DAMA-DMBOK Framework

Het DAMA-DMBOK Framework (Data Management Body of Knowledge) betreft een raamwerk dat uitgebreide richtlijnen biedt voor het beheer van data binnen een organisatie. Het framework is ontwikkeld door de Data Management Association (DAMA) en fungeert als een referentiehandleiding voor professionals die data governance en datamanagementprocessen willen structureren. 

Wat is het DAMA-DMBOK Framework?

Het DAMA-DMBOK Framework is een geïntegreerd raamwerk voor datamanagement dat de 10 belangrijkste functionele gebieden van datamanagement beschrijft, aangevuld met best practices en richtlijnen. Het doel is organisaties te helpen bij het effectief beheren van data als strategisch bedrijfsmiddel (Mosley et al., 2010). De kernprincipes van DAMA-DMBOK betreffen als volgt:

• Holistisch beheer van data: Alle aspecten van datamanagement worden in samenhang behandeld.
• Kwaliteit en integriteit: Het waarborgen van datakwaliteit en -integriteit staat centraal.
• Beleids- en procesgerichtheid: Het implementeren van beleid en processen om data duurzaam en compliant te beheren.

Waaruit bestaat het framework?

Het framework is georganiseerd rond 10 functionele gebieden, ook wel “Knowledge Areas” genoemd (DAMA, 2017):

1. Data Governance
   • Coördinatie en controle van datamanagementactiviteiten.
   • Omvat rollen, verantwoordelijkheden en beleidsrichtlijnen.
2. Data Architecture Management
   • Ontwerp en onderhoud van data-architecturen en standaarden.
3. Data Modeling and Design
   • Creëren van datamodellen die de gegevensstructuren en -relaties definiëren.
4. Data Storage and Operations
   • Beheer van gegevensopslag en toegangstechnologieën.
5. Data Security Management
   • Bescherming van data tegen ongeautoriseerde toegang en misbruik.
6. Data Integration and Interoperability
   • Faciliteren van datastromen tussen systemen en het verzekeren van consistentie.
7. Document and Content Management
   • Beheer van ongestructureerde data zoals documenten en multimedia.
8. Reference and Master Data Management
   • Beheer van kerngegevens die organisatiebreed worden gebruikt.
9. Data Warehousing and Business Intelligence
   • Opslag, analyse en rapportage van grote datasets.
10. Metadata Management
    • Beheer van gegevens over data (metadata), zoals datadefinitie en lineage.

Hoe kan het DAMA-DMBOK Framework worden toegepast op grond van een eigen vraagstuk?

Stap 1: Definieer het vraagstuk

Bijvoorbeeld: “Hoe kunnen wij datakwaliteit verbeteren binnen onze supply chain?”

Stap 2: Analyseer de relevante kennisgebieden

• Focus op Data Quality Management: Stel kwaliteitsindicatoren op en implementeer controles.
• Implementeer Data Governance: Definieer rollen en verantwoordelijkheden voor kwaliteitsbeheer.

Stap 3: Pas best practices toe

Gebruik de richtlijnen van DAMA-DMBOK om processen op te zetten:

• Plan: Voer een nulmeting uit van de huidige datakwaliteit.
• Act: Ontwikkel beleid en richtlijnen gebaseerd op het framework.
• Check: Voer periodieke audits uit op basis van DAMA-DMBOK-richtlijnen.
• Improve: Iteratief verbeteren op basis van meetresultaten.

Stap 4: Evalueer en rapporteer

Gebruik de KPI’s en kwaliteitsstandaarden van DAMA-DMBOK om de voortgang te meten en aan te passen. Voorbeeld:

Welke kanttekeningen kunnen bij het DAMA-DMBOK Framework worden geplaatst?

Hoewel het DAMA-DMBOK Framework breed toepasbaar is, zijn er enkele beperkingen (Ladley, 2019):

1. Complexiteit
   • Het framework is omvangrijk en kan overweldigend zijn voor kleine organisaties.
2. Geen standaardmethodologie
   • DAMA-DMBOK biedt richtlijnen maar geen concrete implementatiestappen of tools.
3. Resource-intensief
   • Implementatie vereist aanzienlijke tijd, expertise en financiële middelen.
4. Industrie-agnostisch
   • Het framework is generiek en kan onvoldoende aansluiten bij sector-specifieke behoeften.

LITERATUUR

1. DAMA International. (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2nd ed.). Technics Publications.
2. Ladley, J. (2019). Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program. Academic Press.
3. Mosley, M., Brackett, M., Earley, S., & Henderson, D. (2010). The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge. DAMA International.