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GC Enterprise Architecture/Framework/DataGuide (view source)
Revision as of 11:01, 24 February 2021
, 11:01, 24 February 2021Created page with "<multilang> @en| == Information architecture == Information architecture includes both structured and unstructured data. The best practices and principles aim to support the..."
<multilang>
@en|
== Information architecture ==
Information architecture includes both structured and unstructured data. The best practices and principles aim to support the needs of a business service and business capability orientation. To facilitate effective sharing of data and information across government, information architectures should be designed to reflect a consistent approach to data, such as the adoption of federal and international standards. Information architecture should also reflect responsible data management, information management and governance practices, including the source, quality, interoperability, and associated legal and policy obligations related to the data assets. Information architectures should also distinguish between personal and non‑personal data and information as the collection, use, sharing (disclosure), and management of personal information must respect the requirements of the ''Privacy Act'' and its related policies.
=== Collect data to address the needs of the users and other stakeholders ===
* assess data requirements‑based program objectives, as well users, business and stakeholder needs
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture meets the data needs of the users and other key stakeholders including:
* How does the data asset contribute to outcomes/needs of the user and other stakeholders
* Gaps in the existing data assets to meet the needs of the users and other stakeholders and how the architecture addresses these gaps
* Gaps in data collection and analysis and how the architecture is addressing it so that ESDC can ensure that we are serving the members of our society
* Alignment to the data foundation of the ESDC information/data architecture practice
* Alignment to the theoretical foundation of the ESDC information/data architecture practice
<b>Tools:</b>
* For Data Foundation – Implement:
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
* Stakeholder Requirements
* Solution Requirements
* collect only the minimum set of data needed to support a policy, program, or service
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture aligns to “collect with a purpose” including:
* What is necessary (as opposed to what is sufficient) to meet the stakeholder need
* Supporting Performance Information Profiles (PIPs) used to assess a progress towards target and broader objectives
<b>Tools:</b>
* Value Stream (Value Item and Value Proposition – Context on What we measure)
* KPI Linked to benefits outcomes and objectives
* reuse existing data assets where permissible and only acquire new data if required
<b>How to achieve:</b>
* Summarize reusability of the architecture’s data assets given:
* Context of data assets and user and stakeholder needs
* Data quality and fit for purpose
* Privacy and Security Regulatory Framework
<b>Tools:</b>
* Legislative / Regulations
* ensure data collected, including from third-party sources, are of high quality
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture meets the data quality requirements of third-party sources:
* Data quality meets fit for purpose
* Data quality dimensions including:
* Relevance,
* Timeliness
* Consistency,
* Reliability,
* Interpretability,
* Usability
* Data quality mechanism
<b>Tools:</b>
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
=== Manage and reuse data strategically and responsibly ===
* define and establish clear roles, responsibilities, and accountabilities for data management
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture assists in defining key data management roles and their responsibilities to ensure data is correct, consistent, and complete including:
* Identifies the data steward responsibilities;
* Identifies the data consumer responsibilities, and;
* Identifies the data custodian responsibilities.
<b>Tools:</b>
* Stakeholders
* Business Process Model
* Functional Requirements
* Business Glossary
* identify and document the lineage of data assets
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture’s data assets demonstrate alignment with department's data governance and strategy including:
* Alignment to the data foundation of the ESDC information/data architecture practice
* Alignment to the theoretical foundation of the ESDC information/data architecture practice
<b>Tools:</b>
* Target state (solution data elements)
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
* Theoretical Foundation
* EDRM (Conceptual and Logical)
* Business Glossary
* Departmental Data Strategy
* define retention and disposition schedules in accordance with business value as well as applicable privacy and security policy and legislation
<b>How to achieve:</b>
* Summarize for each key data assets:
* Retention and disposition schedules
* Disposition process
<b>Tools:</b>
* Target state (solution data elements)
* Non Functional Requirements
* IM Best Practices and Standards
* ensure data are managed to enable interoperability, reuse and sharing to the greatest extent possible within and across departments in government to avoid duplication and maximize utility, while respecting security and privacy requirements
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture enables interoperability, reuse and sharing to the greatest extent possible within and across departments
* Summarize how the architecture avoids data duplication
<b>Tools:</b>
* Target State
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* contribute to and align with enterprise and international data taxonomy and classification structures to manage, store, search and retrieve data
<b>How to achieve:</b>
* Summarize the alignment to departmental/GC:
* Data taxonomy structure
* Data classification structure
<b>Tools:</b>
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Theoretical Foundation
* EDRM (Conceptual and Logical)
* Business Glossary
=== Use and share data openly in an ethical and secure manner ===
* share data openly by default as per the ''Directive on Open Government and Digital Standards'', while respecting security and privacy requirements; data shared should adhere to existing enterprise and international standards, including on data quality and ethics
* ensure data formatting aligns to existing enterprise and international standards on interoperability; where none exist, develop data standards in the open with key subject matter experts
* ensure that combined data does not risk identification or re‑identification of sensitive or personal information
=== Design with privacy in mind for the collection, use and management of personal Information ===
* ensure alignment with guidance from appropriate institutional ATIP Office with respect to interpretation and application of the ''Privacy Act'' and related policy instruments
* assess initiatives to determine if personal information will be collected, used, disclosed, retained, shared, and disposed
* only collect personal information if it directly relates to the operation of the programs or activities
* notify individuals of the purpose for collection at the point of collection by including a privacy notice
* personal information should be, wherever possible, collected directly from individuals but can be from other sources where permitted by the ''Privacy Act''
* personal information must be available to facilitate Canadians’ right of access to and correction of government records
* design access controls into all processes and across all architectural layers from the earliest stages of design to limit the use and disclosure of personal information
* design processes so personal information remains accurate, up‑to‑date and as complete as possible, and can be corrected if required
* de‑identification techniques should be considered prior to sharing personal information
* in collaboration with appropriate institutional ATIP Office, determine if a Privacy Impact Assessment (PIA) is required to identify and mitigate privacy risks for new or substantially modified programs that impact the privacy of individuals
* establish procedures to identify and address privacy breaches so they can be reported quickly and responded to efficiently to appropriate institutional ATIP Office
@fr|
==== Architecture de l’information ====
L’architecture d’information comporte à la fois des données structurées et des données non structurées. Les pratiques exemplaires et les principes visent à soutenir les besoins de l’orientation des services opérationnels et des capacités opérationnelles. Afin de faciliter le partage efficace des données et de l’information à l’échelle du gouvernement, les architectures d’information devraient être conçues de manière à refléter une approche uniforme des données, comme l’adoption de normes fédérales et internationales. L’architecture de l’information devrait également refléter une gestion des données et de l’information et des pratiques de gouvernance responsables, notamment la source, la qualité, l’interopérabilité et les obligations juridiques et stratégiques connexes liées aux actifs de données. Les architectures d’information devraient également faire la distinction entre les données et l’information personnelles et non personnelles, étant donné que la collecte, l’utilisation, le partage (divulgation) et la gestion des renseignements personnels doivent respecter les exigences de la Loi sur la protection des renseignements personnels et de ses politiques connexes.
{| class="wikitable"
|'''Recueillir les données requises pour répondre aux besoins des utilisateurs et des autres intervenants'''
|
* Évaluer les objectifs du programme fondés sur les exigences relatives aux données, ainsi que les besoins des utilisateurs, des entreprises et des intervenants;
* Recueillir seulement l’ensemble minimal de données nécessaire pour appuyer une politique, un programme ou un service;
* Réutiliser les actifs de données existants lorsque cela est permis et acquérir de nouvelles données seulement si cela est nécessaire;
* Veiller à ce que les données recueillies, y compris celles provenant de sources tierces, soient de grande qualité.
|-
|'''Gérer et réutiliser les données de manière stratégique et responsable'''
|
* Définir et établir clairement les rôles, les responsabilités et la responsabilisation en matière de gestion des données;
* Identifier et documenter la lignée des actifs de données;
* Définir les calendriers de conservation et d’élimination conformément à la valeur opérationnelle ainsi qu’aux politiques et aux lois applicables en matière de protection des renseignements personnels et de sécurité;
* Veiller à ce que les données soient gérées pour permettre, dans la mesure du possible, leurs interopérabilité, réutilisation et partage au sein des ministères et avec d’autres ministères à l’échelle du gouvernement afin d’éviter les répétitions et maximiser l’utilité, tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de protection des renseignements personnels;
* Contribuer à la taxonomie et aux structures de classification des données d’entreprise et internationales afin de gérer, de stocker, de chercher et de récupérer des données.
|-
|'''Utiliser et partager ouvertement les données de manière éthique et sécuritaire'''
|
* Partager les données de façon ouverte par défaut conformément à la Directive sur le gouvernement ouvert et les normes numériques, tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de protection des renseignements personnels. Les données partagées doivent respecter les normes organisationnelles et internationales existantes, notamment en matière de qualité et d’éthique des données;
* Veiller à ce que le formatage des données soit conforme aux normes institutionnelles et internationales en matière d’interopérabilité. Quand aucune norme n’existe, élaborer des normes de données ouvertes avec des experts clés en la matière;
* S’assurer que les données combinées ne comportent pas de risque d’identification ou de réidentification de renseignements sensibles ou personnels.
|-
|'''Concevoir en tenant compte de la protection des renseignements personnels lors de la collecte, de l’utilisation et de la gestion des renseignements personnels'''
|
* Assurer l’harmonisation avec les directives du Bureau de l’accès à l’information et de la protection des renseignements personnels (AIPRP) approprié de l’établissement en ce qui concerne l’interprétation et l’application de la Loi sur la protection des renseignements personnels et des instruments de politique connexes;
* Évaluer les initiatives pour déterminer si les renseignements personnels seront recueillis, utilisés, communiqués, conservés, partagés et éliminés;
* Recueillir des renseignements personnels seulement s’ils ont un lien direct avec le fonctionnement des programmes ou des activités;
* Informer les personnes des fins de la collecte au point de collecte en incluant un avis de confidentialité;
* Les renseignements personnels devraient, dans la mesure du possible, être recueillis directement auprès de personnes, mais ils peuvent provenir d’autres sources lorsque la Loi sur la protection des renseignements personnels le permet;
* Les renseignements personnels doivent être disponibles pour faciliter le droit d’accès et de correction des documents gouvernementaux des Canadiens;
* Concevoir des contrôles d’accès dans tous les processus et dans toutes les couches architecturales dès les premières étapes de la conception pour limiter l’utilisation et la divulgation des renseignements personnels;
* Concevoir des processus permettant que les renseignements personnels demeurent exacts, à jour et aussi complets que possible, et qu’ils puissent être corrigés au besoin;
* Il faut envisager des techniques de désidentification avant de partager des renseignements personnels;
* En collaboration avec le bureau de l’AIPRP approprié de l’établissement, déterminer si une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée (ÉFVP) est requise pour déterminer et atténuer les risques pour la vie privée des programmes nouveaux ou considérablement modifiés ayant une incidence sur la vie privée des personnes;
* Établir des procédures pour identifier et traiter les atteintes à la vie privée pour qu’elles puissent être signalées rapidement et qu’il y soit répondu efficacement au bureau de l’AIPRP approprié de l’établissement.
|}
</multilang>
@en|
== Information architecture ==
Information architecture includes both structured and unstructured data. The best practices and principles aim to support the needs of a business service and business capability orientation. To facilitate effective sharing of data and information across government, information architectures should be designed to reflect a consistent approach to data, such as the adoption of federal and international standards. Information architecture should also reflect responsible data management, information management and governance practices, including the source, quality, interoperability, and associated legal and policy obligations related to the data assets. Information architectures should also distinguish between personal and non‑personal data and information as the collection, use, sharing (disclosure), and management of personal information must respect the requirements of the ''Privacy Act'' and its related policies.
=== Collect data to address the needs of the users and other stakeholders ===
* assess data requirements‑based program objectives, as well users, business and stakeholder needs
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture meets the data needs of the users and other key stakeholders including:
* How does the data asset contribute to outcomes/needs of the user and other stakeholders
* Gaps in the existing data assets to meet the needs of the users and other stakeholders and how the architecture addresses these gaps
* Gaps in data collection and analysis and how the architecture is addressing it so that ESDC can ensure that we are serving the members of our society
* Alignment to the data foundation of the ESDC information/data architecture practice
* Alignment to the theoretical foundation of the ESDC information/data architecture practice
<b>Tools:</b>
* For Data Foundation – Implement:
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
* Stakeholder Requirements
* Solution Requirements
* collect only the minimum set of data needed to support a policy, program, or service
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture aligns to “collect with a purpose” including:
* What is necessary (as opposed to what is sufficient) to meet the stakeholder need
* Supporting Performance Information Profiles (PIPs) used to assess a progress towards target and broader objectives
<b>Tools:</b>
* Value Stream (Value Item and Value Proposition – Context on What we measure)
* KPI Linked to benefits outcomes and objectives
* reuse existing data assets where permissible and only acquire new data if required
<b>How to achieve:</b>
* Summarize reusability of the architecture’s data assets given:
* Context of data assets and user and stakeholder needs
* Data quality and fit for purpose
* Privacy and Security Regulatory Framework
<b>Tools:</b>
* Legislative / Regulations
* ensure data collected, including from third-party sources, are of high quality
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture meets the data quality requirements of third-party sources:
* Data quality meets fit for purpose
* Data quality dimensions including:
* Relevance,
* Timeliness
* Consistency,
* Reliability,
* Interpretability,
* Usability
* Data quality mechanism
<b>Tools:</b>
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
=== Manage and reuse data strategically and responsibly ===
* define and establish clear roles, responsibilities, and accountabilities for data management
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture assists in defining key data management roles and their responsibilities to ensure data is correct, consistent, and complete including:
* Identifies the data steward responsibilities;
* Identifies the data consumer responsibilities, and;
* Identifies the data custodian responsibilities.
<b>Tools:</b>
* Stakeholders
* Business Process Model
* Functional Requirements
* Business Glossary
* identify and document the lineage of data assets
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture’s data assets demonstrate alignment with department's data governance and strategy including:
* Alignment to the data foundation of the ESDC information/data architecture practice
* Alignment to the theoretical foundation of the ESDC information/data architecture practice
<b>Tools:</b>
* Target state (solution data elements)
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* Data Science and Machine Platform
* Theoretical Foundation
* EDRM (Conceptual and Logical)
* Business Glossary
* Departmental Data Strategy
* define retention and disposition schedules in accordance with business value as well as applicable privacy and security policy and legislation
<b>How to achieve:</b>
* Summarize for each key data assets:
* Retention and disposition schedules
* Disposition process
<b>Tools:</b>
* Target state (solution data elements)
* Non Functional Requirements
* IM Best Practices and Standards
* ensure data are managed to enable interoperability, reuse and sharing to the greatest extent possible within and across departments in government to avoid duplication and maximize utility, while respecting security and privacy requirements
<b>How to achieve:</b>
* Summarize how the architecture enables interoperability, reuse and sharing to the greatest extent possible within and across departments
* Summarize how the architecture avoids data duplication
<b>Tools:</b>
* Target State
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Benefits Knowledge hub
* Data Lake (growth)
* contribute to and align with enterprise and international data taxonomy and classification structures to manage, store, search and retrieve data
<b>How to achieve:</b>
* Summarize the alignment to departmental/GC:
* Data taxonomy structure
* Data classification structure
<b>Tools:</b>
* Data Foundation – Implement (Leverage the standard definition)
* Data Catalogue
* Theoretical Foundation
* EDRM (Conceptual and Logical)
* Business Glossary
=== Use and share data openly in an ethical and secure manner ===
* share data openly by default as per the ''Directive on Open Government and Digital Standards'', while respecting security and privacy requirements; data shared should adhere to existing enterprise and international standards, including on data quality and ethics
* ensure data formatting aligns to existing enterprise and international standards on interoperability; where none exist, develop data standards in the open with key subject matter experts
* ensure that combined data does not risk identification or re‑identification of sensitive or personal information
=== Design with privacy in mind for the collection, use and management of personal Information ===
* ensure alignment with guidance from appropriate institutional ATIP Office with respect to interpretation and application of the ''Privacy Act'' and related policy instruments
* assess initiatives to determine if personal information will be collected, used, disclosed, retained, shared, and disposed
* only collect personal information if it directly relates to the operation of the programs or activities
* notify individuals of the purpose for collection at the point of collection by including a privacy notice
* personal information should be, wherever possible, collected directly from individuals but can be from other sources where permitted by the ''Privacy Act''
* personal information must be available to facilitate Canadians’ right of access to and correction of government records
* design access controls into all processes and across all architectural layers from the earliest stages of design to limit the use and disclosure of personal information
* design processes so personal information remains accurate, up‑to‑date and as complete as possible, and can be corrected if required
* de‑identification techniques should be considered prior to sharing personal information
* in collaboration with appropriate institutional ATIP Office, determine if a Privacy Impact Assessment (PIA) is required to identify and mitigate privacy risks for new or substantially modified programs that impact the privacy of individuals
* establish procedures to identify and address privacy breaches so they can be reported quickly and responded to efficiently to appropriate institutional ATIP Office
@fr|
==== Architecture de l’information ====
L’architecture d’information comporte à la fois des données structurées et des données non structurées. Les pratiques exemplaires et les principes visent à soutenir les besoins de l’orientation des services opérationnels et des capacités opérationnelles. Afin de faciliter le partage efficace des données et de l’information à l’échelle du gouvernement, les architectures d’information devraient être conçues de manière à refléter une approche uniforme des données, comme l’adoption de normes fédérales et internationales. L’architecture de l’information devrait également refléter une gestion des données et de l’information et des pratiques de gouvernance responsables, notamment la source, la qualité, l’interopérabilité et les obligations juridiques et stratégiques connexes liées aux actifs de données. Les architectures d’information devraient également faire la distinction entre les données et l’information personnelles et non personnelles, étant donné que la collecte, l’utilisation, le partage (divulgation) et la gestion des renseignements personnels doivent respecter les exigences de la Loi sur la protection des renseignements personnels et de ses politiques connexes.
{| class="wikitable"
|'''Recueillir les données requises pour répondre aux besoins des utilisateurs et des autres intervenants'''
|
* Évaluer les objectifs du programme fondés sur les exigences relatives aux données, ainsi que les besoins des utilisateurs, des entreprises et des intervenants;
* Recueillir seulement l’ensemble minimal de données nécessaire pour appuyer une politique, un programme ou un service;
* Réutiliser les actifs de données existants lorsque cela est permis et acquérir de nouvelles données seulement si cela est nécessaire;
* Veiller à ce que les données recueillies, y compris celles provenant de sources tierces, soient de grande qualité.
|-
|'''Gérer et réutiliser les données de manière stratégique et responsable'''
|
* Définir et établir clairement les rôles, les responsabilités et la responsabilisation en matière de gestion des données;
* Identifier et documenter la lignée des actifs de données;
* Définir les calendriers de conservation et d’élimination conformément à la valeur opérationnelle ainsi qu’aux politiques et aux lois applicables en matière de protection des renseignements personnels et de sécurité;
* Veiller à ce que les données soient gérées pour permettre, dans la mesure du possible, leurs interopérabilité, réutilisation et partage au sein des ministères et avec d’autres ministères à l’échelle du gouvernement afin d’éviter les répétitions et maximiser l’utilité, tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de protection des renseignements personnels;
* Contribuer à la taxonomie et aux structures de classification des données d’entreprise et internationales afin de gérer, de stocker, de chercher et de récupérer des données.
|-
|'''Utiliser et partager ouvertement les données de manière éthique et sécuritaire'''
|
* Partager les données de façon ouverte par défaut conformément à la Directive sur le gouvernement ouvert et les normes numériques, tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de protection des renseignements personnels. Les données partagées doivent respecter les normes organisationnelles et internationales existantes, notamment en matière de qualité et d’éthique des données;
* Veiller à ce que le formatage des données soit conforme aux normes institutionnelles et internationales en matière d’interopérabilité. Quand aucune norme n’existe, élaborer des normes de données ouvertes avec des experts clés en la matière;
* S’assurer que les données combinées ne comportent pas de risque d’identification ou de réidentification de renseignements sensibles ou personnels.
|-
|'''Concevoir en tenant compte de la protection des renseignements personnels lors de la collecte, de l’utilisation et de la gestion des renseignements personnels'''
|
* Assurer l’harmonisation avec les directives du Bureau de l’accès à l’information et de la protection des renseignements personnels (AIPRP) approprié de l’établissement en ce qui concerne l’interprétation et l’application de la Loi sur la protection des renseignements personnels et des instruments de politique connexes;
* Évaluer les initiatives pour déterminer si les renseignements personnels seront recueillis, utilisés, communiqués, conservés, partagés et éliminés;
* Recueillir des renseignements personnels seulement s’ils ont un lien direct avec le fonctionnement des programmes ou des activités;
* Informer les personnes des fins de la collecte au point de collecte en incluant un avis de confidentialité;
* Les renseignements personnels devraient, dans la mesure du possible, être recueillis directement auprès de personnes, mais ils peuvent provenir d’autres sources lorsque la Loi sur la protection des renseignements personnels le permet;
* Les renseignements personnels doivent être disponibles pour faciliter le droit d’accès et de correction des documents gouvernementaux des Canadiens;
* Concevoir des contrôles d’accès dans tous les processus et dans toutes les couches architecturales dès les premières étapes de la conception pour limiter l’utilisation et la divulgation des renseignements personnels;
* Concevoir des processus permettant que les renseignements personnels demeurent exacts, à jour et aussi complets que possible, et qu’ils puissent être corrigés au besoin;
* Il faut envisager des techniques de désidentification avant de partager des renseignements personnels;
* En collaboration avec le bureau de l’AIPRP approprié de l’établissement, déterminer si une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée (ÉFVP) est requise pour déterminer et atténuer les risques pour la vie privée des programmes nouveaux ou considérablement modifiés ayant une incidence sur la vie privée des personnes;
* Établir des procédures pour identifier et traiter les atteintes à la vie privée pour qu’elles puissent être signalées rapidement et qu’il y soit répondu efficacement au bureau de l’AIPRP approprié de l’établissement.
|}
</multilang>
