Was ist Datenarchitektur?
Die Datenarchitektur wird erklärt und ermöglicht die Datenbedarf des UnternehmensEs wird beschrieben durch vier Elemente—Datenbedarf, Hauptdatenquellen, Haupttypen von Datenund die erforderlichen Datenverwaltungsressourcen.
Wir verwenden vier Modelle der Unternehmensarchitektur um Ihre Datenarchitektur zu beschreiben - die Subjektmodell, Themenbereichsmodell, logisches Datenmodell, und logisches Dokumentmodell.
Die Datenarchitektur ist der führende Teil der Architektur von InformationssystemenDie Informationssystemarchitektur ist eine einzigartige Architekturbereich das richtet sich Funktionalität, Daten, und DatenmanagementIn der Praxis bedeutet dies, sicherzustellen, dass Anwendungen den erforderlichen Datenfluss und das erforderliche Datenmanagement bereitstellen und nicht nur Funktionen.
In der gängigen Praxis wird die Datenarchitektur in den Hintergrund gedrängt. Wir konzentrieren uns auf Funktionen und sprechen über Anwendungen – was sie tun, wie sie erstellt werden oder wie sie sich in andere Systeme integrieren.
Anwendungen dienen der Verarbeitung und Verwaltung von Daten. Ohne ein solides Verständnis und Design der Datenarchitektur werden Anwendungen zu isolierten Inseln. Sie bieten zwar Funktionen, verursachen aber auch technische Schulden. Sie führen zu Komplexität im Datenfluss und Datenmanagement. Komplexe Datenflüsse und Datenmanagement erhöhen Ihre technischen Schulden und erhöhen die Komplexität der Datenverwaltung.
Wenn Sie mit Daten führen und sicherstellen, dass Anwendungsarchitektur konzentriert sich auf die Struktur und Interaktion der Anwendungen, die ... die Datenbestände verwalten, Sie verfügen über eine Informationssystemarchitektur.
Kein Erfolg digitale Transformation basieren auf Funktionalität. Sie basieren immer auf Daten.
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Vier Elemente der Datenarchitektur
Jede Datenarchitektur berücksichtigt:
Diese Elemente allein helfen uns, die Struktur der Daten zu verstehen.
Wir versuchen, den Datenfluss zu verstehen. Der Datenfluss wird durch Datenquellen erklärt, und der Datenbedarf ist die Grundlage des Datenflusses – woher er kommt und wo er benötigt wird.
Bedenken Sie, dass Daten, sobald sie einmal in Bewegung sind, überall hin gelangen können. Der Datenfluss erfordert Kontrollen und Datenmanagementressourcen.
Wir wissen, dass die Datenarchitektur große Unternehmensstruktur. Es kann nur steuern, wenn Sie den Datenfluss kennen. Der erforderliche Datenfluss schreibt vor, wie die Anwendungsarchitektur] und Infrastrukturarchitektur ermöglichen Sie Ihre Geschäftsarchitektur.
Datenbedarf
Alles beginnt mit der Datenbedarf des Unternehmens.
Der Datenbedarf lässt sich in drei Kategorien einteilen:
- Daten benötigt Produkte und Dienstleistungen zu schaffen: Informationen, von denen Ihre Produkte und Dienstleistungen abhängen.
- Daten benötigt das Geschäft betreiben: Transaktions-, Betriebs- und Prozessdaten, die für einen reibungslosen Ablauf der täglichen Aktivitäten sorgen.
- Daten benötigt Aufzeichnungen zu führen:** Vertraglich und behördlich definierte Informationen, die zur Einhaltung der Vorschriften erforderlich sind.
Lassen Sie sich nicht verwirren Datenbedarf – man muss rücksichtslos trennen, was schön zu haben von was ist nbenötigt.
Benötigt erfordert keine Modifikatoren wie „absolut“ oder „wichtig“. „Erforderlich“ ist einfach notwendig.
Wichtige Datenquellen
Wo Daten erstellt oder gesammelt und transformiert werden. Daten stammen aus manuellen Prozessen, Anwendungen, Geräten und von externen Partnern. Das Verständnis des Quellsystems ist für die Datenqualität, -herkunft und -verwaltung von zentraler Bedeutung.
Wichtige Datentypen
Identifizieren Sie wichtige Datenkategorien, die für Ihr Unternehmen relevant sind – Kunden, Produkte, Finanzen, Betrieb usw. Diese Klassifizierung hilft dabei, Architekturbemühungen und Governance zu fokussieren.
Normalerweise werden die wichtigsten Datentypen in der Subjektmodell
Ressourcen zur Datenverwaltung
Tools und Systeme, die die benötigten Daten wo, wann und wie in der richtigen Qualität, Zuverlässigkeit und Sicherheit bereitstellen. In der Praxis handelt es sich hierbei um eine breite Palette von Anforderungen an die Anwendungs- und Infrastrukturarchitekturen.
Enterprise Architecture Training und TOGAF Training
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Benutzerdefinierte Schulung für Unternehmensarchitektur
Maßgeschneiderte Schulungen zu Unternehmensarchitekturen Maßgeschneiderte Schulungen zu Unternehmensarchitekturen zielen auf die berufliche Weiterentwicklung ab, die Ihr EA-Team benötigt. Gute Unternehmensarchitekten verwenden ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Methoden sowie spezialisiertes Domänenwissen, um Unternehmen zu entwickeln […]
Arten von Datenarchitekturmodellen
Navigieren Sie durch Datenarchitekturmodellarten
Navigieren bietet eine durchgängige Unternehmensarchitekturlandschaft. Dies ist eine konkrete Art zu sagen, dass wir auf ein durchgängiges Modellarchitekturmodell hinarbeiten.
Wir entwickeln die EA-Landschaft nach der bewährten Methode, sie schrittweise um jeweils ein Architekturprojekt zu erweitern.
Wir verwalten das Unternehmensmodell mithilfe diskreter Modellarten. Eine Modellart kann spezifische Analysen unterstützen oder sich auf einen separaten Aspekt des End-to-End-Modells konzentrieren. Vereinfacht ausgedrückt bezieht sich eine Modellart auf die Konventionen für einen bestimmten Modellierungstyp.
Jede Modellart ist optimiert, um uns etwas über die Architektur zu sagen.
Es werden verschiedene Modellarten untersucht:
- Motivation und Strategie
- Teile einer Architekturdomäne
Die Verwendung von Modellarten fördert Konsistenz und Wiederverwendbarkeit und steigert so die Produktivität und Konsistenz in einem EA-Team.
Navigieren Modell Art Beschreibung
Jeder Modelltyp wird definiert durch:
- Zweck: Warum es diese Modellart gibt und welche Fragen sie beantworten soll.
- Zielfernrohr: Umreißen der Grenzen dessen, was in der Modellart enthalten und ausgeschlossen ist.
- Inhalt & Aufbau: Die Komponenten, Beziehungen und Eigenschaften, die beim Erstellen von Instanzen eines Modelltyps verwendet werden sollen.
- Modellierungsansatz: Anleitung dazu, was aufgenommen oder ausgeschlossen wird, um den Fokus auf bestimmte, für die Ziele relevante Aspekte zu legen.
- (Optional) Beziehung zu anderen Modellarten: Beschreibt den Zweck der Verknüpfung und welche Beziehung zum Überbrücken der beiden Modelle verwendet wird.
Hinweise zum Enterprise-Datenmodell
Wir beziehen die Datenmodelltypen von Navigate aus dem Enterprise Data Model von DAMA. Das Enterprise Data Model besteht aus den Subjektmodell, Themenbereichsmodell (SAM), und Logisches Datenmodell (LDM)Sowohl SAM als auch LDM basieren auf den Subjekten. Sie dienen unterschiedlichen, aber miteinander verbundenen Zwecken.
Der Subjektmodell beschreibt die Datenlandschaft der Organisation. Jedes Thema ist für die Datenlandschaft von Bedeutung.
Der Themenbereichsmodell Ist geschäftsorientiert Ansicht. Es geht darum, eine bestimmte Geschäftsdomäne – ein „Subjekt“ – im Detail zu verstehen. Das SAM definiert das Subjekt auf eine Weise, die für Geschäftsinteressenten leicht verständlich ist. Es ist eine Darstellung der Daten, die sich darauf konzentriert, was sie bedeutet.
Der Logisches Datenmodell, ist ein technisch orientiertEs baut auf dem SAM auf und geht von den Geschäftskonzepten des SAM in ausreichende Details über, um die Implementierung zu leiten.
Zusammen sprechen SAM und LDM zwei unterschiedliche Zielgruppen an. Das SAM spiegelt das geschäftliche Verständnis der Datenbedeutung wider. Das LDM dient als Leitfaden und Einschränkung für die Implementierung. Dieser Rahmen wird häufig in einem Master Data Blueprint dokumentiert.
SAM und LDM spiegeln dasselbe Thema wider und sprechen unterschiedliche Zielgruppen an.
Subjektmodell
Betreff Modell Umfang
Subjektmodell identifiziert geschäftsrelevant Informationsbereiche
Jedes Thema identifiziert die Informationen, die in einem Tätigkeitsbereich oder einem bestimmten Aspekt der Operationen benötigt werden
Geben Sie eine gemeinsames Verständnis der Datenlandschaft
Gewöhnt an
- Rahmendiskussionen über die Datenlandschaft
- Bereiche mit Datenkomplexität hervorheben
- Direkte weitere Modellierung
Anleitung zum Fachmodell
Unternehmensweit
- 12-20 Fächer
Abteilungsweites Architekturprojekt
- Erwarten Sie 3-5 Themen
Transformationsinitiative
- Erwarten Sie 5-10 Themen
Themenbereichsmodell
Das Subject Area Model Kind (SAM) stellt die Informationen innerhalb eines einzelnen Subjekts dar. Das SAM wird verwendet, um ein gemeinsames Verständnis der Datenlandschaft sicherzustellen.
Das Ziel ist klar: ein Verständnis für die Datenlandschaft entwickeln.
DAMA fordert uns auf, über die Entitäten nachzudenken, die die Informationen in einem Subjekt definieren. Entitäten haben Beziehungen zu anderen Entitäten. Beziehungen innerhalb des Subjekts und zu Entitäten in anderen Subjekten.
Entität ist lediglich eine datenbasierte Bezeichnung für ein Informationsthema, ein Substantiv. Wir verwenden die Komponente „Geschäftsbegriff“.
Anleitung zum Themenbereichsmodell
Das Themenbereichsmodell verwendet 8-15 Geschäftsbegriffe (Entitäten) zur Definition des Themas. Erwarten Sie 1-2 Geschäftsbegriffe aus einem anderen Thema, um das Verständnis des Themas zu vervollständigen.
Streben Sie einen optimalen Wert von ca. 13 Geschäftsbegriffen an. Das Modell muss überschaubar bleiben.
Wenn Sie sich 12 Business Terms nähern, überlegen Sie, ob Sie mehr als ein Thema haben
Weniger als 8 Geschäftsbegriffe lassen darauf schließen, dass es sich hierbei möglicherweise nicht um ein tiefgründiges oder wichtiges Thema handelt.
Logisches Datenmodell
Das logische Datenmodell Kind Kind (LDM) stellt die Informationen innerhalb eines einzelnen Subjekts dar und soll die Implementierung leiten und einschränken. Das LDM wird verwendet, um eine konsistente technische Handhabung der Datenlandschaft sicherzustellen.
Der Zweck ist klar: Die Implementierung so zu steuern, dass die Datenlandschaft die Geschäftsprozesse unterstützt. Datenbedarf.
Leitfaden zum logischen Datenmodell
Das logische Datenmodell verwendet 12–20 logische Datenkomponenten (Entitäten). Erwarten Sie 3–5 logische Datenkomponenten von einem anderen Subjekt.
Das LDM muss umfassen Kardinalbeziehungen, Eigenschaften sowie Spezifikationen für den Datenzugriff und die Datenverwaltungsarchitektur
Logische Dateneigenschaften
Datenzugriff
-
- Hat diese Entität bestimmte Zugriffsbeschränkungen?
Datenklassifizierung
-
- Um welche Datenklasse handelt es sich? (Master, Referenz, Transaktional)
Datenaufbewahrung
-
- Gibt es besondere Aufbewahrungspflichten? Woher kommen diese?
Datentyp
-
- Um welchen Datentyp handelt es sich? (Zahl, Text, Boolescher Wert, berechnet)
Datenschutzeigenschaft (optional)
-
- Gibt es für die Daten unerwarteten Schutzbedarf?
Logisches Dokumentmodell
Die logische Dokumentmodellart dient der Darstellung von Artefakten – wie etwa Formularen, Briefen oder Berichten –, die für eine bestimmte Geschäftsaktivität relevant sind (z. B. Angebot, Verkaufsauftrag, Rechnung, Frachtbrief, Bewerbung).
Es bietet Kontext für Daten und erleichtert das Verständnis von Datensicherheit, Datenaufbewahrung, Datenfluss und Governance. Beispielsweise Datenentitäten wie Preis enthalten keine Aufbewahrungs- oder Sicherheitsanforderungen, wohingegen Dokumente wie die Zitat, Kundenauftrag, und Rechnung Stellen Sie diesen Kontext bereit.
Logische Dokumente umfassen drei Dokumenttypen:
- Aufzeichnen: Gesetzlich oder vertraglich vorgeschriebene Dokumente mit extern definierten Inhalts- und Aufbewahrungsanforderungen.
- Geschäftsdokument: Intern definierte Dokumente zur Unterstützung von Geschäftsprozessen, die hinsichtlich Konsistenz und Überprüfbarkeit durch Unternehmensrichtlinien geregelt sind.
- Übergangsdokument: Informelle Dokumente, die von Einzelpersonen oder Teams erstellt und verwendet werden, wobei die Aufbewahrung durch interne Richtlinien geregelt und an die Bedürfnisse des Erstellers angepasst ist.
Leitfaden zum logischen Dokumentmodell
Das logische Dokumentmodell ist am einfachsten, wenn ein End-to-End-Geschäftsprozess betrachtet wird. End-to-End-Prozesse verwenden 3-10 logische Dokumente.
Ziel ist ein Sweet Spot von ~6 logischen Dokumenten. Sie suchen nach einer vollständigen Liste von Aufzeichnungenund eine nützliche Liste von Geschäftsdokumente und Übergangsdokumente um Bindung, Sicherheit und Qualität zu erfassen.
Jedes logische Dokument enthält 5–10 Geschäftsbedingungen oder logische Datenkomponenten.
Logische Dokumenteigenschaften
Dokumenttyp
-
- Datensatz, Geschäftsdokument, vorübergehend
Datenzugriffseigenschaft
-
- Nur Land, Nur Organisation, Nur Abteilung, Nur Prozess oder Verwahrte Daten
Eigenschaft „Datenaufbewahrung“ (optional)
-
- Ad-hoc, Abteilungs-, Unternehmens-, Vertrags-, regulierte oder verbotene
Datenschutzeigenschaft (optional)
-
- - Entspannt, Standard, Verbessert
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Lassen Sie uns klären über Datenbedarf– man muss rücksichtslos trennen, was schön zu haben von dem, was benötigt.
Benötigte Daten erfordert keine Modifikatoren wie „absolut notwendig“ oder „wichtige Daten“. „Notwendig“ bedeutet einfach nur notwendig.
Die klare Unterscheidung zwischen benötigt und alles andere ist die Grundlage für effektive Bewerbungsvoraussetzungen.
Sobald Sie wissen, dass für eine Geschäftsaktivität bestimmte Daten erforderlich sind, ergibt sich alles Weitere:
- Quelle
- fließen
Die benötigten Daten definieren, wohin der Fluss gelangen muss. - Qualität
Die benötigten Daten bestimmen die Qualität. - Sicherheit
Sicherheit definiert nicht, wohin Daten gehen können. Benötigte Daten gehen dorthin, wo sie benötigt werden. Benötigte Daten definieren, wohin die Daten muss sicher geliefert werden muss und wo es gesichert werden muss. - Datenmanagement
Bedarf + Qualität + Fluss + Sicherheit definieren die erforderlichen Datenverwaltungsressourcen
Die Quelle ist eine Herausforderung – insbesondere, wenn Anbieter und Verbraucher in unterschiedlichen Organisationen sind oder Autorität oder Governance-Domänen. Wir gehen oft davon aus, dass Datenkonsumenten die Qualität definieren. Das ist nicht der Fall. Datenproduzenten definieren die Qualität.
Verbraucher können eine höhere Qualität verlangen, stehen dabei aber unter Umständen vor drei Möglichkeiten:
- mehr bezahlen
- verzichten
- die Qualität selbst verbessern
Dies unterscheidet sich nicht von anderen Produzenten-/Konsumentenbeziehungen.
Erinnern:
Datenanforderungen bahnen einen Weg durch fragmentierte Datenlandschaften.
Daten müssen Silos aufbrechen.
Datenbedarf bestimmt die Definition echter Daten
Datenanforderungen ermöglichen Datenverwaltung.
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