Was ist Datenarchitektur?

Pragmatisch Unternehmensarchitekten, wird DAMA folgen, da er weiß, dass sich die Datenarchitektur auf das 'Datenbedarf des Unternehmens'Sie werden sich wenden an TOGAF um zu verstehen, was zu beschreiben ist – die wichtigsten Arten und Quellen von Daten, logische Datenbestände, physische Datenbestände und Datenverwaltungsressourcen [das ermöglicht die Geschäftsarchitektur].

Wenn wir die Datenarchitektur beschreiben, beschreiben wir vier ElementeDatenbedarfHauptdatenquellenHaupttypen von Daten, und die erforderlichen Datenverwaltungsressourcen.

Navigieren ist modellzentriert. Es gibt vier Unternehmensarchitekturmodelle die Ihre Datenarchitektur beschreiben - die Subjektmodell, Fachbereichsmodell, logisches Datenmodell, und logisches Dokumentmodell.

Wenn die Datenarchitektur kombiniert wird mit Anwendungsarchitektur konzentrieren sich auf die Struktur und Interaktion der Anwendungen, die ... die Datenbestände verwalten, Sie haben eine Informationssystemarchitektur.

Sehen wir uns genauer an, was eine Datenarchitektur ist.

Was ist Datenarchitektur?

Die Datenarchitektur wird erklärt und ermöglicht die Datenbedarf des Unternehmens.Es wird beschrieben durch vier ElementeDatenbedarfHauptdatenquellenHaupttypen von Daten, und die erforderlichen Datenverwaltungsressourcen.

Wir verwenden vier Unternehmensarchitekturmodelle um Ihre Datenarchitektur zu beschreiben - die Subjektmodell, Fachbereichsmodell, logisches Datenmodell, und logisches Dokumentmodell.

Die Datenarchitektur ist der führende Teil der Informationssystemarchitektur. Die Informationssystemarchitektur ist eine einzigartige Architekturdomäne das richtet sich Funktionalität, Daten, und Datenmanagement. In 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 Unternehmensarchitektur. Es kann nur steuern, wenn Sie den Datenfluss kennen. Der erforderliche Datenfluss schreibt vor, wie Anwendungsarchitektur und Infrastrukturarchitektur ermöglichen Sie Ihre Geschäftsarchitektur.

Datenarchitekturdreieck

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.

Unternehmensarchitektur-Schulung und TOGAF-Schulung

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TOGAF-Schulung zur Unternehmensarchitektur

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Maßgeschneiderte Schulungen zur Unternehmensarchitektur

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Avolution ABACUS-Schulungskurs

Avolution ABACUS Training Effektive Unternehmensarchitektur beruht auf formaler Modellierung und Analyse. Wir bieten eine Avolution ABACUS-Schulung von Unternehmensarchitekten aus der Praxis an. Die Teilnehmer erwerben Fähigkeiten und Kenntnisse, um integrierte Unternehmens- und Domänenarchitekturen in diesem [...]

Kickstart für Unternehmensarchitekten

Enterprise Architect's Kickstart Wir müssen unsere Fähigkeiten auf dem neuesten Stand halten. Jetzt mehr denn je. Nutzen Sie den Enterprise Architecture Kickstart, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, transformative Unternehmensarchitektur zu liefern. Dieser 90-Tage-Kickstart ist die Art und Weise, wie Conexiam Consulting [...]

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 durch diskrete Modellarten. Ein Modelltyp kann bestimmte Analysen unterstützen oder sich auf einen separaten Aspekt des End-to-End-Modells konzentrieren. Einfach ausgedrückt bezieht sich ein Modelltyp auf die Konventionen für eine bestimmte Art der Modellierung.

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.
  • Umfang: 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.

Die Subjektmodell beschreibt die Datenlandschaft der Organisation. Jedes Thema ist für die Datenlandschaft von Bedeutung.

Die 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.

Die Logisches Datenmodell, ist ein technisch orientiert. Es 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
Datenarchitekturstruktur

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 Aufzeichnungen, und 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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Bewährte Verfahren Unternehmensarchitektur von Conexiam Navigieren

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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:

  1. mehr bezahlen
  2. verzichten
  3. 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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Fazit zu „Was ist Datenarchitektur?“

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Die Datenarchitektur wird erklärt und ermöglicht die Datenbedarf des Unternehmens durch vier ElementeDatenbedarfHauptdatenquellenHaupttypen von Daten, und die erforderlichen Datenverwaltungsressourcen.

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