Dit is het juiste moment om een raamwerk voor data governance op te zetten. Effectieve gegevensverzameling, -opslag en -interpretatie zijn cruciaal geworden voor het verbeteren van de flexibiliteit en het concurrentievermogen van een organisatie in het huidige wereldwijde zakelijke landschap. Wanneer deze gegevens succesvol worden beheerd, kunnen ze dienen als basis voor digitale transformatie, zodat u ze kunt afstemmen op de toekomstige bedrijfsplannen, -modellen en -strategieën van uw organisatie.
Binnen een bedrijfsecosysteem kan een goed gestructureerd raamwerk voor data governance bijvoorbeeld relevante rollen en verantwoordelijkheden toewijzen om ervoor te zorgen dat datastandaarden nauwgezet worden nageleefd. Het kiezen van het raamwerk voor data governance dat het beste aansluit bij uw specifieke behoeften is cruciaal om de best geïnformeerde keuze te maken voor de toekomstige bedrijfsdoelen, modellen en ambities van uw bedrijf.
Op het gebied van datagovernance speelt een toegewijd datagovernanceteam een cruciale rol in het leiden van datamanagementinspanningen. Dit team zorgt voor gegevenseigendom, houdt toezicht op het beheer van masterdata en implementeert best practices op het gebied van gegevensbescherming. Een goed gestructureerd raamwerk voor datamanagement, inclusief datamodellering, datacatalogisering en goede praktijken op het gebied van datagovernance, vormt de ruggengraat van een succesvol initiatief voor datagovernance. Bovendien is het opnemen van datakwaliteitsmetingen in je goede datagovernancestrategie essentieel om ervoor te zorgen dat je data betrouwbaar en consistent blijven, zodat geïnformeerde besluitvorming in je organisatie wordt ondersteund.
Wat is data governance?
Data governance omvat een allesomvattende strategie voor het overzien van de data-assets van een organisatie, inclusief gevoelige data. Het houdt in dat er richtlijnen, protocollen en normen worden opgesteld om de datakwaliteit, beveiliging en naleving van de regelgeving te waarborgen. Binnen een kernprogramma voor data governance stellen organisaties specifieke kaders en processen voor data governance op om ervoor te zorgen dat ze hun data-assets actief en verantwoord beheren. Data governance omvat het definiëren van rollen en verantwoordelijkheden, het implementeren van controles op gegevenstoegang en het voortdurend bewaken en verbeteren van de praktijken voor data governance.
Effectief gegevensbeheer is cruciaal voor geïnformeerde beslissingen, gegevensintegriteit en vertrouwen. Het bevordert een datagestuurde cultuur, maximaliseert de waarde van data en ondersteunt verantwoord datamanagement, in lijn met strategische doelen en compliance.
Wat is een Data Governance Framework?
Een raamwerk voor gegevensbeheer stelt een uniforme reeks regels en procedures vast voor het verzamelen, opslaan en gebruiken van gegevens. Dit raamwerk vereenvoudigt en vergemakkelijkt de schaalvergroting van fundamentele governanceprocessen en zorgt voor voortdurende compliance, gegevensdeling en samenwerking, ongeacht de snelle groei van het gegevensvolume.
Het primaire doel van dit raamwerk voor gegevensgovernance is om elk lid van de organisatie een consistent en uitgebreid beeld van de gegevens te geven. Het omvat de gegevens zelf, gegevenskoppelingen en -lijnen, technische en zakelijke context, gegevensbeoordeling, verificatie, clusteringstechnieken, geavanceerde analyses en samenwerkingsaspecten.
Door dit raamwerk te omarmen, kunnen organisaties consistent beleid, regels en definities voor data governance afdwingen die van toepassing zijn op alle facetten van de data van de organisatie. Datagovernance frameworks stellen organisaties in staat om betrouwbare data te leveren aan verschillende individuen in verschillende rollen, van bedrijfsleiders tot data stewards en engineers. Het raamwerk is cruciaal voor het beheren van gegevens gedurende de hele levenscyclus, van verschillende gegevensbronnen tot het uiteindelijke gebruik ervan. Het zorgt ervoor dat de inspanningen op het gebied van datagovernance naadloos worden geïntegreerd in de datamanagementprocessen van de organisatie.
Belang van het Data Governance Framework
Organisaties moeten een allesomvattend raamwerk voor data governance opzetten om enorme zakelijke successen te behalen. Een dergelijk raamwerk biedt een solide structuur met tal van voordelen:
Kwaliteit en consistentie van gegevens:
Dit raamwerk zorgt voor de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en uniformiteit van gegevens in de hele organisatie, wat het vertrouwen in de gegevens bevordert en beter geïnformeerde besluitvorming mogelijk maakt.
Naleving en risicobeperking:
Door naleving van de regelgeving voor gegevensprivacy en industrienormen te vergemakkelijken, worden de risico’s van gegevensschendingen en mogelijke boetes beperkt. Het gaat ook om het definiëren van controles op gegevenstoegang en het opzetten van controlesporen voor een betere gegevensbeveiliging.
Efficiënt gegevensbeheer:
Het raamwerk stroomlijnt gegevensgerelateerde processen door middel van duidelijk gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden, waardoor redundantie wordt geminimaliseerd en de operationele efficiëntie wordt verbeterd.
Afstemming op bedrijfsdoelen:
Data governance stemt datamanagementpraktijken af op de strategische doelstellingen van een organisatie en zorgt ervoor dat data de groei, innovatie en het concurrentievoordeel van bedrijfsonderdelen stimuleren.
Gegevensgestuurde besluitvorming:
Het koesteren van een cultuur van datagestuurde besluitvorming stelt werknemers op alle niveaus in staat om weloverwogen keuzes te maken op basis van gegevens van hoge kwaliteit.
Vertrouwen van belanghebbenden:
Door een onwrikbare toewijding aan gegevensintegriteit, -beveiliging en -privacy te tonen, bouwt het raamwerk voor gegevensgovernance vertrouwen op bij klanten, partners en belanghebbenden.
Een sterk raamwerk voor data governance is essentieel voor het maximaliseren van het datapotentieel. Het beheert risico’s, zorgt voor compliance en leidt gegevens van bronnen naar besluitvorming, waardoor bedrijfsprestaties en -successen worden verbeterd.
LEER OVER: Employee Experience Framework
Hoe bouw je een raamwerk voor data governance?
Je moet een aantal tips, trucs en stappen volgen om een raamwerk voor data governance op te zetten. Nu zullen we een aantal van deze onderzoeken om je te helpen een raamwerk voor data governance op te zetten voor jouw organisatie.
1. Activa, procedures en pijplijnen documenteren
Alles begint met het kunnen identificeren en documenteren van je fysieke data-assets, procedures en pijplijnen. Dit biedt een basis die de realiteit op de grond nauwkeurig nabootst, met details over de structuren waarin gegevens worden opgeslagen en de processen die gegevens overdragen en verbruiken.
Dit schept het kader voor het aanbieden van een grondige gegevenslijn, impactanalyse en navigatietools waarmee belanghebbenden zich contextueel door de omgeving kunnen bewegen.
Om organisatorische silo’s te doorbreken, heb je een flexibel data governance systeem nodig dat zich bewust is van en ondersteuning biedt voor hybride cloud implementaties, verschillende dataformaten en zowel traditionele als moderne data-integratie en verplaatsingsmethoden (ETL, ELT, streaming, etc.).
Het moet ook het enorme scala aan gegevensverslindende gebruikssituaties, technologieën en geavanceerde analyses (BI/Reporting, ML/AI en geavanceerde analyses) normaliseren tot één allesomvattend fysiek beeld.
2. Een zakelijke context vaststellen
De capaciteit om een bedrijfscontext op te bouwen komt daarna. Flexibele zakelijke woordenschat is hierbij essentieel. Met zakelijke woordenlijsten kunnen bedrijven de betekenis definiëren van verschillende woorden die worden gebruikt in de gegevenswereld en deze definities vervolgens koppelen aan de feitelijke gegevens die aanwezig zijn op de netwerkinfrastructuur van het bedrijf.
Het echte voordeel ontstaat wanneer bedrijven snel aanvullende bedrijfsgegevens kunnen ontwikkelen en beheren die hun specifieke vereisten vertegenwoordigen en deze gegevens kunnen koppelen aan elk onderdeel van het relevante framework.
Er zijn verschillende manieren om dit te doen, zoals overeenkomsten voor het delen van gegevens, tagging voor naleving van de regelgeving, categorisatiesystemen voor gegevens en statistieken die het voor bedrijven mogelijk maken om de implicaties, gevaren en waarde van hun gegevens beter te begrijpen.
3. Gegevenskwaliteit kennen
Zakelijke gebruikers moeten inzicht hebben in de kwaliteit van gegevens om de waarde en inzichten ervan af te wegen voordat ze keuzes maken. Het kennen van gegevenskwaliteit is de derde stap van een raamwerk voor gegevensgovernance. Het begint met het leveren van profielstatistieken om de subtiliteiten van de gegevens beter te begrijpen. Dit schept het vertrouwen dat nodig is om keuzes te maken op basis van de informatie.
De toegankelijkheid van gegevenskwaliteitsnormen is noodzakelijk zodat belanghebbenden kunnen begrijpen wat aanwezig moet zijn, de gegevens regelmatig kunnen vergelijken met de regels en de kwaliteit kunnen corrigeren als er problemen optreden.
4. Netwerken en samenwerken van belanghebbenden
Netwerken en samenwerken met belanghebbenden zijn de volgende kritieke functies waarmee u de zakelijke en fysieke gezichtspunten van uw gegevens kunt vastleggen en samenvoegen. Een alleen-lezen weergave van het raamwerk voor gegevensbeheer stelt zakelijke belanghebbenden in staat om hun gegevens te vinden en te verkennen in de context van hun functie en helpt bij het bevorderen van een gegevensgedreven cultuur.
Organisaties kunnen hun “stammenkennis” beter beheren en delen door gecontroleerde feedbacklussen en gestuurde processen te implementeren. Deze benaderingen helpen hen ook om de gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden van het raamwerk te handhaven en te verbeteren.
Om organisatorische silo’s te doorbreken, cross-functionele samenwerking te stimuleren en het vertrouwen in en strategisch gebruik van data te vergroten, kunnen “datagemeenschappen” en een sociaal netwerk rond data worden opgebouwd.
5. Automatisering
Het laatste stukje van de puzzel is automatisering. Een raamwerk voor data governance is niet moeilijk als je het al eerder hebt gedaan. Het opzetten van een flexibel data governance systeem is één ding. Maar het is nog iets anders om het nauwkeurig, volledig en actueel te houden. Belanghebbenden zullen geen vertrouwen meer hebben in deze voorziening als deze verouderd of onvolledig is. En onnauwkeurige gegevensinzichten kunnen negatieve gevolgen hebben voor je organisatie.
Dus stel dat je zoveel mogelijk van je data governance framework kunt automatiseren. In dat geval kunt u er zeker van zijn dat het relevant en flexibel blijft, ongeacht waar uw digitale transformatie u brengt.
LEER OVER: Datamanagement vs Data Governance
Beste praktijken met voorbeelden
Het implementeren van een robuust raamwerk voor data governance vereist de toepassing van best practices voor effectief beheer van data-assets. Hier volgen enkele aanbevolen werkwijzen, vergezeld van illustratieve voorbeelden van raamwerken voor data governance:
Stel duidelijke doelen en doelstellingen op:
Best practice: Definieer precieze, meetbare en haalbare doelen voor uw initiatieven op het gebied van data governance. Ontwikkel bijvoorbeeld een plan om de nauwkeurigheid van klantgegevens de komende 12 maanden met 10% te verbeteren.
Stel een Data Governance Team samen:
Best practice: Stel een speciaal team samen dat bestaat uit rollen als Data Stewards, Data Owners en Data Governance Managers. Wijs bijvoorbeeld een Data Steward aan die verantwoordelijk is voor het handhaven van de datakwaliteitsnormen binnen de klantendatabase.
Definieer het gegevenseigendom:
Beste werkwijze: Wijs het eigendom van specifieke datasets toe aan personen of afdelingen. Vertrouw bijvoorbeeld het eigendom van gegevens toe aan de marketingafdeling, terwijl financiële gegevens onder de financiële afdeling vallen.
Catalogiseren en inventariseren van gegevens:
Best practice: Onderhoud een uitgebreide datacatalogus die alle data-assets grondig documenteert. Ontwikkel bijvoorbeeld een gegevenscatalogus met gedetailleerde beschrijvingen, gegevenslijn en metadata voor elke dataset.
Metingen van gegevenskwaliteit:
Beste werkwijze: Implementeer datakwaliteitsmetingen en voer regelmatig evaluaties uit om de datakwaliteit te bewaken. Houd bijvoorbeeld voortdurend de nauwkeurigheid van gegevens bij met behulp van statistieken zoals foutenpercentages en volledigheidspercentages.
Gegevensbeveiliging en privacy:
Beste werkwijze: Zorg voor gegevensbeveiliging door strenge toegangscontroles en versleutelingsmaatregelen. Dwing bijvoorbeeld toegangsbeperkingen af om gevoelige klantgegevens te beschermen en beperk de toegang tot bevoegd personeel.
Creëer een praktisch raamwerk voor data governance door best practices te volgen die zijn afgestemd op uw organisatie. Het ondersteunt initiatieven op het gebied van gegevensgovernance, beheert gegevens gedurende de hele levenscyclus en zorgt voor effectieve gegevensgovernance, zelfs in datawarehouses. Bovendien kan het datademocratisering mogelijk maken terwijl gevoelige gegevens worden beschermd.
Conclusie
We hebben ons best gedaan om een raamwerk voor data governance uit te leggen en hoe we een raamwerk voor data governance voor bedrijfsprocessen kunnen bouwen. Door een flexibel en geautomatiseerd raamwerk voor data governance in te voeren, krijgt je organisatie een toegankelijk, compleet, passend en duurzaam aanbod van data-inzichten om je bedrijf te ondersteunen en je te helpen kritieke datamogelijkheden en een datagestuurde bedrijfsstrategie op te bouwen.
LEER OVER: Kader voor gegevensbeheer
QuestionPro is meer dan enquêtesoftware en biedt oplossingen voor elk onderwerp en elke sector. Ze bieden ook software voor gegevensbeheer, zoals de InsightsHub onderzoeksbibliotheek. Als je hulp nodig hebt met betrekking tot het raamwerk voor data governance, neem dan contact op met het QuestionPro team.
