daarmee, met name op het vlak van de verschillende data kwaliteiten, bijzondere requirements met zich mee. Denk voor master bijvoorbeeld aan klant of product.

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.

Data modellering en meta modellering voor voorbeeldmodellen op basis van UBL en overheidsmodellen. Deze modellen worden gebruikt voor de opslag van de data maar ook voor de data integratie, - transformatie en - validatie

Data modeling and meta modeling for example models based on UBL and CIM. These models are used for the storage of the data but also for the data integration, - transformation and - validation

Master en Referentie Data zijn de werkprocessen gericht op het realiseren van generieke data entiteiten relevant voor een grote groep van stakeholders. Dit stelt bijzondere eisen aan de inrichting vanuit het perspectief van data kwaliteit. Daarmee ontstaat er een nauwe relatie tussen deze kennisdomeinen.

This subcharacteristic concerns frequency of failure of the software.

Registratie van de historie van de maturity scans en beschrijving van de progressie van de data management activiteiten in de tijd

De natuurlijke persoon (m-v) die op grond van een overeenkomst van de instelling daadwerkelijk werkzaam is in de instelling. Hiertoe behoren onder anderen alle personen met een arbeidsovereenkomst, een toelatingsovereenkomst of een detacheringsovereenkomst, evenals waarnemers, externe dienstdoenden, uitzendkrachten, coassistenten, stagiaires en vrijwilligers. Hiertoe behoren niet medewerkers van toeleveranciers die incidenteel werkzaamheden in de instelling verrichten

XML message as a stream or file imported in a message transformation handler with the transformation function. The message should be structured and described for example with a XSD definition

Transformation of a XML stream (mostly semi structured) with an internal or specific datamodel that has to be transformed to the standardized model in the data target.

Meta data is dat over data en voegt daarmee context toe voor de vanuit data management specifieke data. Dit ter ondersteuning van de andere kennisgebieden.

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.

Meta data in algemene zin, alle data over de data ter ondersteuning van alle betrokkenen met betrekking tot data.

Managen, registreren, ontwikkelen en beheren van metadata.

Meta data heeft een complexe structuur en wordt geproduceerd en beheerd binnen een veelheid binnen de organisatie aanwezige informatiesystemen. Bijvoorbeeld in CMDB, data warehouses, data integratie platformen, tools voor data warehousing en data integratie en project management en agile ondersteunende tooling. Verzamelen van deze data in de meta data inrichting vanuit deze verschillende informatiesystemen, beheren en onderhouden van deze data en het ontsluiten van data via API's is daarmee een belangrijk onderdeel van meta data. Gezien de hoeveelheid aan data en de complexiteit van de data is een geautomatiseerde uitwisseling daarmee een noodzakelijk aspect van meta data.

Modelleer conventies en naamgevingsconventies vanuit meta data betrekking hebbend op alle relevante data management kennisgebieden.

Binnen wikipedia wordt voor meta data de volgende definitie gegeven: Metadata zijn gegevens die de karakteristieken van bepaalde gegevens beschrijven. Het zijn dus eigenlijk data over data. Deze definitie is krachtig in haar eenvoud. Vaak wordt van meta data gezegd dat meta data context toevoegt aan data. Het is hierbij van belang welke context dat is. Zo kun je voorstellen dat de meta data van een boek een andere context geeft dan bijvoorbeeld een foto in JPEG formaat of een tabel in een relationele database. In dit whitepaper is de context van de meta data enterprise data management. Dat betekent dan ook dat we data gaan verzamelen over data entiteiten vanuit het perspectief van data management om context toe te voegen aan deze data entiteiten. Voor data management is een internationaal raamwerk aanwezig name het Data Management Body of Knowledge ontwikkeld door DaMa.org. In dit whitepaper geldt dit raamwerk als startpunt voor ons model. In de volgende paragraaf wordt het DMBoK kort toegelicht.

In deze viewpoints worden de verschillende notatiewijzen beschreven waarmee de data catalogus kan worden opgebouwd. Het is initieel gebaseerd op vier hoofdelementen maar kan eenvoudig worden uitgebreid. De elementen zijn:

• Data Management
• Conceptueel model
• Logisch model
• Fysiek model

Uitbreidingen waar je aan kunt denken zijn bijvoorbeeld Data Security, Privacy maar ook aan interfaces zoals webservices, webapi's NoSQL etc. Indien deze later binnen de community relevant blijken te zijn dan worden deze alsnog uitgewerkt

Het data model behorend bij de meta data. Ook hier is vanzelfsprekend een data model op te stellen.

Aggregatie van de verschillende registers, administratie en metamodellen voor data management (kennisgebieden).

Binnen een data gedreven organisatie is de meta data de data die feitelijk de data in alle kennisgebieden beschrijft vanuit het perspectief van data management en het gebruik van data beschrijft, verklaart en inzichtelijk maakt. Dit betekent dat de meta data ontsloten en beschikbaar gemaakt dient te worden voor alle stakeholders binnen- en buiten de organisatie op een eenvoudige en eenduidige wijze.

Bepalen van generieke data entiteiten en bepalen van de mate van consistentie ten opzichte van de aanwezige applicaties.

Bepaald actualiteitsbehoefte en –aanbod en registreer dit.

Meta Metamodel is een model van het model van de metadata. Daarmee komen we op een ietwat abstract beeld van data vanuit het perspectief van meta data management. Echter wel een belangrijk beld en veelal een startpunt van het in kaart brengen welk zichtpunt op data is belabngrijk voor onze stakeholders binnen en buiten de eigen organisatie.

Metadata kan beschouwd worden als een bijzondere vorm van masterdata. Het heeft een aantal bijzondere kenmerken maar heeft zeker een kenmerk dat het ook masterdata maakt namelijk dat het generiek is geschikt dient te zijn voor een grote groep van stakeholders binnen en buiten de eigen organisatie. In dit hoofdstuk worden een aantal voorbeelden gegeven van hoe metadata en masterdata ingericht is op basis van het DMBoK model. Echter de diagrammen zijn een vereenvoudiging specifiek een organisatie waar deze (ArchiMate) diagrammen voor zijn opgesteld. Echter in de diagrammen hier een aantal organisatie specifieke zaken zijn in dit hoofdstuk verwijderd.

In het logische applicatie model beschrijven we alleen welke logische applicatiefuncties nodig zijn binnen de oplossing zonder te kijken naar de beschikbare componenten en informatiesystemen. Dit helpt bij het maken van een technisch onafhankelijk applicatie model dat later kan worden gebruikt om verschillende oplossingsscenario's en componentstapels te modelleren. Deze stapels worden geanalyseerd en met elkaar vergeleken op basis van de functionele en niet functionele eisen.

Dit is een pakket met vier logische scenario's voor de implementatie van metadata op basis van Master Data applicatiepatronen. Deze logische modellen hebben geen relatie met enige fysieke implementatie. Deze scenario's kunnen helpen in de volgende situaties:

• Functionele vereisten toewijzen aan scenario's
• Het in kaart brengen van niet-functionele eisen en kwaliteiten aan scenario's
• Complexiteitsanalyse van scenario's
• Mogelijke oplossingen en componenten toewijzen aan scenario's

Het metamodel is uitgewerkt op basis van het DMBoK raamwerk. Echter dit raamwerk is in ontwikkeling. Dit houdt in dat een deel van het raamwerk wel uitgewerkt is en de anderen nog niet. Metadata is daarmee ondersteunend naar de overige data management kennisgebieden. Voor het werken met meta data geldt een whitepaper over de modelleerwijzen rond metadata.

Het model omvat alles met betrekking tot de context die we willen vastleggen. In de voorbeelden die we hier vastleggen is dat de metadata. Echter de conceptuele opzet is dusdanig algemeen dat het ook bruikbaar is voor andere metamodellen. Bijvoorbeeld Voor ArchiMate, UML, MoF en Entity Relationships kennen dergelijke concepten maar zijn in het Logische model in meer detail uitgewerkt

Transformeren van modellen en protocollen. Bijvoorbeeld van en naar een Canoniek Model transformeren en protocol transformeren XML naar JSoN vice versa.

For the transformation of source to target datamodels a description of the data elements has to be modeled.

Beschrijf de validatieregels van de attributen van data objecten en communiceer deze regels met ontwikkelpartijen. Regel daarnaast een voorziening in voor de ontsluiting van deze regels en draag zorg voor de toetsing.

Sommige delen van het datamodellen kenmerken zich dat zij een aantal gemeenschappelijke kenmerken hebben die in die situatie gestandaardiseerd uitgemodelleerd kunnen worden. Voordeel van deze werkwijze is dat datamodelleren eenvoudiger, eenduidiger en makkelijker te onderhouden worden. Daarnaast kun je delen van de modellen geautomatiseerd genereren vanuit deze uitgewerkte patronen. In dit package zijn een aantal patronen uitgewerkt zijn op basis van de discussies die zijn ontstaan bij het uitwerken van de het CDM. Hiervoor zijn de modellen uit het data model resourcebook als uitgangspunt genomen.

Monitoren van eindgebruikerservaringen bij data gebruik en op basis van deze monitoring bepalen of er optimalisatieactiviteiten ten behoeve van de tijdigheid plaats moeten vinden.

Dit is een pakket met vier logische scenario's voor de implementatie van een Master Data-oplossing. Deze logische modellen hebben geen relatie met enige fysieke implementatie. Daarom is de lange lijst met alternatieven relevanter. Deze scenario's kunnen helpen in de volgende situaties:

• Functionele vereisten toewijzen aan scenario's
• Het in kaart brengen van niet-functionele eisen en kwaliteiten aan scenario's
• Complexiteitsanalyse van scenario's
• Mogelijke oplossingen en componenten toewijzen aan scenario's

Verschillende conceptuele data modellen met een hiërarchie van conceptuele data entiteiten voor referentie en master data

Logische datamodellen met een uitwerking voor verschillende referentie data logische structuren met data entititeiten, attributen en assoociaties.

In het logische applicatie model beschrijven we alleen welke logische applicatiefuncties nodig zijn binnen de oplossing zonder te kijken naar de beschikbare componenten en informatiesystemen. Dit helpt bij het maken van een technisch onafhankelijk applicatie model dat later kan worden gebruikt om verschillende oplossingsscenario's en componentstapels te modelleren. Deze stapels worden geanalyseerd en met elkaar vergeleken op basis van de functionele en niet functionele eisen.

Pas naamgevingsconventies toe voor entiteiten, attributen en relaties waardoor de kans op het ontstaan van dubbele opslag in registers verkleind wordt.

Gebruik van beveiligingsmaatregelen binnen de data integratie om zorg te dragen voor de beveiligde uitwisseling van data in berichtenverkeer tussen informatiesystemen en organisaties.

Een product dat zonder configuraties verkocht wordt en waaraan geen opties en/of accessoires gerelateerd zijn

NoSQL is a new dataplatform for the implementation of semi structured data. There are various NoSQL database types like column, name value, document or graph databases

https://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

Transformation of a NoSQL datasource to a standardized data target

Doe een nulmeting voor de datakwaliteiten binnen een domein in de organisatie. Bijvoorbeeld door het bepalen van de huidige en gewenste data kwaliteitsniveaus voor een bepaald domein of entiteit. Desgewenst kan dit gedaan worden op basis van een vragenlijst of op basis van een interactieve workshop waarin meerdere betrokkenen deelnemen

In het samenvattende model is de metadata uitgewerkt op basis van een vereenvoudigd model. Dit geldt als een soort startpunt voor metadata uitwerking op basis van een aantal aanwezige modelleertalen relevant in het werkveld van data management

Formeel (tijdelijk) aanbod van producten en/of diensten, aangeboden tegen specifieke prijzen en bijbehorende betalingsvoorwaarden, dat naar een potentiële klant wordt gestuurd.

Dit is de entiteit waarvan de status bijgehouden gaat worden. Denk hierbij aan besluiten, offertes, orders etc waarvan de status wordt vastgelegd. Bijvoorbeeld gerelateerd aan een besluitvormend proces of een processtap

Enumeratie van een lijst met mogelijke statussen behorende bij het besluit dat genomen wordt voor een verandering van de status voor een bepaald element

Besluitstatus type is feitelijk een specialisatie van de generieke entiteit voor een statustype.

Zicht op metadata om in beeld te brengen hoe de omgeving de data ziet en gebruikt in processen, applicaties en strategie.

Een onderdeel is een deel van een product welke los te bestellen is in het geval van reparatie of vervanging. Een onderdeel moet een relatie hebben met een ander producttype

Het in goede staat houden van producten.

Ontvangerr van data aan een bedrijfsrol van data en informatie vanuit dit data proces.

Rond het introduceren van data kwaliteiten van voldoende niveau is een eenvoudig werkproces uitgewerkt.

Groep van rollen die zich bezig houdt met de implementatie van de informatievoorziening in informatiesystemen en technische infrastructuur. Implementatie bestaat uit ontwikkelaars, testen, en beheren van software, databases en IT infrastructuur etc.

Ontwikkelaar van IT voorzieningen in de breedste zin van het woord. Dus zowel software als IT infrastructuur etc.

Een opdrachtgever is een persoon die, of een bedrijf dat, namens de eindgebruiker, een opdracht verstrekt. De (gedelegeerd) opdrachtgever krijgt het mandaat hiervoor vanuit zijn/haar rol als zorgverlener.

Ability of the software to be easily operated by a given user in a given environment.

Operationele metadata afkomsting uit bedrijfsfuncties en -processen gerelateerd aan data management in het algemeen en metadata in het bijzonder

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

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

Data strategie voor het creëren van waarde met data gebaseerd op de Voorbeeld organisatie strategie in de algemeenheid. Activiteiten

• Inrichten overlegstructuren en werkgroepen binnen data governance.
• Bepalen van relevante standaarden en frameworks.
• Inrichten van de registraties voor meta data van data governance

Bepaal wat een strategie is om de data kwaliteiten te verhogen. Dit houdt in dat er een raamwerk wordt opgezet van kwaliteiten en maatregelen. Veelal zullen hierbij ook een aantal kaders gesteld worden bijvoorbeeld als data (kwaliteit) principes.

Opstellen van beleid voor data kwaliteit in de organisatie en dit beleid vervolgens vertalen in kaders en hulpmiddelen om de kwaliteit te bereiken en te handhaven.

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.

Processen, procedures, checklists en werkinstructies voor het zorgdragen voor data van voldoende kwaliteit.

Tool for workflow and scheduling of BI tasks within datapipes

Order is een opdracht om goed of dienst te leveren. Juridisch wordt het bestellen gezien als een rechtshandeling met eigendomsoverdracht als rechtsgevolg.

In de enumeratie van de levensloop wordt een keuzelijst uitgewerkt welke levensfase deze entiteit kent. Het is daarmee een mooie uitwerking van de beperking van de levensfasen en de achterliggende processtappen voor deze entiteit mogelijk zijn

Bedrijf strategie van de Voorbeeld organisatie, uitgewerkt in doelen en drivers.

Binnen de verschillende soorten stakeholders is veelal diepgaande kennis aanwezig van kwaliteitsissues in de data. In workshops is dit een zeer waardevolle bron van problemen in de data. Maar het is ook een mogelijkheid om de bewustwording van datakwaliteit te verhogen

Naast issue workshops kan het ook interessant zijn om samen met stakeholders op basis van issues te kijken naar relevante en (eenvoudig implementeerbare maatregelen en hiermee de datakwaliteit te verhogen. Deze maatregelen kunnen vervolgens worden opgenomen in het maatregelenregister

Other MDM data producing application functions like the delivery of office files etc.

Een overeenkomst, contract is een afspraak tussen ten minste twee natuurlijke personen of rechtspersonen met producten en/of diensten, aangeboden tegen specifieke prijzen en bijbehorende betalingsvoorwaarden

Overige Metadata producerende applicatie functies zoals kantoorautomatisering, procesgedreven toepassingen voor aan metadata gerelateerde bedrijfsprocessen

Database functionality for the transformation and extraction of data via an interface

Parallel integration of EDWH and Big Data functionality. Often between these functions an interconnect function is implemented