O DMBOK é dividido em dez áreas de conhecimentos de Gestão de Dados
Desenvolvimento de dados
Gerência de Arquitetura
Gestão de operações de banco de dados
Gestão de Seguração de dados
Gestão de dados Mestres e de Referência
Annotations:
O objetivo da Gestão de dados mestres e de referência e planejar, implementar e controlar atividades para garantir consistência de dados Mestres e de Referência.
Dados Mestres: são os dados fundamentais de uma empresa e envolve clientes, fornecedores, colaboradores, contas, entre outros.
Dados de Referência: são dados relacionados com códigos, como estados, país, status de um pedido, entre outros, e servem como elementos para categorizar/classificar outros dados.
ou: Carlos Barbieri
Obra: Uma visão sintética e comentada do DMBOK, Fumsoft
Dados de Entrada (INPUT) transacional
Necessidades de Integração
Fontes e Contribuintes
Annotations:
BD, FMS, processo, área organizacional, pessoas, papéis/indivíduos envolvidos.
Por: Carlos Barbieri, em Uma visão sintética e comentada do DMBOK.
Linhagem dos dados
Originais
Temporais
Arquitetura de integração dos dados
Annotations:
Definir e manter uma arquitetura de integração de dados.
Por: Carlos Barbieri, em Uma visão sintética e comentada do DMBOK.
Implementar soluções de gerência
Leitura direta
Sistemas
Síncronas
Assíncronas
Regras de match para dados replicados
Match-merge
Match-link
Golden Records
Annotations:
Fonte única, íntegra e confiável que procura garantir a verdade sobre os dados.
Por: Carlos Barbieri, em Uma visão sintética e comentada do DMBOK.
Hierarquias e afiliações
"Toda-Parte"
"É um tipo de"
Integrações das novas fontes de dados
Analisar as requisições feitas
Complexidade e custo
Avaliar a qualidade dos dados entrantes
Replicar e distribuir
Gerenciar alterações
Gestão de Data Warehousing e BI
Gestão de Documentos e Conteúdo
Gestão de Metadados
Gestão de Qualidade de dados
Annotations:
O objetivo é planejar, implementar e controlar atividades que apliquem técnicas de gerência de qualidade de dados para medir, avaliar, melhorar e garantir a adequação dos dados ao seu uso pretendido.
Por: Carlos Barbieri, em Uma visão sintética e comentada do DMBOK.
Desenvolver e promover aspectos de conscientização
Importância
Vender
Difundir
Direta
Indireta
Definir requisitos
Precisão (accuracy
Completude (completeness)
Consistência (consistency)
Atualidade (currency)
Precisão numérica (acuracy)
Disponibilidade (availability)
Unicidade (uniquiness)
Estabelecer processos de "Profiling"
Métricas
Definir
Medir
Definir regras de negócios
Testar e validar requisitos
Verificação
Inicial
Annotations:
Exemplo: Data profiling
Constante
Recorrente
Definir e avaliar níveis de serviços
Medir e monitorar continuamente
Gerenciar as pendências
Corrigir os defeitos
Procedimentos operacionais
Projetar
Implementar
Monitorar
Monitorar a performance
Governança de Dados
Planejamento
Estratégia de dados
Unidades organizacional e papéis
Data Stewards
Estabelecer camadas de GD e de Data Stewards
Políticas, Padrões e Procedimentos
Arquiteturas de dados
Projetos e Serviços
Ativos de Dados - valores e custos associados - (Riscos)