Introduction

Le Architecture - Affaires, données et technologie se concentre sur la mise en place d'une architecture intégrée comme fondement d'une gestion des données fondée sur les meilleures pratiques. La collaboration entre les architectures d'entreprise, de données et de technologies est essentielle pour atteindre les objectifs de l'entreprise. Les disciplines liées à l'architecture fournissent la structure et les schémas directeurs qui sont exploités dans d'autres capacités de gestion des données. Architecture d'entreprise est la stratégie, la conception et l'exécution des capacités commerciales nécessaires pour soutenir les processus et les activités commerciales de l'organisation, en mettant l'accent sur les produits livrables utilisés comme intrants pour les activités suivantes architecture des données. Architecture des données est la stratégie et l'exécution des processus de conception des structures de données, des définitions de la signification des données et de l'utilisation des données. métadonnées pour soutenir les objectifs de l'organisation. Architecture technologique est la stratégie et l'exécution de la conception de l'infrastructure physique sur la base des activités et des objectifs de l'entreprise. architecture des données pour répondre aux besoins de l'organisation en matière de données. Architecture d'entreprise est le schéma directeur qui permet aux organisations de définir et d'organiser leurs activités. En d'autres termes, il s'agit d'un plan d'action, architecture d'entreprise consiste à analyser, à concevoir et à communiquer les capacités, les processus et le savoir-faire de base d'une organisation. modèle. Le diagramme ci-dessous fournit une représentation simple de ce concept.

Diagramme 3.1 : Architecture d'entreprise et exigences en matière de données

Le DCAM Le cadre utilise‘architecture d'entreprise’comme un large terme pour les fonction, groupe(Les données et les exigences en matière de gestion des données peuvent généralement être définies par les capacités de l'entreprise ou les processus opérationnels. Les exigences en matière de données et de gestion des données peuvent généralement être définies par les capacités ou les processus de l'entreprise. Certaines organisations peuvent ne pas disposer d'un système formel de gestion des données. architecture d'entreprise Il est donc important pour la gestion des données d'identifier et de collaborer avec l'équipe commerciale appropriée pour conduire l'identification des exigences en matière de données.

Définition

Architecture d'entreprise définit les activités de l'entreprise qui peuvent être enregistrées en tant que capacités de l'entreprise ou en tant qu'activités de l'entreprise. processus qui sont nécessaires pour atteindre les objectifs de l'entreprise. D'un intérêt particulier pour DCAM est la définition des exigences en matière de données qui détermineront la manière dont les données seront gérées pour soutenir les activités commerciales définies. Ces exigences sont utilisées pour architecture des données. Architecture des données est une passerelle entre l'entreprise processus Il s'agit d'un processus qui permet de définir les exigences en matière de données et l'exécution physique de ces données dans l'infrastructure technologique. Il convertit les besoins en données de l'entreprise en plans détaillés sur la manière dont les données sont définies, structurées, gérées et contrôlées. Il décrit également les exigences techniques relatives à la création, à l'utilisation et au partage des données dans le cadre des processus d'entreprise. Architecture des données attribue des données à des domaines de données, modélise des entités de données, établit des glossaires, des taxonomies et des ontologies, développe un système d'information sur les données. métadonnées modèle, et articule les besoins en matière d'outils technologiques de gestion des données. Architecture technologique prend les données et les exigences en matière de gestion des données de Architecture des données et les applique à la stratégie, à la conception et à la mise en œuvre de l'infrastructure technologique. Architecture technologique définit les plateformes et les outils nécessaires à une prise en charge optimale des processus d'entreprise, des données et des exigences en matière de gestion des données, y compris la manière dont les données sont physiquement acquises, déplacées, révisées et distribuées de manière efficace. La conception de la proximité physique des données, de la bande passante, du temps de traitement, de la protection de la vie privée, de la sauvegarde, de la récupération et de l'archivage sont autant d'éléments importants d'un système de gestion des données mature. architecture technologique. Architecture technologique et Architecture des données peuvent développer et partager des modèles d'architecture pour y parvenir.

Champ d'application

• Établir une architecture politique et des normes pour guider les entreprises, les données et les architecture technologique comme base de la gestion des données dans l'ensemble de l'organisation
• Établir la feuille de route pour des processus d'architecture structurés et intégrés (entreprise, données et technologie) afin de soutenir l'exécution de la gestion des données dans l'ensemble de l'organisation.
• Assurer l'alignement de la gestion des données sur l'activité, les données et l'environnement. architecture technologique, et la stratégie.
• Concevoir et mettre en œuvre des architecture des données processus avec la collaboration nécessaire pour répondre aux exigences en matière de données et de gestion des données, telles qu'elles sont définies dans les résultats de l'évaluation de l'efficacité de la gestion des données. architecture d'entreprise processus.
• Définir le architecture des données approche de la définition et de la conception architecture des données pour atteindre les objectifs de l'entreprise et répondre à ses besoins en matière de données.
• Identifier et inventorier les données de l'organisation nécessaires pour répondre aux besoins de l'entreprise.
• Développer et valider domaines de données, les modèles de données, les sources faisant autorité, et points d'approvisionnement.
• Veiller à ce que Architecture d'entreprise, Architecture des données et Architecture technologique est intégrée dans les structures de gouvernance des données et alignée sur les activités de gouvernance commerciale et technologique.

Proposition de valeur

Les organisations qui mettent en œuvre une capacité d'architecture intégrée comme fondement de la gestion des données sont plus efficacement positionnées pour soutenir les objectifs stratégiques et tactiques de l'entreprise de manière plus efficace et plus rentable. Architecture d'entreprise définit la nature, l'objectif, la criticité et les avantages commerciaux des données conservées pour les processus opérationnels identifiés, afin de faciliter la génération de revenus, l'atténuation des risques et la maîtrise des coûts grâce à l'exploitation de ces données. Les exigences formalisées en matière de données et de gestion des données clarifient les règles opérationnelles relatives à la fourniture et à l'utilisation des données pour chaque processus opérationnel. processus, L'intégration de l'information dans les systèmes d'information de l'entreprise est un élément clé de la réussite de l'entreprise. L'intégration des architecture d'entreprise avec des outils fonctionnels et adaptables architecture des données et architecture technologique complète le tableau, en établissant des schémas fondamentaux pour optimiser la gestion manuelle et automatique des données. C'est la base d'un écosystème de données très performant.

Vue d'ensemble

Architecture d'entreprise joue un rôle crucial dans la définition et la documentation des capacités commerciales de l'organisation et des exigences de traitement des données. Ces résultats servent d'intrants essentiels pour architecture des données, en veillant à ce qu'il soit aligné sur la politique de l'UE en matière d'environnement. architecture technologique et les besoins stratégiques de l'organisation en matière de données ainsi que ses objectifs commerciaux. L'intégration efficace de l'architecture de l'entreprise, des données et de la technologie - par le biais d'entrées et de sorties clairement définies, de responsabilités, de collaboration et de contrôles de gouvernance - est essentielle pour que l'architecture soutienne efficacement la gestion des données. Architecture des données supervise cohérence dans la définition, la gestion et l'utilisation des données au sein d'une organisation en alignant les équipes commerciales et technologiques sur la gouvernance des données et la gestion durable des données. Il fait le lien entre les exigences des entreprises en matière de données et l'infrastructure technologique, permettant la production, l'approvisionnement et la consommation de données structurées. En fournissant des schémas directeurs pour une gestion des données sécurisée, évolutive et efficace, elle prend en charge des plateformes, des applications et des infrastructures adaptables tout en garantissant l'accessibilité des catalogues de données et des systèmes de gestion des données. métadonnées. Des cadres de gouvernance solides et des outils flexibles garantissent l'intégrité et l'utilisation responsable des données, tout en s'alignant sur les principes de l'Union européenne. architecture technologique améliore les performances, la rentabilité et l'évolutivité à long terme. Architecture technologique traduit architecture des données dans des référentiels de données physiques, des plateformes et des outils qui optimisent la sécurité, le stockage, la distribution et la vitesse de traitement. Elle doit rester flexible pour s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise, y compris les exigences réglementaires et les conditions de stress organisationnel. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus de solutions de gestion des données pilotées par l'IA, l'architecture joue un rôle essentiel dans la structuration de la gestion des données. métadonnées et de permettre une découverte efficace des données. Une architecture bien conçue soutient les technologies émergentes, garantissant que les données restent un atout pour l'innovation et la prise de décision. Architecture des données offre un cadre de conception pour la fourniture d'informations descriptives bien classées et métadonnées pour faciliter la découverte et l'accès aux données. En outre, les technologies d'IA peuvent gérer directement les données, et l'architecture doit être structurée de manière à prendre en charge cette capacité.

Questions fondamentales

• Les parties prenantes de l'entreprise déterminent-elles les exigences en matière de données pour leur entreprise ? processus(es) ?
• Des procédures de gouvernance sont-elles en place pour garantir le respect des normes d'architecture établies ?
• Le respect des normes d'architecture est-il applicable ?
• Est architecture technologique piloté par l'entreprise processus et architecture des données exigences ?
• Existe-t-il des politiques ou des normes qui exigent l'intégration de l'entreprise, des données et de l'information ? architecture technologique?

Artefacts de base

Voici les principaux artefacts nécessaires à la mise en œuvre d'un système efficace de gestion des affaires, des données et de l'information (Business, Data & Architecture technologique capacités. Les éléments marqués d'un ‘*’ renvoient à des lignes directrices publiées sur les meilleures pratiques.

• Architecture d'entreprise Politique (en rapport avec les données)
• Architecture des données Politique
• Architecture technologique Politique (en rapport avec les données)
• Architecture d'entreprise, Architecture des données, Architecture technologique Politique Matrice d'alignement
• Exigences en matière de données commerciales
• Élément d'entreprise - Élément de données Modèle*
• Architecture des données Approche
• Domaine des données Registre d'inventaire
• Actif de données Inventaire
• Modèle de données Inventaire
• Critères, stratégie et feuille de route pour le stockage des données
• Stratégie et feuille de route pour les outils de gestion des données

L'initiative de gestion des données doit être engagée avec le Architecture d'entreprise Équipe pour deux activités principales :

1. Chaque capacité opérationnelle ou processus doit définir les exigences en matière de données (c'est-à-dire les entrées et les sorties) et
2. Architecture d'entreprise doit collaborer avec le service de gestion des données et le Architecture des données pour soutenir la gouvernance mutuelle et politique.

Le Architecture d'entreprise L'équipe soutient la conception et la mise en œuvre des capacités et des processus nécessaires aux fonctions de l'entreprise. Bien que toutes les organisations ne disposent pas d'une équipe appelée "Architecture d'entreprise"La plupart d'entre elles ont des groupes responsables de ces activités, même s'ils portent un autre nom. Il est essentiel que l'organisation de gestion des données identifie et collabore avec les équipes appropriées pour définir les exigences en matière de données en fonction des besoins et des objectifs de l'entreprise. Il est essentiel de recueillir des exigences exhaustives en matière de données lorsque la gestion des données collabore avec l'entreprise. Les domaines suivants doivent être pris en compte lors de la définition des exigences en matière de données :

Diagramme 3.2 : Tableau d'architecture

Description

L'initiative de gestion des données doit être engagée avec le architecture d'entreprise de l'organisation pour soutenir l'identification des exigences en matière de données en fonction des besoins de l'entreprise.

Objectifs

• Définir les exigences en matière de données (par exemple, les entrées et les sorties) pour chaque capacité ou activité de l'entreprise. processus.
• Collaborer avec Architecture des données et Architecture d'entreprise de collecter des informations sur les capacités de l'entreprise ou sur l'évolution de l'économie. processus les exigences en matière de données.

Conseil

L'initiative de gestion des données ainsi que Architecture des données doit collaborer avec Architecture d'entreprise et des experts en la matière pour définir les besoins en matière de données. Une activité fondamentale consiste à identifier les types de données nécessaires à l'exécution de la capacité ou des processus opérationnels identifiés. Architecture des données traduira ensuite les exigences fonctionnelles de l'entreprise en matière de données en un ensemble complet d'exigences opérationnelles en matière de données. Il s'agit d'une processus doit soutenir :

• Alignement des données sur les modèles de données approuvés
• Affectation des données à des domaines commerciaux ou opérationnels avec les exigences, règles et contraintes qui s'y rapportent.
• Développement et catalogage de produits connexes métadonnées pour communiquer le sens, le contexte et toute règle de gestion contraintes
• Identification de toute restriction d'utilisation des données pouvant être due à des contraintes de licence de données, à des réglementations en matière de protection de la vie privée, à la souveraineté des données, à des considérations réglementaires ou au respect des politiques éthiques de l'organisation.

Questions

• Les exigences en matière de données sont-elles documentées et gérées ?
• L'initiative de gestion des données, Architecture des données et Architecture d'entreprise collaborer pour définir les exigences en matière de données ?

Artéfacts

• Exigences en matière de données commerciales, y compris les règles et les restrictions relatives à l'utilisation des données
• Matrice exigences-modèles

Notation

Description

La gestion des données doit être engagée avec l'entreprise et architecture des données afin de soutenir l'identification et la hiérarchisation des éléments de données sur la base des exigences, des besoins et des objectifs de l'entreprise.

Objectifs

• Identifier et hiérarchiser les éléments de données pour répondre aux besoins de l'entreprise.
• Établir standard pour les caractéristiques et les critères utilisés pour déterminer l'ordre de priorité des éléments de données.

Conseil

Les organisations s'appuient sur de grandes quantités de données, mais toutes les données n'ont pas la même importance. L'objectif d'une organisation est d'établir la standard les caractéristiques et les critères utilisés pour classer par ordre de priorité les éléments de données ayant une incidence sur les activités de l'entreprise. Les éléments de données doivent être identifiés, communiqués et gérés conformément aux normes de l'organisation. Souvent, les éléments de données les plus importants sont appelés éléments de données critiques. processus est utilisé pour déterminer le degré de rigueur (et les ressources) appliqué à la gestion des données. Exiger la qualité des données des contrôles, lignée de données Le support technique, la gouvernance des données ou la sécurité accrue de l'utilisation et de l'accès peuvent nécessiter des ressources importantes. La hiérarchisation des données est un facteur déterminant du déploiement le plus efficace de ces ressources. La plupart des organisations développent une approche de classification des éléments de données basée sur une détermination binaire “critique/non critique”. Cependant, les écosystèmes complexes peuvent nécessiter plusieurs niveaux de criticité. Dans de tels environnements, il peut être plus approprié d'utiliser des niveaux de criticité en t-shirt (élevé, moyen, faible) ou des niveaux de criticité numérotés. Quel que soit le nombre de niveaux de criticité, la plupart des approches prennent en compte des critères tels que l'impact sur les fonctions de l'entreprise, les exigences légales, de conformité, de sécurité et de protection de la vie privée pour déterminer la classification. Une approche bien définie de la élément de données L'approche de la classification garantit que les données d'une organisation sont gérées selon des normes de propriété, de qualité, cohérence, L'utilisation de la technologie de l'information, de la sécurité et de la gouvernance permet d'améliorer la fiabilité des données et l'efficacité opérationnelle.

Questions

• L'organisation reconnaît-elle que toutes les données n'ont pas la même importance ?
• Les données sont-elles classées en fonction d'un standard un ensemble de caractéristiques et de critères permettant de déterminer les niveaux de “criticité commerciale” ou de “normes de données appliquées” ?
• Les niveaux de “criticité de l'entreprise” sont-ils étayés par standard des attentes en matière de traitement ?
• Existe-t-il un inventaire des éléments de données et de leur “criticité pour l'entreprise” ?
• Les équipes chargées des affaires, des données et de la technologie collaborent-elles à l'application de la élément de données l'approche de priorisation des pratiques quotidiennes (qualité, gouvernance des données, opérations de gestion des données) ?

Artéfacts

• Inventaire des éléments de données “critiques pour l'entreprise
• Standard classification des éléments de données clés

Notation

Description

L'alignement des Architecture des données et Architecture d'entreprise implique une compréhension commune des exigences globales en matière de données afin de concevoir un système de gestion des données flexible et évolutif. architecture des données, ainsi qu'à gérer de manière appropriée les changements dans les besoins de l'entreprise au sein de l'organisation. architecture des données et de le contrôler afin de répondre aux exigences et aux objectifs de l'entreprise.

Objectifs

• Aligner Architecture des données gouvernance avec Architecture d'entreprise la gouvernance afin d'assurer une conception, une gestion et un suivi adéquats du programme. architecture des données par rapport aux besoins de l'entreprise.

Conseil

L'objectif de cet alignement de la gouvernance est de s'assurer que les équipes d'architecture travaillent en collaboration pour définir, capturer et soutenir les besoins en données de l'entreprise. Les architectes de données et les analystes d'entreprise devraient tous deux piloter la conception des éléments suivants architecture des données. Les analystes d'entreprise fourniront des informations sur les données essentielles pour les opérations commerciales et les initiatives stratégiques, tandis que les architectes de données expliqueront comment structurer au mieux les données pour répondre aux besoins de l'entreprise. En travaillant en collaboration, ils peuvent conduire architecture des données qui répondra aux besoins actuels tout en anticipant les demandes futures. Bien qu'une conception efficace puisse minimiser la nécessité de modifier la architecture des données lorsque l'environnement commercial change, certains facteurs commerciaux ne peuvent être anticipés. Là encore, une étroite collaboration entre les entreprises et les architectes de données permettra de minimiser les perturbations et d'améliorer l'efficacité de la mise à jour. architecture des données. Une fois que le architecture des données a été aligné sur les objectifs de l'entreprise, il est important de contrôler en permanence l'efficacité de l'architecture. Les analystes d'entreprise peuvent contribuer à l'établissement de mesures permettant de vérifier si l'architecture de l'entreprise a été alignée sur les objectifs de l'entreprise. architecture des données continue d'atteindre les objectifs de l'entreprise. Cette évaluation continue permet de s'assurer que le architecture des données reste efficace au fil du temps.

Questions

• Sont Architecture d'entreprise et Architecture des données la gouvernance collaborant pour répondre aux besoins des entreprises en matière de données ?
• Sont Architecture d'entreprise et Architecture des données La gouvernance participe aux activités de gouvernance de la gestion des données et s'aligne sur les politiques et les normes ?
• Avoir Architecture d'entreprise et Architecture des données La gouvernance a établi une cadence régulière et un plan de communication ?
• Sont Architecture d'entreprise et Architecture des données s'aligne sur les normes de l'initiative de gestion des données pour l'identification des exigences en matière de données ?

Artéfacts

• Exigences en matière de données alignées sur les capacités de l'entreprise ou processus
• Architecture d'entreprise et Architecture des données calendrier des réunions de gouvernance, procès-verbaux et communications
• Architecture d'entreprise et Architecture des données structure de gouvernance

Notation

Le Architecture des données L'approche et le plan doivent être élaborés en fonction des caractéristiques et des structures propres à l'organisation. Les rôles et les responsabilités des parties prenantes doivent être établis en tenant compte des processus opérationnels en place.

Description

Le Architecture des données L'approche et le plan doivent s'aligner sur les objectifs de la stratégie de gestion des données afin de soutenir les besoins et les objectifs de l'entreprise. Une fois établis, Architecture des données doit être officiellement habilité par la direction générale et son rôle doit être communiqué à toutes les parties prenantes.

Objectifs

• Établir la procédure formelle Architecture des données Approche et plan à l'appui de la stratégie de gestion des données.
• Assurer l'alignement des partie prenante et des feuilles de route avec l'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail. Architecture des données Approche et plan.
• Assurer la collaboration avec Architecture d'entreprise, Gestion des données, et Architecture technologique.

Conseil

Architecture des données sert de lien crucial entre les acteurs commerciaux et technologiques dans le cadre de l'initiative de gestion des données. Indépendamment du fait que le Fonction d'architecture des données est organisationnellement aligné sur le secteur des entreprises ou de la technologie, son rôle essentiel en tant qu'intermédiaire entre ces deux secteurs est d'autant plus important qu'il s'agit d'un secteur d'activité à part entière. partie prenante doivent être reconnues. Il existe parfois une idée fausse selon laquelle architecture des données est simplement un sous-ensemble de architecture technologique. Toutefois, le succès de l architecture des données nécessite l'intégration des deux architecture d'entreprise et architecture technologique expertise.

Questions

• Existe-t-il un Architecture des données Approche et plan en place ?
• Est-ce que le Architecture des données Approche alignée sur la stratégie de gestion des données ?
• Est-ce que le Architecture des données L'approche a été formellement communiquée aux parties prenantes de la gestion des données ?
• La direction générale a-t-elle démontré qu'elle soutenait Architecture des données?
• Cette autorité a-t-elle été communiquée aux parties prenantes ?

Artéfacts

• Architecture des données Approche et plan
• Communications de Architecture des données responsabilités et soutien

Notation

Description

Efficace Architecture des données exige des rôles clairs pour les Architecture des données, Architecture d'entreprise, et Architecture technologique. Les activités impliquant ces disciplines devraient être intégrées dans les rôles et responsabilités convenus par les parties prenantes.

Objectifs

• Définir les rôles et les responsabilités nécessaires à une Architecture des données et la collaboration avec Architecture d'entreprise & Architecture technologique.
• Identifier l'alignement organisationnel des Architecture des données avec les autres rôles d'architecture qui ont un impact sur la gestion des données.

Conseil

Bien défini Architecture des données et les rôles architecturaux associés sont essentiels à l'initiative de gestion des données. Ils établissent le lien entre les exigences en matière de données identifiées par l'initiative de gestion des données et les rôles d'architecture associés. architecture d'entreprise fonction et les possibilités offertes par la technologie et l'outillage, telles qu'elles sont déterminées par le Fonction architecture technologique. Efficace Architecture des données nécessite une collaboration et une coordination avec des personnes et des équipes dans l'ensemble de l'organisation, et éventuellement avec des parties externes. Les relations entre Architecture des données et le Architecture d'entreprise et Architecture technologique doivent être clairement définies et formalisées, en mettant l'accent sur les activités, les rôles et la responsabilité. La documentation de la responsabilité à l'aide d'un Matrice RACI ou une méthode similaire est conseillée pour saisir les rôles et les responsabilités. La dotation en personnel pour tous les rôles doit correspondre aux attentes concernant l'étendue et le volume du travail.

Questions

• Les rôles et les responsabilités en matière de Architecture des données ont été mises en place ?
• Est Architecture des données des effectifs et un financement adéquats ?

Artéfacts

• Architecture des données rôles et responsabilités
• Architecture des données partie prenante identification
• Matrice RACI ou d'autres preuves de l'attribution de responsabilités dans le cadre de la Architecture d'entreprise, Architecture des données et Architecture technologique activités

Notation

Description

Des processus formels ont été mis en place pour Architecture des données activités. Ces processus doivent s'aligner sur la gestion des données politique et les normes de l'organisation. Architecture des données doivent être soutenus par standard les outils et les procédures associées pour effectuer Architecture des données activités.

Objectifs

• Établir une procédure formelle Architecture des données en accord avec le système de gestion des données politique et des normes.
• Intégrer le Architecture des données dans les processus de bout en bout de l'initiative de gestion des données.
• Identifier, programmer et maintenir Architecture des données les réunions et les séances de travail nécessaires au soutien opérationnel.

Conseil

Le Architecture des données Les experts en la matière doivent travailler avec le programme de gestion des données pour concevoir et optimiser les systèmes de gestion des données. Architecture des données processus. Ensemble, ils créeront et contrôleront la mise en œuvre de la Architecture des données en fonction de l'alignement des processus de bout en bout processus dans l'ensemble de l'initiative de gestion des données.

Questions

• Disposer d'une Architecture des données ont été définis et mis en œuvre ?
• Ces processus sont-ils étayés par des normes afin de garantir une approche commune ?
• Les processus tiennent-ils compte de la collaboration nécessaire avec la gestion des données ? Architecture d'entreprise?
• Sont Architecture des données font-elles partie de la routine opérationnelle normale des parties prenantes ?
• Existe-t-il des réunions permanentes, des sessions de planification et des communications régulières concernant Architecture des données initiatives ?

Artéfacts

• Processus des artefacts de conception, procédure guides ou playbooks, et routines publiées
• Processus rapports sur les mesures de performance
• Procès-verbaux des réunions, rapports de situation et Architecture des données annonces

Notation

Description

La gouvernance de la gestion des données doit garantir que Architecture des données et Architecture technologique collaborent à la gouvernance pour s'aligner sur la vision et la stratégie technologiques globales de l'organisation. Cela inclut des stratégies spécifiques pour les plateformes, le stockage des données et les infrastructures d'intégration des données à l'échelle de l'entreprise. Architecture technologique les processus de gouvernance peuvent impliquer des examens de la conception, ainsi que des approbations de permis de construire, de permis d'utiliser et de permis d'envoyer.

Objectifs

• Aligner la structure et les politiques de gouvernance de la gestion des données sur la stratégie de l'UE en matière de gestion des données. Architecture technologique et de gestion des données.
• Veiller à ce que tous les développements technologiques soient conformes à la Architecture technologique politique obligation de suivre la gestion des données politique et des normes.
• Veiller à ce que la collaboration soit guidée par les besoins de l'organisation, les améliorations et les nouveaux développements étant soumis à la conception, à l'examen et à l'approbation de la plateforme architecturale.

Conseil

En règle générale, la gouvernance technologique relève de la responsabilité de l'équipe chargée de la technologie. groupe. Cependant, en raison de la relation étroite entre l'initiative de gestion des données, Architecture des données et la mise en œuvre de la technologie, il est impératif que la gestion des données facilite la collaboration avec les autres acteurs de la société. Architecture des données et la technologie groupe. Ensemble, ils créent, soutiennent et appliquent la technologie politique et les normes qui ont un impact sur l'initiative de gestion des données. Cette collaboration avec la technologie vise à garantir que les solutions mises en œuvre correspondent aux besoins de l'entreprise, qu'elles respectent les restrictions en matière de données et qu'elles sont harmonisées avec les normes techniques et architecturales. Cette collaboration doit inclure des revues de conception pour s'assurer que la mise en œuvre de la technologie respecte les normes de gestion des données. politique et des normes, et que des points de contrôle sont en place pour examiner la mise en œuvre technique. Cette gouvernance devrait inclure une collaboration sur les plateformes et les outils technologiques liés aux données qui pourraient avoir un impact sur les activités de gestion des données.

Questions

• Est Architecture technologique la gouvernance alignée sur Architecture des données et la gouvernance de la gestion des données ?
• L'initiative de gestion des données et les Architecture des données impliqué dans l'examen de la conception technique processus?
• Les autorisations de créer, d'utiliser et d'envoyer des données sont-elles en place ?
• Les services juridiques et de conformité sont-ils impliqués dans cet effort ?
• Est Architecture technologique politique alignés sur la stratégie de gestion des données et sur la gestion des données politique?

Artéfacts

• Preuves de la collaboration en matière de gouvernance, telles que partie prenante les ordres du jour des réunions, les résultats et les procédures d'escalade
• Preuves de l'examen du péage processus, par exemple, les procès-verbaux et les résultats des réunions
• Architecture technologique politique
• Gestion des données politique
• Liste des parties prenantes et preuves d'une communication bidirectionnelle sur l'examen technique et les autorisations

Notation

Les activités de cette capacité doivent être alignées sur la hiérarchisation des besoins en données effectuée dans la capacité 3.1.2. Cette capacité comprend deux activités principales : l'identification et la définition des données. L'identification des données comprend

1. Définir les domaines de données logiques et les données associées qui sont essentielles pour chacun d'entre eux domaine
2. Mise en correspondance des référentiels de données physiques avec les domaines de données logiques
3. Cataloguer les données dans les référentiels

La définition des données comprend

1. Modélisation des données pour refléter les concepts fondamentaux, les attributs et leurs relations
2. Décrire les données dans le contexte des capacités ou des processus commerciaux dans lesquels les données sont utilisées
3. Création de taxonomies et d'ontologies pour documenter les relations entre les données

Ces activités guident l'identification, la définition, l'organisation et le catalogage des besoins en données et des conceptions de données. Les données critiques identifiées au cours de la architecture d'entreprise doivent être décrites de manière à soutenir la conception et la mise en œuvre de référentiels de données et d'outils de gestion de l'information. architecture des données. En outre, le architecture des données doit veiller à ce que les données soient conçues de manière à pouvoir être exploitées par l'architecture technique pour répondre aux besoins de l'entreprise.

Description

A domaine des données est une représentation logique d'une catégorie spécifique de données qui a été formellement désignée et nommée. Les domaines de données sont des constructions logiques qui représentent les données elles-mêmes plutôt que les référentiels physiques dans lesquels ces données résident. L'identification des domaines permet de repérer les données essentielles à l'exécution des fonctions de l'entreprise dans ces domaines. La gestion des données au sein d'un domaine permet d'assurer une propriété cohérente des données partagées et donc de minimiser les conflits d'interprétation sur ce que représentent les données.

Objectifs

• Impliquer les entreprises processus des experts en la matière pour l'identification des domaines de données logiques.
• Identifier et hiérarchiser les domaines de données.
• Structurer les domaines de données logiques de manière à ce qu'ils contiennent des données connexes, quel que soit l'endroit où les données sont produites dans l'organisation.

Conseil

L'identification des domaines de données doit être pilotée par l'entreprise du point de vue des données nécessaires à l'exécution des fonctions de l'entreprise. Cette activité sera étroitement liée aux sous-capacités relatives à la gestion du vocabulaire/glossaire (4.2.1) et aux sous-capacités relatives à la gestion des données (4.2.2). classification des données, 3.3.4. Les domaines de données sont définis pour faciliter une meilleure compréhension de la structure et de l'organisation des données qui sont associées aux fonctions commerciales ou opérationnelles qui conservent les données. La définition des domaines de données présente notamment les avantages suivants

• Constituer une base pour la communication et les activités dans un contexte commercial
• Soutenir la coordination entre Architecture d'entreprise, Gestion des données/Architecture des données et Architecture technologique autour de sujets ou de thèmes communs
• Faciliter le partage d'une signification cohérente et l'alignement sur des concepts opérationnels et commerciaux communs

L'objectif global est de garantir l'utilisation correcte des données et d'amener les parties prenantes à envisager la gestion des données en termes de concepts de contenu de données plutôt qu'en termes de référentiels de bases de données physiques. Tout cela doit être basé sur une compréhension du fonctionnement des fonctions de l'entreprise. Une fois les domaines de données logiques définis, ils doivent être décrits à l'aide d'ontologies, de taxonomies, de modèles de données ou d'autres constructions pertinentes, et mis en correspondance avec leurs emplacements physiques. Les domaines de données comprennent à la fois les données générées en interne et les données acquises en externe. Il est impératif que ces données stratégiques soient identifiées et inventoriées afin de garantir leur utilisation correcte dans tous les domaines de l consommateur de données les processus commerciaux critiques. Métadonnées doit être traitée comme une entité distincte domaine des données gérées et maintenues par l'organisation de gestion des données en utilisant des normes de qualité comparables à celles utilisées pour les domaines d'activité.

Questions

• L'entreprise domaine et le Fonction d'architecture des données a été impliqué dans l'identification des domaines de données faisant autorité ?
• Les fonctions commerciales appropriées sont-elles représentées dans la discussion ?
• La distinction entre les domaines de données et les référentiels de données est-elle claire ?

Artéfacts

• Politique indiquer ce que sont les domaines de données et comment ils doivent être utilisés
• Critères de détermination des domaines de données
• Inventaire des domaines de données
• Liste des parties prenantes et preuves d'une communication bidirectionnelle

Notation

Description

Les domaines de données comprennent des référentiels physiques de données qui doivent être mis en correspondance avec les domaines de données. Les référentiels physiques peuvent comprendre des bases de données d'application, des feuilles de calcul, des entrepôts de données, des lacs de données, des données en continu ou des données stockées dans des services en nuage et, en particulier, des systèmes d'enregistrement et d'archives.

Objectifs

• Créer et tenir à jour un inventaire des référentiels de données physiques.
• Faire correspondre les référentiels physiques aux domaines de données.

Conseil

Les éléments de données de tout domaine des données doivent être mis en correspondance avec l'endroit où les données résident physiquement. La première étape consiste à dresser l'inventaire des référentiels de données. Pour cette activité, l'endroit où réside le contenu n'a pas d'importance ; les données peuvent être externes, en flux, maître/esclave et basées sur le nuage. Ce qui importe, c'est que les référentiels soient inventoriés et que les données qu'ils contiennent soient mises en correspondance avec les domaines de données identifiés et approuvés. Il convient de noter que la correspondance entre les référentiels et les domaines n'est pas nécessairement biunivoque. Un seul référentiel peut contenir des données provenant de deux domaines ou plus, et un seul référentiel peut contenir des données provenant de deux domaines ou plus, et un seul référentiel peut contenir des données provenant de deux domaines ou plus. domaine peut être instancié dans plusieurs référentiels. Ce dernier cas est particulièrement probable lorsqu'un domaine des données représente les données qui sont largement partagées au sein de l'organisation ou lorsque l'organisation est suffisamment complexe pour nécessiter l'existence de plusieurs versions de domaines.

Questions

• L'inventaire des référentiels de données a-t-il été dressé et vérifié ?
• Les domaines de données identifiés et approuvés ont-ils été mis en correspondance avec leur emplacement physique ?

Artéfacts

• Inventaire des dépôts de données
• Mise en correspondance des domaines de données identifiés et approuvés avec l'emplacement physique

Notation

Description

Entreprise les domaines de données et leurs principaux éléments de données doivent être clairement définis, modélisés et documentés afin de saisir les relations entre les données essentielles et d'assurer l'alignement sur les exigences et les besoins de l'entreprise. processus. Standard entreprise Les modèles d'entité devraient être imposés par les politiques de gestion des données.

Objectifs

• Créer des modèles complets des principaux entreprise données.
• Saisir et documenter les relations entre les objets de données.
• Développer entreprise les définitions et les modèles d'entités à l'appui des capacités, des processus et des exigences de l'entreprise.

Conseil

Les pratiques de modélisation des données varient en fonction des défis commerciaux propres à une organisation et des décisions qu'elle a prises en matière d'architecture technique ou de plateforme de données. Alors qu'elles sont traditionnellement associées à la structuration des données pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), les architectures modernes - telles que les lacs de données, les bases de données NoSQL et les bases de données graphiques - ont modifié le rôle et les méthodes de modélisation des données. Ces nouvelles technologies ne nécessitent souvent pas la même approche de modélisation rigide. Néanmoins, l'organisation des données pour répondre aux besoins de l'entreprise reste essentielle. Du point de vue de la gestion, et non de la mise en œuvre, les organisations exigent généralement la création de modèles de données conceptuels et logiques pour capturer les relations entre les données pertinentes pour l'entreprise.

• Modèles conceptuels de données : Un haut niveau simplifié modèle de données utilisé pour exprimer les concepts de données importants pour l'entreprise processus. Conçu par les modélisateurs de données pour communiquer avec les entreprises processus afin de garantir un accord de haut niveau sur les concepts de base des données.
• Modèles de données logiques : Il s'agit de modèles de données plus détaillés qui identifient les attributs des données et les relations nécessaires pour soutenir l'activité de l'entreprise. processus, Ces modèles peuvent être influencés par la pile technologique et l'architecture technique existantes de l'organisation, même s'ils ne sont pas nécessairement descriptifs. Ces modèles peuvent être influencés par la pile technologique et l'architecture technique existantes de l'organisation, sans nécessairement les décrire, et doivent être compréhensibles pour les utilisateurs professionnels.

Dans la pratique, les modèles logiques sont souvent adaptés pour s'aligner sur les architectures physiques, techniques et de données, car ces fonctions collaborent pour définir des modèles qui reflètent les besoins de mise en œuvre - tels que les distinctions entre les conceptions relationnelles et sémantiques (par exemple, graphe ou OWL). Une fois les modèles de données établis, ils doivent être formellement gérés et gouvernés par politique. Cela comprend les exigences relatives à la mise en œuvre, à la maintenance continue et à l'utilisation. Les activités de modélisation des données doivent être intégrées dans les processus de gestion du changement de l'organisation, y compris les approbations de changement, les évaluations d'impact et les mises en œuvre contrôlées.

Questions

• Les modèles de données définissant les entités des domaines de données à l'échelle de l'organisation ont-ils été vérifiés par des experts métier ?
• Les modèles de données sont-ils documentés, rendus accessibles et utilisés dans les systèmes existants et nouveaux ?
• La terminologie utilisée lors de la création des modèles de données est-elle alignée sur celle de l'organisation ? standard le(s) glossaire(s), le vocabulaire, et autres métadonnées exigences ?
• Les politiques et les normes de gestion des modèles de données ont-elles été définies, vérifiées, approuvées et rendues accessibles ?
• La gouvernance des modèles de données a-t-elle été alignée sur les politiques et pratiques existantes en matière de gestion du changement ?
• La modélisation des termes, des définitions et des relations a-t-elle été vérifiée par les parties prenantes de l'entreprise et stockée en tant que métadonnées?

Artéfacts

• Politique et des normes sur l'utilisation et la maintenance des modèles de données
• Modèles de données
• Liste des parties prenantes et preuves d'une communication bidirectionnelle

Notation

Description

Les données doivent être identifiées par des identifiants cohérents à l'échelle de l'organisation et classées selon des schémas taxonomiques approuvés afin de garantir une organisation précise de ces données. L'établissement de ces schémas et méthodologies est essentiel pour définir les relations, normaliser le traitement des données dans l'ensemble de l'organisation et agréger les données à des fins d'analyse. Des identifications et des classifications uniques et précises sont des concepts fondamentaux pour garantir que les données sont consultables, compréhensibles et utilisables, en accord avec les activités et les objectifs de l'entreprise. domaine exigences.

Objectifs

• Établir et normaliser des schémas de classification pour les données structurées et non structurées.
• Normaliser la façon dont les éléments de l'entreprise sont identifiés et catalogués.
• Formaliser et normaliser la mise en œuvre des données de référence, Le vocabulaire de classification, les taxonomies et les ontologies tenant compte de l'industrie. standard identifiants.

Conseil

La communication du contexte et de la signification sémantique est rendue possible grâce à classification des données les schémas, les vocabulaires de référence et les vocabulaires liés organisés en taxonomies ou en ontologies. L'établissement de schémas de classification est essentiel à l'établissement de standard des approches permettant la découverte des données et l'analyse de leur pertinence ou de leur adéquation à l'objectif visé. L'identification unique et précise des données est une capacité fondamentale. Elle est essentielle pour la gestion des données de référence (opérationnelles), les rapports réglementaires, l'analyse des risques, ainsi que pour jeter les bases des techniques d'intelligence artificielle adoptées. Les schémas d'identification des données sont nécessaires pour garantir que les données associées à des entités uniques sont facilement identifiables lorsqu'elles sont partagées au sein de l'organisation. Ces données comprennent, entre autres, les éléments suivants, client le nom de l'entité juridique et les détails du produit. En outre, l'identification et la description correctes des données sont nécessaires pour la gestion de la vie privée, la gestion de la sécurité de l'information, le masquage des données, le cryptage des données et l'analyse des risques. L'identification unique est un principe fondamental de la gestion des données qui est régi par les règles suivantes politique et appliquées par des normes. Lorsque données de référence est utilisé pour classer d'autres données, il est important que les données de référence soient définies selon des méthodologies taxonomiques formelles et que chaque valeur de référence soit identifiée de manière unique. Des politiques, des procédures et des normes sont nécessaires pour garantir que les tâches essentielles sont exécutées comme il se doit, notamment en ce qui concerne l'identification des données clés, l'utilisation des vocabulaires de classification, l'application et la mise en correspondance avec les normes de l'UE. taxonomie / ontologie schémas. La création de ces schémas nécessite la participation des acteurs de l'entreprise, des données, de la technologie, du droit et de la conformité. Dans de nombreux cas, il existe déjà des politiques de conformité, mais elles ne sont pas toujours intégrées dans les processus plus larges de gestion des données au sein d'une organisation.

Questions

• Un vocabulaire et des schémas uniques et précis ont-ils été établis pour décrire les données pour toutes les données clés ?
• A politique ont été élaborés et approuvés pour garantir l'utilisation de ces vocabulaires et schémas dans les applications commerciales ?
• Ont-ils standard ont été publiés ?
• Des schémas de classification et des taxonomies appropriés ont-ils été définis ?
• L'organisation a-t-elle approuvé et publié des normes pour les vocabulaires, schémas, taxonomies et ontologies sélectionnés ?
• L'organisation métadonnées modèle aligner et tirer parti des approches de classification adoptées ?
• Le catalogue de données fait-il référence aux méthodes de classification de manière à faciliter la découverte des données et la compréhension de leur signification et de leur contexte ?

Artéfacts

• Politique à propos de standard le vocabulaire, les schémas de classification, les taxonomies et les ontologies
• Inventaire des normes d'identification, de classification, de taxonomie et d'ontologie en vigueur
• Documentation sur les références croisées et la transformation

Notation

Description

Une fois que les référentiels physiques de données alignés sur les domaines de données sont établis, l'étape suivante consiste à cataloguer les données dans les référentiels.

Objectifs

• Établir un catalogue d'éléments de données alignés sur l'objectif de l'Union européenne. domaine des données.
• Capture requise standard métadonnées sur les éléments de données.
• Rendre le catalogue de données accessible aux parties prenantes.

Conseil

Le catalogue sert d'outil pour communiquer les données disponibles dans un domaine spécifique. domaine tout en fournissant des détails essentiels qui permettent aux consommateurs de découvrir les données et d'évaluer leur pertinence par rapport à leurs besoins. Tout effort de catalogage exige d'une organisation qu'elle détermine les étiquettes à inclure. Ces étiquettes doivent correspondre aux informations nécessaires pour gérer efficacement les données clés conformément à domaine les exigences. Il est structuré au sein d'un métadonnées modèle, qui définit les attributs essentiels nécessaires à une description complète des données et décrit la manière dont ces attributs sont organisés. Les métadonnées catalogués doivent être conformes aux normes établies définies par l'organisation.

Questions

• Les éléments de données sont-ils alignés sur une domaine des données a été catalogué ?
• Possède les compétences requises métadonnées pour ces éléments de données ont été saisis et catalogués ?
• Est-ce que le métadonnées capturés et catalogués décrivent pleinement les éléments de données au niveau requis par le système d'information pertinent. domaine(s) ?
• Est-ce que le métadonnées accessibles aux parties prenantes dans un catalogue de données ?

Artéfacts

• Données politique pour métadonnées capturer
• Normes et lignes directrices relatives au catalogue de données
• Dictionnaire de données
• Métadonnées Dictionnaire

Notation

L'initiative de gestion des données doit être menée en collaboration avec le département Technologie. fonction. Ensemble, ils définissent la plateforme de données, les infrastructures de stockage et de distribution à l'échelle de l'organisation. Cette collaboration doit être soutenue par une gouvernance mutuelle et des politique.

Description

Le rôle de la technologie fonction est de définir et de concevoir l'architecture technique nécessaire pour répondre aux besoins en matière de données, en collaboration avec les entreprises. processus exigences. L'initiative de gestion des données doit être menée en collaboration avec le service Technologie fonction. Ensemble, ils définissent les stratégies en matière de bases de données, les approches en matière de plateformes analytiques, les solutions middleware, les technologies de stockage et de conservation, les considérations en matière de sécurité de l'information et tous les autres aspects de l'infrastructure technologique holistique nécessaire pour soutenir les buts et objectifs de l'organisation en matière de gestion des données.

Objectifs

• Veiller à ce que la gestion des données participe de manière collaborative aux processus de stratégie technologique en représentant les exigences, les buts et les objectifs de la gestion des données.
• Veiller à ce que l'incorporation des dernières avancées technologiques en matière de gestion des données soit prise en compte.

Conseil

La stratégie technologique doit garantir que l'initiative de gestion des données peut être soutenue par la stratégie technologique. fonction. La technologie fonction est responsable du fonctionnement de l'infrastructure technologique. Il ne définit pas les fonctionnalités ou les exigences en matière de données. Évaluer les Architecture technologique en mettant l'accent sur les objectifs de la gestion des données. Une obligation de la architecture des données et Architecture technologique La fonction de l'IA est d'évaluer les objectifs de l'entreprise et d'informer les cadres supérieurs de l'entreprise des possibilités de déploiement d'outils et de méthodes technologiques innovants tels que l'IA. L'examen devrait inclure les possibilités de soutenir les objectifs et les processus de l'initiative de gestion des données à l'aide de ces outils et méthodes.

Questions

• Quels sont les mécanismes permettant d'assurer un partenariat formel et permanent entre l'organisation de gestion des données et l'organisation technologique ? fonction?
• Avoir le Architecture des données et Architecture technologique ont évalué et communiqué les possibilités de déploiement d'outils et de méthodes techniques novateurs à l'appui des objectifs commerciaux définis ?

Artéfacts

• Alignement des Architecture technologique et les stratégies de gestion des données, y compris la Architecture des données stratégie
• Liste des parties prenantes et preuves d'une communication bidirectionnelle

Notation

Description

L'initiative de gestion des données doit être engagée avec Architecture technologique sur l'infrastructure de la plateforme pour définir et mettre en œuvre une stratégie, une feuille de route d'exécution et une structure de gouvernance. Pour qu'une stratégie technologique soit durable, elle doit faire l'objet d'un engagement budgétaire pendant toute la durée de la feuille de route.

Objectifs

• S'assurer que la gestion des données collabore avec Architecture technologique pour informer la stratégie d'infrastructure de la plateforme des exigences, des buts et des objectifs de la gestion des données.
• Veiller à ce que toutes les améliorations et tous les nouveaux développements fassent l'objet d'un examen et d'une approbation conformes à la stratégie et à la feuille de route définies pour l'infrastructure de la plateforme.

Conseil

Architecture technologique est responsable de la stratégie d'infrastructure de la plate-forme et de la feuille de route d'exécution associée. La stratégie doit être coordonnée avec les exigences opérationnelles des systèmes de gestion de bases de données à l'échelle de l'organisation. L'organisation de gestion des données doit jouer un rôle de facilitateur, en assurant la coordination entre les parties prenantes pour représenter ces considérations commerciales. Il est essentiel de hiérarchiser les exigences. Certaines possibilités d'innovation dans l'infrastructure de la plate-forme à l'échelle de l'organisation impliquent de nouveaux outils et méthodes technologiques. L'infrastructure peut bénéficier de l'ajout de l'IA, de la ML, du traitement du langage naturel (NLP) et des graphes de connaissance.

Questions

• Quels sont les mécanismes permettant d'assurer la coordination entre l'entreprise, les données et la technologie aux niveaux appropriés de l'organisation ?
• Quels sont les mécanismes de coordination et d'établissement des priorités ?

Artéfacts

• Exigences, stratégie et feuille de route relatives à l'infrastructure de la plate-forme
• Preuve de l'alignement sur la stratégie de gestion des données
• Infrastructure de la plate-forme politique et des normes

Notation

Description

L'initiative de gestion des données doit être engagée avec Architecture technologique dans l'infrastructure de stockage des données pour définir et mettre en œuvre une stratégie, une feuille de route d'exécution et une structure de gouvernance. Pour qu'une stratégie technologique soit durable, elle doit faire l'objet d'un engagement budgétaire pendant toute la durée de vie de la feuille de route.

Objectifs

• S'assurer que la gestion des données collabore avec Architecture technologique informer la stratégie de l'infrastructure de stockage des données des exigences, des buts, des objectifs et des politiques de gestion des données.
• Veiller à ce que toutes les améliorations et tous les nouveaux développements fassent l'objet d'un examen et d'une approbation conformes à la stratégie et à la feuille de route définies en matière de gestion du stockage.

Conseil

Architecture technologique est responsable de la stratégie de l'infrastructure de stockage des données et de la feuille de route d'exécution associée. La stratégie doit être coordonnée avec les exigences de l'entreprise pour des activités telles que la capacité d'archivage, les considérations de conformité juridique, la conservation et la destruction défendable des données. L'organisation de gestion des données doit jouer un rôle de facilitateur, en assurant la coordination entre les parties prenantes pour représenter ces considérations commerciales. En outre, les plans de stockage, d'archivage et de récupération des données doivent être coordonnés entre les différentes parties prenantes (entreprise, données, technologie, aspects juridiques et conformité). Il est essentiel de hiérarchiser les exigences. Certaines possibilités d'innovation dans l'infrastructure de stockage des données à l'échelle de l'organisation impliquent de nouveaux outils et méthodes technologiques. Les organisations devraient envisager le stockage traditionnel (bases de données relationnelles, systèmes de fichiers, stockage en bloc), basé sur le cloud (objets cloud, systèmes de fichiers distribués, hybrides et multi-cloud), NoSQL et Big Data (magasins de valeurs clés, bases de données en colonnes, de documents, de graphes et de séries temporelles), edge et décentralisé (stockage edge computing, blockchain et décentralisé), et le stockage en mémoire et à haute performance (stockage basé sur la RAM, stockage NVMe et SSD). Il existe également de nouvelles possibilités de chiffrement, de symbolisation, d'anonymisation ou de pseudonymisation des données au repos, en transit et en stockage.

Questions

• Quels sont les mécanismes en place pour assurer la coordination entre l'entreprise, les données et la technologie aux niveaux appropriés de l'organisation ?
• Les exigences juridiques supplémentaires sont-elles prises en compte dans la stratégie, y compris, mais sans s'y limiter, le masquage, l'anonymisation et l'ensemble des droits à la protection de la vie privée ?
• Quelle est l'appétence de l'organisation pour les services de stockage de données en nuage ?
• Comment l'organisation va-t-elle gérer la reconstruction des données à partir d'une archive ?
• Quels sont les mécanismes de coordination et d'établissement des priorités ?

Artéfacts

• Exigences, stratégie et feuille de route en matière de stockage
• Preuve de l'alignement sur la stratégie de gestion des données
• Preuve de la collaboration, de l'alignement, de la socialisation et de l'approbation entre la gestion des données et la technologie
• Stockage des données politique et des normes
• Preuve de la prise en compte du stockage dans les étapes du cycle de développement durable dès le début des améliorations de la plate-forme technologique ou des nouveaux développements.

Notation

Description

L'initiative de gestion des données doit être engagée avec Architecture technologique dans l'infrastructure d'intégration des données pour définir et mettre en œuvre une stratégie, une feuille de route d'exécution et une structure de gouvernance. Pour qu'une stratégie technologique soit durable, elle doit faire l'objet d'un engagement budgétaire pendant toute la durée de vie de la feuille de route élaborée.

Objectifs

• Établir une stratégie d'intégration des données. Obtenir l'accord des parties prenantes de l'entreprise, des données et de la technologie.
• S'assurer que la gestion des données collabore avec Architecture technologique informer la stratégie d'infrastructure d'intégration des données des exigences, des buts et des objectifs de la gestion des données.
• Veiller à ce que toutes les améliorations et tous les nouveaux développements fassent l'objet d'un examen et d'une approbation conformes à la stratégie et à la feuille de route définies en matière d'intégration des données.

Conseil

Architecture technologique est responsable de la stratégie d'infrastructure d'intégration des données et de la feuille de route d'exécution associée. La stratégie doit être coordonnée avec les exigences de l'entreprise et doit prendre en compte les contrôles d'accès aux données, les restrictions en matière de sécurité de l'information, les points d'approvisionnement en données faisant autorité et les données en tant que service. L'organisation de gestion des données doit jouer un rôle de facilitateur, en assurant la coordination entre les parties prenantes pour représenter ces considérations commerciales. Il est essentiel de hiérarchiser les exigences.

Questions

• Quels sont les mécanismes permettant d'assurer la coordination entre l'entreprise, les données et la technologie aux niveaux appropriés de l'organisation ?
• Quels sont les mécanismes de coordination et d'établissement des priorités ?

Artéfacts

• Exigences, stratégie et feuille de route relatives à l'infrastructure de la plate-forme
• Preuve de l'alignement sur la stratégie de gestion des données
• Preuve de la collaboration, de l'alignement, de la socialisation et de l'approbation entre la gestion des données et la technologie
• L'infrastructure d'intégration des données est représentée dans politique et des normes
• Preuve de la prise en compte de l'infrastructure d'intégration des données dans les étapes du SDLC au début des améliorations de la plate-forme technologique ou des nouveaux développements.

Notation

Description

L'initiative de gestion des données, bien qu'elle ne soit pas directement responsable, doit être engagée dans la planification d'urgence et les tests pour l'accès aux données et la maintenance en cas de perturbation opérationnelle.

Objectifs

• Assurer la collaboration entre la gestion des données et la technologie fonction à l'appui de la définition, de l'essai et du soutien des plans d'urgence en cas d'interruption des opérations.
• Établir une compréhension complète des dépendances de la gestion des données qui nécessitent un soutien approprié dans la planification d'urgence.

Conseil

Les exigences en matière de risque opérationnel pour les données doivent être prises en compte dans la définition des exigences en matière de données. processus. Ces exigences définiront les architecture technologique’Le choix des applications de stockage des données et des stratégies de récupération des données par l'utilisateur est important. Lors de l'évaluation d'une application de stockage de données, il faut garder à l'esprit que les applications peuvent contenir des données provenant de plusieurs domaines de données. Les exigences les plus strictes en matière de récupération des données peuvent être appliquées à toutes les données de l'application. La récupération des données la plus stricte a un coût plus élevé, ce qui peut gonfler le coût du stockage pour toutes les données.

Questions

• Quels sont les mécanismes permettant d'assurer la collaboration entre les services de gestion des données et les services de gestion de l'information ? Architecture technologique pour la planification des mesures d'urgence ?
• Toutes les dépendances des données sont-elles définies et comprises pour la récupération ?

Artéfacts

• Plan d'urgence/de reprise après sinistre
• Tests et résultats du plan d'urgence/de reprise après sinistre

Notation

La pile d'outils technologiques de gestion des données est l'ensemble des outils technologiques nécessaires pour répondre aux exigences opérationnelles et commerciales de la gestion des données. L'activité de gestion des données processus doit définir les exigences relatives à la pile d'outils technologiques de gestion des données. Les feuilles de route technologiques et la gouvernance garantissent le déploiement et l'adoption des outils.

Description

L'initiative de gestion des données doit fournir à l'équipe technologique les exigences relatives à ses outils logiciels. groupe. Le responsable de la gestion des données est responsable des exigences et la technologie est responsable d'une stratégie technologique de gestion des données qui répond à ces exigences. Une feuille de route pour les outils technologiques doit être élaborée afin de mettre en œuvre l'infrastructure technologique de gestion des données définie dans la stratégie des outils.

Objectifs

• Concevoir et documenter une stratégie intégrée d'outils technologiques de gestion des données.
• Démontrer le soutien de l'entreprise à la stratégie des outils technologiques de gestion des données politique.
• Élaborer une feuille de route intégrée pour les outils technologiques, conformément à la stratégie en la matière. Inclure des lignes directrices pour les nouveaux développements ainsi que des plans de démantèlement pour les mises en œuvre d'outils patrimoniaux non normalisés.
• Élaborer des budgets alignés sur les processus du cycle budgétaire de l'organisation.

Conseil

Veiller à ce que la technologie fonction a défini une stratégie en matière d'outils qui intègre les exigences relatives aux outils technologiques de gestion des données. L'organisation de gestion des données doit s'assurer que les ressources et les compétences nécessaires à l'utilisation des différents outils sont disponibles (par exemple, outil de catalogue de données, outil de modélisation des données, etc, transformation des données des outils, métadonnées outil de glossaire, Qualité des données outils d'analyse). Cette capacité de soutien nécessite une coordination entre les parties prenantes de l'entreprise, des données et de la technologie afin de définir les exigences de la stratégie de l'outil de gestion des données. Une fois la stratégie de l'outil de gestion des données définie, elle doit être convertie en une feuille de route de mise en œuvre réalisable. Assurez-vous que la feuille de route technologique est pratique, alignée sur les priorités de l'entreprise et harmonisée avec les processus d'approvisionnement internes.

Questions

• La gestion des données et la technologie collaborent-elles à l'élaboration des exigences et de la stratégie relatives aux outils technologiques de gestion des données ?
• Les politiques et les processus qui régissent cette relation sont-ils définis et vérifiés ?
• La feuille de route des outils technologiques de gestion des données est-elle alignée sur les processus internes de passation de marchés ?
• La feuille de route des outils technologiques de gestion des données est-elle communiquée à l'organisation chargée de la gestion des données ?

Artéfacts

• Gestion des données Technologie Stratégie des outils
• Liste des parties prenantes et preuves d'une communication bidirectionnelle
• Feuille de route de l'outil technologique de gestion des données alignée sur la stratégie de gestion des données

Notation

Description

La technologie, en partenariat avec la gestion des données, doit définir et régir l'ensemble des outils liés à la gestion des données.

Objectifs

• Établir une structure de gouvernance des outils technologiques de gestion des données avec un ensemble complet de politiques associées. Confirmer que la structure est alignée sur la stratégie de gestion des données.
• Mettre en place une structure de gouvernance des outils technologiques de gestion des données au sein des équipes de développement technologique.

Conseil

S'assurer que la structure de gouvernance des outils technologiques de gestion des données est en place et opérationnelle, et que les politiques et pratiques de gouvernance intègrent les exigences de l'initiative de gestion des données. Des outils différents qui remplissent les mêmes fonctions peuvent produire des données disparates. En outre, la prolifération des outils peut accroître la complexité, augmenter les coûts et entraver l'intégration des systèmes.

Questions

• Quels sont les mécanismes de coordination entre la gouvernance technologique et la gouvernance de la gestion des données ?
• Comment la technologie et la gestion des données s'efforcent-elles de rester à la pointe de l'innovation et des nouvelles capacités technologiques ?
• Existe-t-il un mécanisme de collaboration entre la gestion des données et la technologie ?
• Existe-t-il un accord entre la technologie et l'entreprise concernant la portée et les contrôles associés aux outils technologiques ?

Artéfacts

• Document sur la structure de gouvernance des outils technologiques
• Preuves des opérations de gouvernance telles que les réunions et les procédures, les documents
• Politique et des normes pour la gouvernance des outils de données
• Liste des outils de gestion des données autorisés
• Documentation de la communication bidirectionnelle entre l'entreprise, les données et la technologie sur la sélection des outils et les critères d'approbation

Notation