TOGAF im Kontext der Datenarchitektur

TOGAF im Kontext der Datenarchitektur

01.02.2024
Autor: HostZealot Team
2 min.
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Wir leben in einem extrem wettbewerbsorientierten Umfeld, in dem das Fehlen einiger Daten den Verlust von Erfolg und Einfluss auf dem Markt bedeutet. Die Unternehmen investieren in alle möglichen Instrumente, um ihre Rentabilität zu steigern, und haben gleichzeitig Schwierigkeiten, die benötigten Daten zu finden. Die Datenarchitektur kann den Unternehmen also helfen, neue Möglichkeiten zu erschließen.

Natürlich sind die meisten Unternehmen mit ihrer derzeitigen Position zufrieden und haben vielleicht nicht einmal mit technischen Problemen zu kämpfen. Aus unserer beruflichen Erfahrung heraus können wir Ihnen jedoch versichern, dass jedes Unternehmen einige Einschränkungen hat, die es daran hindern, sein volles Potenzial auszuschöpfen. Um dieses höhere Erfolgsniveau zu erreichen, ist es besser, mehrere Protokolle zu befolgen.

Datenarchitektur ist heutzutage sehr wichtig, da sie dabei hilft, wichtige Daten für bestimmte Zwecke zum richtigen Zeitpunkt zu finden. Die einfache Visualisierung der gesammelten Daten und das Mapping ist eine wichtige Voraussetzung für jedes Unternehmen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Im Allgemeinen kann die Verwendung von Datenarchitekturen Ihre digitale Erfahrung verbessern und den gesamten Prozess angenehmer und einfacher gestalten.     

Auspacken der Datenarchitektur mit TOGAF

Das Open Group Architecture Framework oder TOGAF ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden für die Entwicklung von Architekturen in Unternehmen. Dieses Rahmenwerk ist eher für große Konzerne als für kleine Unternehmen geeignet. Es bietet eine detaillierte Methode für die Pflege und Entwicklung der Unternehmensarchitektur.

Diese zuverlässige und praktische Methode bietet Werkzeuge und Methoden für die Unternehmensarchitektur und bezieht sich auch auf die Datenarchitektur. Dieser Ansatz für die Datenarchitektur kann in folgende Bereiche unterteilt werden: Gap-Analyse, Datenmanagement, Data Governance und Geschäftsvision.  

Erforschung der wichtigsten Dimensionen der Datenarchitektur

Lassen Sie uns jede dieser Kategorien im Detail besprechen, damit Sie ein umfassenderes Verständnis der Datenarchitektur mittels TOGAF erhalten.  

togaf im kontext der datenarchitektur

1. Die Vision von Unternehmenszielen

Der wichtigste Punkt bei der Nutzung der Datenarchitektur ist die Entwicklung einer besseren Vision der gelieferten Geschäftswerte. Um klare Geschäftsziele zu erreichen, sollten die Daten von der richtigen Ressource und idealerweise ohne manuelle Eingriffe empfangen werden.

Die allgemeine Unternehmensvision wird durch die Architekturstandards und -richtlinien bestimmt. Die Anforderungen und Bedürfnisse der Unternehmen sind wichtig für die Festlegung des Umfangs der Datenarchitektur. Der Umfang der Datenarchitektur kann zum Beispiel durch die KPI verschiedener geschäftsbezogener Aktivitäten begrenzt werden.  

2. Navigieren im Datenmanagement

Eine effektive Nutzung der verfügbaren Daten ist nur möglich, wenn sie gut strukturiert und umfassend sind. Deshalb ist es sehr ratsam zu verstehen, wie das Datenmanagement funktioniert und was seine wichtigsten Grundsätze sind. Beginnen wir also mit dem Zweck des Datenmanagements:

  • Festlegung, wo und wie die Datenelemente erstellt, gemeldet und gespeichert werden.
  • Bestimmung der Verwendung der Datenelemente für Dienste, Geschäftsfunktionen und Prozesse.
  • Bestimmung der Komplexität der Datenkonvertierung, um sie zwischen den Anwendungen auszutauschen.
  • Feststellen, ob eine bestimmte Information mit den Transaktions-, Referenz- oder Stammdaten zusammenhängt.
  • Bestimmung der erforderlichen Software für die ideale Integration mit allen Kunden.

Um tiefer in den Prozess der Datenverwaltung einzusteigen, sollten wir einige der wichtigsten Aspekte wie Datenmodellierung und Pressedaten-Mapping betrachten.

Die Datenmodellierung wird angewandt, um die Datenanforderungen zu analysieren und zu definieren, um die Prozesse innerhalb des Unternehmens zu unterstützen. Es gibt 3 Varianten von Datenmodellen, die normalerweise in den meisten Systemen verwendet werden. Sie sind die folgenden:

  • Konzeptuelles Modell der Daten. Dies ist das anfängliche Modell, in dem die Interessengruppen und andere beteiligte Experten die Anforderungen und Kriterien erörtern, die sie in Bezug auf das spezifische Thema oder Problem haben könnten. In diesem Modell werden alle Details zu den Problemen und deren Zusammenhang mit der Datenverwaltung erwähnt.
  • Logisches Modell der Daten. Dies ist der zweite Schritt nach dem konzeptionellen Schritt. Dabei handelt es sich um eine eher praktische Empfehlung, die eine tatsächliche Struktur der Informationen enthält, die in den Datenbanken verwendet werden sollen. In manchen Situationen kann ein konzeptionelles Modell zur Erstellung mehrerer logischer Modelle führen.
  • Physikalisches Modell der Daten. Der letzte Schritt im Modellierungsprozess ist der physische Schritt. Er ist verantwortlich für die Organisation aller Informationen gemäß den Tabellen, die Festlegung der Konten für den Zugriff auf diese Daten und die Details der Speicherung. Bei der Modellierung werden nicht nur die eigentlichen Elemente der Daten, sondern auch ihre Struktur und die Beziehungen zwischen den Elementen festgelegt.

Bei der Datenkartierung handelt es sich um eine visuelle Darstellung aller Schritte innerhalb des Prozesses. Normalerweise werden die Prozesse mit Hilfe von Symbolen, Diagrammen und Flussdiagrammen abgebildet, so dass jeder bei der Durchsicht ein Verständnis für die wichtigsten Aufgaben bekommt, wer für ihre Erledigung verantwortlich ist und wann jede Aufgabe erledigt sein sollte.

In den meisten Unternehmen werden diese beiden Prozesse (Modellierung und Mapping) synonym verwendet, und es gibt keinen großen Unterschied zwischen ihnen. Mapping kann literarisch überall auf dem Brett/Papier gemacht werden. Während die Geschäftsmodellierung mit Hilfe von Software durchgeführt wird, so dass sie sofort automatisiert werden kann. Beide Prozesse sind für Unternehmen wichtig, denn sie schaffen Klarheit im Unternehmen, eine bessere Einhaltung von Standards und eine systematischere Kontrolle über die bestehenden Prozesse.      

3. das Verständnis von Data Governance

Data Governance ist eine Reihe von Richtlinien, Prozessen, Metriken, Standards und Rollen, die die effektive Nutzung der Informationen zur Erreichung der Unternehmensziele gewährleisten. Die Prozesse werden so eingerichtet, dass die Sicherheit und Qualität der Daten gewährleistet ist. Mit Data Governance legt das Unternehmen fest, wer für bestimmte Aktionen verantwortlich ist, wann sie durchgeführt werden, mit welchen Daten, in welcher Situation und mit welchen Methoden.

Der Zweck der Governance ist der folgende:

  • Bestimmen Sie die Datenelemente für das Geschäftsprozessmanagement.
  • Bestimmen Sie die erforderlichen Standards und die Struktur der Organisation für das Datenmanagement.
  • Legen Sie die Rollen und Fähigkeiten der Mitarbeiter für die Transformation der Daten fest.
  • Bestimmen Sie den Archivierungsbedarf und den Controller.

Eigentumsverhältnisse

Lassen Sie uns nun einige der wichtigsten Elemente der Data Governance erörtern. Das erste Element, über das wir sprechen müssen, ist das Eigentum. Jedes Unternehmen verfügt über eine große Vielfalt an Datentypen, und mit dem technologischen Wachstum nimmt diese Zahl noch zu. Bei der Regelung der Datenverwaltung wurde die Verantwortung an die Geschäftsfunktion übertragen.  

Ursprünglich wurden die Daten von verschiedenen Prozessen gemeinsam genutzt. So wurden beispielsweise Finanzinformationen im Finanzwesen und im Vertrieb verwendet, Produktinformationen standen für die Produktion und die Forschung zur Verfügung, und so weiter.

Heutzutage haben viele Innovationen in der Geschäftswelt einen funktionsübergreifenden Ansatz für alle verfügbaren Prozesse geschaffen. Die Datentransversalität ist eine Quelle von Innovationen. Die meisten Unternehmen kommen früher oder später zu dem Schluss, dass die gemeinsame Nutzung von Daten mit anderen Organisationen wirklich von Vorteil sein kann. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz hat sich beispielsweise für viele Unternehmen, die sich um die Datenarchitektur kümmern, als äußerst effektiv erwiesen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen jetzt das Verhalten ihrer Kunden leicht erkennen.

Sicherheit

Der größte Teil der Informationen ist in der Regel für alle Teammitglieder leicht zugänglich, was den Arbeitsablauf vereinfacht. Einige sensible Informationen sollten jedoch nur eingeschränkt zugänglich sein. Deshalb ist es besser, den Zugang zu einigen Daten zu spezialisieren, um das System zu sichern. Die Zugangskontrolle ist besonders wichtig für die Finanzdaten, aber nicht nur.

Das Sicherheitsniveau kann durch die Implementierung von Benutzerrechten erhöht werden. Solche Berechtigungen geben den Unternehmen die Möglichkeit, nicht nur den Datenzugriff, sondern auch den Zugriff auf Prozesse und bestimmte Inhalte zu kontrollieren.     

Lebenszyklus

Daten haben einen bestimmten Lebenszyklus, da sie nicht statisch sind.  Deshalb ist es sehr wichtig, den gesamten Lebenszyklus zu modellieren, der aus Erstellung, Nutzung, Wiederverwendung, Veralterung und Beseitigung besteht. Das Verständnis für diesen Prozess kann viel Zeit sparen.  

Um mit der Data Governance in einem Unternehmen zu beginnen, muss man die Geschäftsprozesse, die bereits in der Organisation vorhanden sind, bewerten und sich auf sie stützen. Dies kann beispielsweise im Zusammenhang mit den Risikomanagementverfahren im Unternehmen oder der Verwendung von Dateneingaben geschehen.

So werden bestimmte Unterlagen für die Aufzeichnung aller Aktivitäten verwendet, die eine Datennutzung innerhalb des Unternehmens erfordern. Dieser Prozess ist standardisiert und die meisten Unternehmen haben ihn, um alles effektiver zu verwalten. Zum Beispiel muss jeder Bankkunde persönliche Daten angeben, um eine Kreditkarte zu erhalten.         

4. die Durchführung einer Lückenanalyse

Die Lückenanalyse innerhalb der Datenarchitektur ist eine Art Messung, die erforderlich ist, um die fehlenden Technologien, Prozesse und mehr zu ermitteln. Die Ergebnisse dieser Analyse sollten eine konkrete Planung zur Erreichung der Geschäftsziele beinhalten.

Durch den Vergleich der aktuellen Situation mit der angestrebten können die Unternehmen leicht angeben, wohin sie sich bewegen und was geändert werden sollte, um bestimmte Ergebnisse zu erreichen. Die Gap-Analyse kann nicht nur die gesamte Organisation, sondern auch einzelne Teams innerhalb des Unternehmens bewerten. Das kann also wirklich praktische Empfehlungen bringen.  

Der Prozess der Analyse ist einfach. Zunächst muss der Bereich bestimmt werden, der bewertet werden soll. Im nächsten Schritt wird das ideale Ergebnis verallgemeinert und die zu erreichenden Ziele werden festgelegt. Dann erfolgt die eigentliche Analyse und der Vergleich mit diesem Ziel. Der Prozess wird mit dem eigentlichen Plan abgeschlossen, wie diese Lücke minimiert werden kann.

In großen Unternehmen liegt die Verantwortung für die Durchführung dieser Analyse bei Projektmanagern, Unternehmensanalysten, dem Management oder den Verbesserungsteams. Möglicherweise gibt es aber nicht einmal eine solche Person in Ihrem Team, aber mit einer kurzen Schulung und gut gestalteten Vorlagen kann jeder Mitarbeiter erfolgreich mit diesem Prozess arbeiten.

Im Folgenden finden Sie konkrete Schritte, die Sie befolgen sollten, um eine relevante Lückenanalyse für Ihr Unternehmen zu erstellen:

  • Bestimmen Sie den Bereich, der analysiert werden soll, und die zu erreichenden Ziele. Zum Beispiel hat das Unternehmen TOGAF in der Datenarchitektur implementiert, aber es gibt immer noch einige kleinere Probleme im Zusammenhang mit dem Lernprozess des Teams. In den Zielen werden der Zeitrahmen und einige Empfehlungen für die Durchführung zusätzlicher Schulungen festgelegt.
  • Geben Sie das ideale Szenario an. Wenn alles klappt, welchen genauen Wert wird es für das Unternehmen haben?   
  • Analysieren Sie die aktuelle Situation. Hier ist zu klären, warum das Team den neuen Ansatz nicht vollständig umsetzt.
  • Vergleich zwischen der aktuellen Situation und der idealen Situation.
  • Charakterisieren Sie diese Lücke und geben Sie die genauen Unterschiede an.
  • Erstellen Sie einen Plan, um diese Lücke zu minimieren.

Zusammenfassend

TOGAF ist ein hervorragendes Rahmenwerk für die Datenarchitektur. Es kann große Organisationen zu ihrem Erfolg führen. TOGAF hilft Unternehmen bei der Verwaltung und Gestaltung, wie alle datenbezogenen Prozesse angewendet und in die benötigten Lösungen integriert werden. Es bietet Prinzipien, Praktiken und beste Techniken, die wirklich funktionieren. Wenn Sie also auf der Suche nach einem perfekten Framework sind, wissen Sie jetzt, wo Sie anfangen müssen.   

FAQ

Was beinhalten die drei Arten von Architekturmodellen?

Drei Modelle, die für Unternehmen im Zusammenhang mit TOGAF in der Software-, Geschäfts- und Datenarchitektur sehr wertvoll sind. Dieses beliebte Modell wird für die bereits skizzierten Prinzipien, Praktiken und Prozesse verwendet. Die Geschäftsmodelle helfen bei der Strategieverbesserung, und das Softwaremodell orientiert sich an den IT-Veränderungen.

Was sind die drei Ebenen der Datenarchitektur?

Wenn Sie "Daten" erwähnen, verstehen Sie bereits, wie strukturiert sie sein sollten, und es gibt 3 wichtige Ebenen in der Datenarchitektur. Die konzeptionelle Ebene bestimmt die allgemeinen Anforderungen und legt fest, woher diese Daten kommen. Auf der logischen Ebene werden die erforderlichen Rahmenbedingungen und Technologien festgelegt. Die physische Ebene bestimmt die Speicherung der Daten, z. B. ob das Unternehmen Datenbanken, Cloud-Server, Hardware-Konfiguration usw. wählt.

Was macht TOGAF zu einem herausragenden Rahmenwerk für Unternehmensarchitektur?

TOGAF ist ein standardisiertes Rahmenwerk, das sich perfekt für die Unternehmensarchitektur eignet. Dieser Rahmen hat Methoden für die Aufteilung der Daten organisiert, so dass die Verwaltung auch effektiver sein wird. Dieses System bietet praktische Empfehlungen für die Gestaltung, Planung, Verwaltung und Umsetzung. Die Vorteile seines Einsatzes liegen auf der Hand: Organisationen erhalten eine bessere Leistung, höhere Agilität und einen veränderten Entscheidungsprozess. Darüber hinaus sparen Unternehmen durch den Einsatz von TOGAF Geld, Zeit und vor allem Mühe. 

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