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ISDP©10003 Zertifizierungsschema gemäß ISO/IEC 17065:2012
Auditor
Gemäß UNI 11697:2017
Lead Auditor ISO/IEC 27001:2022
Gemäß ISO/IEC 17024:2012
Dateschutzbeauftragter
Gemäß ISO/IEC 17024:2012
Anti-Bribery Lead Auditor Expert
Gemäß ISO/IEC 17024:2012
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Gemäß UNI 11506:2017
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Datenmodellierung und Design
Data Governance

Ziele:

Datenmodellierung ist das Verfahren von Erkennung, Analyse und Untersuchung der Anforderungen von Daten und die grundlegende Komponente des Datenmanagements. Der Modellierungsprozess erfordert, dass die Organisationen herausfinden und dokumentieren, wie die Daten zusammenpassen. Datenmodelle beschreiben und ermöglichen es einer Organisation, Datenbestände zu verstehen.

Das Ziel der Datenmodellierung ist die Verständnis der verschiedenen Sichtweisen zu bestätigen und zu dokumentieren, was zu Anwendungen führt, die sich besser an den aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen anpassen und eine Grundlage für den erfolgreichen Abschluss weitgreifender Initiativen wie Master Data Management und Data Governance-Programme schafft. Eine angemessene Datenmodellierung führt zu niedrigeren Supportkosten und erhöht die Möglichkeiten der Wiederverwendbarkeit für künftige Initiativen, wodurch die Kosten für die Erstellung neuer Anwendungen gesenkt werden.


Von unserem Team durchgeführte Aktivitäten:

Plan zur Datenmodellierung

Ein Plan für die Datenmodellierung umfasst Aktivitäten wie die Bewertung der organisatorischen Anforderungen, die Schaffung von Standards und die Festlegung der Speicherung von Datenmodellen. Zu den deliverables des Datenmodellierungsprozesses gehören:

  • Diagramm
  • Begriffsbestimmungen
  • Anhängige Probleme und Anträge
  • Lineage

Schaffung des Datanmodells

Um Modelle zu erstellen, vertrauen die Modelers oft auf frühere Analysen und Modellierungsarbeiten. Sie können bestehende Datenmodelle und Datenbanken erforschen, auf veröffentlichte Standards rekurrieren und alle Datenanforderungen integrieren. Nachdem sie diese Eingaben erforscht haben, beginnen sie das Modell zu erstellen. Die Modellierung ist ein äußerst iterativer Prozess.

Überprüfung der Datenmodelle

Wie in anderen IT-Bereichen, erfordern die Modelle eine Qualitätskontrolle. Systematische Verbesserungsmaßnahmen müssen angewandt werden. Techniken wie Time-to-Value, Supportkosten und Datenmodell-Qualitätsvalidatoren wie die Data Model Scorecard können verwendet werden, um die Richtigkeit, Vollständigkeit und die Kohärenz eines Modells zu auswerten. Sobald sie fertiggestellt werden, werden sie sehr nützlichen Mittel für alle Rollen (von Geschäftsanalysten bis zu Entwicklern), die das Modell verstehen müssen.

Management der Datenmodelle

Einmal erstellt müssen die Modellen aktualisiert werden. Die Aktualisierungen der Datenmodelle müssen ausgeführt werden, wenn die Anforderungen verändern und häufig, wenn die Geschäftsprozesse ändern. Wenn die Ebene eines Modells im Rahmen eines bestimmtes Projekt geändert werden muss, muss auch die entsprechende höhere Modellebene geändert werden. Viele Datenmodellierungsinstrumente helfen dabei, diesen Prozess des physischen und logischen Vergleichs zu automatisieren.

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Big Data und Data Science Data Quality Metadaten-Management Data Warehousing und Business Intelligence Referenz- und Stammdaten Dokument- und Content-Management Informationsintegration und Interoperabilität Datensicherheit Datenspeicherung und Datenoperationen Datenmodellierung und Design Datenarchitektur Data Governance