Gegevens zijn essentieel voor organisaties om het beter te doen in deze concurrerende zakenwereld. Maar het verzamelen, analyseren en beheren van informatie is een uitdaging. Daarom is het ontwikkelen van een datamanagementstrategie een van de meest kritieke onderdelen van datamanagementprocessen.
Als je bedrijf een ton aan ruwe gegevens produceert en je op zoek bent naar manieren om deze gegevens te ordenen om ze later te gebruiken voor datamigratie, data-integriteit, data-analyse, datamodellering of datawarehouse, dan ben je hier aan het juiste adres. Lees verder om meer te leren over het datamanagementplan en manieren om een effectieve datastrategie te bouwen.
Wat is een datamanagementstrategie?
Een datamanagementstrategie is een plan voor het verzamelen en beheren van stamgegevens, zodat geautoriseerde mensen deze effectief kunnen gebruiken en verkrijgen. Het proces moet rekening houden met de hoeveelheid gegevens, het type gegevens, de locatie en de behoeften van de gebruikers.
Een datamanagementplan bestaat vaak uit drie delen: een beoordeling van de gegevensopslag van het bedrijf in zijn huidige staat, een visie voor waar het bedrijf naartoe wil en een routekaart om daar te komen voor bedrijfsgroei. GegevensbeheerGegevensbeheer, gegevensarchitectuur, gegevenskwaliteit, gegevensbeveiliging, gegevensintegriteit, datawarehouse en gegevensprivacy zijn voorbeelden van aanvullende onderdelen van gegevensbeheer.
We hebben de definitie van een effectieve datamanagementstrategie hierboven geleerd. Laten we nu eens kijken naar de effectieve manier om een master data management plan op te stellen.
Belang van gegevensbeheerstrategie
Een strategie voor gegevensbeheer is om verschillende redenen cruciaal voor organisaties van elke omvang en in verschillende sectoren:
Gegevens als strategisch bedrijfsmiddel:
In het digitale tijdperk zijn gegevens een van de meest waardevolle activa voor organisaties geworden. Een goed gedefinieerde strategie voor gegevensbeheer helpt organisaties om hun gegevens te gebruiken voor concurrentievoordeel, innovatie en besluitvorming.
Kwaliteit en nauwkeurigheid van gegevens:
Effectief gegevensbeheer zorgt ervoor dat gegevens accuraat, consistent en betrouwbaar zijn. Een lage datakwaliteit kan leiden tot kostbare fouten, verkeerd geïnformeerde beslissingen en een verlies aan vertrouwen onder belanghebbenden en zakelijke gebruikers.
Gegevensbeveiliging:
Datalekken en cyberaanvallen komen steeds vaker voor. Een robuuste strategie voor gegevensbeheer omvat beveiligingsmaatregelen om gevoelige gegevens te beschermen, toegangscontroles en regelmatige audits.
Integratie van gegevens:
Organisaties hebben vaak betrouwbare gegevens verspreid over verschillende systemen en platforms. Een datamanagementstrategie helpt bij het integreren en centraliseren van datamogelijkheden, waardoor deze toegankelijk en bruikbaar worden voor data-analyse en rapportage.
Besluitvorming:
Toegang tot tijdige en accurate gegevens stelt besluitvormers in staat om weloverwogen keuzes te maken. Een goed uitgevoerde gegevensbeheerstrategie zorgt ervoor dat gegevens beschikbaar zijn wanneer ze nodig zijn en in een formaat dat de besluitvorming ondersteunt.
Schaalbaarheid:
Naarmate organisaties groeien, neemt ook hun datavolume toe. Een datamanagementstrategie moet schaalbaar zijn om tegemoet te komen aan groeiende databehoeften en veranderende technologieën.
Een datamanagementstrategie is essentieel voor organisaties om het volledige potentieel van hun data te ontsluiten, compliant te blijven met regelgeving, geïnformeerde beslissingen te nemen, risico’s te verminderen en concurrerend te blijven in het huidige datagedreven zakelijke landschap. Het is een integraal onderdeel van de moderne bedrijfsvoering dat een grote invloed kan hebben op het succes en de veerkracht van een organisatie.
LEER OVER: Datamanagement vs Data Governance
Effectieve manieren om een datamanagementstrategie te ontwikkelen
Het is tijd om een enterprise data management strategie op te stellen als je bedrijf te maken heeft met informatieproblemen. Hoewel het ontwikkelen en perfectioneren van een plan dat het beste werkt voor jouw bedrijf tijd zal kosten, kun je beginnen met deze vijf stappen.
1.Identificatie van bedrijfsdoelen
Zakelijke doelstellingen kunnen een leidraad zijn voor het verzamelen van gegevens, zodat het nuttig is. Om bedrijfsdoelstellingen te creëren, is het nodig om eerst de behoeften en moeilijkheden van de organisatie te identificeren.
Doelen bepalen:
- Stel vragen over de algemene bedrijfsdoelstellingen van de organisatie.
- Verzamel de gegevens die nodig zijn om deze doelen te bereiken.
- Nadat je gegevens hebt verzameld van de vele belanghebbenden van de organisatie, ontwikkel je een langetermijnstrategie voor gegevens die zich richt op specifieke use cases en die fungeert als kompas voor de organisatie.
2.Identificeer uw gegevensbehoeften
Welke informatie is nodig om de bedrijfsdoelen te halen en hoe wordt die verzameld? In de tweede fase van het ontwikkelen van een datamanagementplan is het cruciaal om antwoorden te geven op elk type vraag.
Het soort gegevens dat je nodig hebt, intern of extern, georganiseerd of ongestructureerd, of een combinatie van beide, hangt af van je bedrijfsdoelen. Het vinden en verzamelen van de informatie zal een grotere uitdaging zijn nadat je de informatie hebt gevonden.
Maak een structuur die je kunt invullen met informatie. Dit helpt bij het identificeren van ontbrekende gegevens en biedt een georganiseerde methode voor het verkrijgen van gegevens, wat de volgende fase van dit gegevensbeheerproces is. Bijvoorbeeld, website- of sociale media-analyses kunnen de essentiële gegevens leveren, of je moet ze kopen van een externe leverancier.
3.duurzame gegevensverwerking opbouwen
Het creëren van procedures voor het verzamelen, voorbereiden, opslaan en distribueren van gegevens is de volgende stap in een strategie voor gegevensbeheer. Elke stap is essentieel om ervoor te zorgen dat een bedrijf gegevens consistent beheert.
Het is cruciaal om ervoor te zorgen dat al deze datamanagementprocessen geautomatiseerd, snel, gebruiksvriendelijk en geschikt zijn als je ze met succes wilt uitvoeren. Het specificeren van een “data steward” voor elk proces is essentieel voor het behouden van de balans tussen datakwantiteit en -kwaliteit.
4. Zorg voor gegevensbeheer
Data governance is een van de meest cruciale onderdelen van een datamanagementplan. Het helpt gegevensbeheer wordt steeds belangrijker als een organisatie datavolume toeneemt.
Datakwaliteit, beveiliging, privacy, transparantie, ethiek, toegang en eigendom zijn enkele onderwerpen die vallen onder de kaderregels en -processen voor data governance. Niet alleen degenen die direct betrokken zijn bij datamanagement, maar iedereen moet op de hoogte zijn van deze regels. Dit helpt effectief gebruik van gegevens te garanderen door een goed beleid voor data governance in de gegevens van een bedrijf.
5.Gebruik de juiste technologieën
Organisaties die een datamanagementplan willen ontwikkelen, moeten ervoor zorgen dat ze over de juiste technologie en software beschikken. Volgens onderzoek is technologie essentieel voor een succesvolle strategie. Zonder technologie kan een bedrijf namelijk niet adequaat gegevens verzamelen of evalueren.
Organisaties moeten bij het ontwikkelen van hun plan rekening houden met hun technologische vereisten voor gegevensverzameling, -opslag en -analyse. Vervolgens moeten ze de inzichten uit de gegevens overbrengen.
Technologische oplossingen kunnen elk van deze stappen in de gegevensverwerkingsstrategie effectiever maken en garanderen dat alle belanghebbenden de gegevens ontvangen die ze nodig hebben om zakelijke keuzes te maken.
6.Stel een bekwaam team samen
Organisaties krijgen vaak te maken met problemen bij het implementeren van een datamanagementplan vanwege de onwetendheid van gegevenseigenaren. Het team moet dus weten hoe het gegevens op de juiste manier kan gebruiken. En organisatieleiders moeten hun team de kans geven om dat te doen.
Ze moeten zich bewust zijn van de voordelen van het vergroten van informatievaardigheden en het ontwikkelen van een cultuur waarin het gebruik van gegevens bij alle zakelijke beslissingen wordt gewaardeerd. Bedrijven kunnen datateams opbouwen met meer ervaring en de capaciteit om een datamanagementstrategie te gebruiken door dit volledig te doen.
7. De strategie implementeren
Het implementeren van de datastrategie is de laatste stap. Het vinden van mogelijke obstakels is een cruciaal onderdeel van deze stap. Zodra je ze hebt opgemerkt, is het essentieel om te beslissen wie de aanpassingen zal leiden en om dezelfde aanpassingen door te voeren die nodig zijn om deze moeilijkheden op te lossen.
Aspecten van de strategie kunnen variëren als de eisen van de organisatie in de loop van de tijd veranderen.
Voorbeelden voor gegevensbeheerstrategie
Financiële diensten:
Een robuuste strategie voor gegevensbeheer is noodzakelijk in de financiële dienstverlening. Deze instellingen geven prioriteit aan gegevensbeveiliging en compliance om gevoelige financiële informatie te beschermen. Ze houden zich aan strenge voorschriften zoals GDPR en branchespecifieke normen en investeren in de integratie van klantgegevens. Door gegevens uit verschillende bronnen naadloos te combineren, waaronder online transacties, bezoeken aan kantoren en interacties met callcenters, kunnen financiële instellingen een volledig beeld krijgen van het gedrag en de voorkeuren van klanten, waardoor ze gepersonaliseerde diensten kunnen aanbieden en de klanttevredenheid kunnen verhogen.
Gezondheidszorg:
Binnen de gezondheidszorg is gegevensbeheer van cruciaal belang, waarbij de nadruk ligt op het efficiënt afhandelen van patiëntendossiers. Organisaties in de gezondheidszorg doen er alles aan om ervoor te zorgen dat elektronische patiëntendossiers (EHR’s) veilig worden opgeslagen, gemakkelijk toegankelijk zijn voor bevoegd personeel en voldoen aan de HIPAA-wet (Health Insurance Portability and Accountability Act). Bovendien strekken datamanagementstrategieën in de gezondheidszorg zich uit tot het gebruik van analyses voor patiëntenzorg, waardoor zorgverleners trends kunnen identificeren, diagnoses kunnen verbeteren en potentiële gezondheidsproblemen proactief kunnen aanpakken voordat ze escaleren.
Detailhandel
In de detailhandel speelt gegevensbeheer een centrale rol bij voorraadoptimalisatie. Retailers geven prioriteit aan het beheren van enorme hoeveelheden voorraadgegevens om de voorraadniveaus in balans te brengen, de transportkosten te verlagen en de beschikbaarheid van producten te garanderen. Daarnaast omvatten datamanagementstrategieën het verzamelen en analyseren van klantgegevens van verschillende aanrakingspunten, zoals online aankopen, loyaliteitsprogramma’s en interacties in winkels. Deze gegevens helpen bij het afstemmen van marketinginspanningen, het verbeteren van de klantervaring en het stimuleren van de verkoop.
Productie:
Fabrikanten leggen de nadruk op gegevensbeheer in hun supply chain-activiteiten. Het gaat hierbij om het efficiënt beheren van gegevens met betrekking tot leveranciers, productieschema’s en kwaliteitscontrole. Dankzij datagestuurde strategieën kunnen fabrikanten de zichtbaarheid van de toeleveringsketen verbeteren, doorlooptijden verkorten en inkoopprocessen optimaliseren. Bovendien worden data-analyses gebruikt om voorspellend onderhoud te implementeren, wat de stilstandtijd minimaliseert en de onderhoudskosten verlaagt door te voorspellen wanneer machines onderhoud nodig hebben.
Technologie:
Technologiebedrijven richten zich op het beheer van productontwikkelingsgegevens als hoeksteen van hun datamanagementstrategie. Dit omvat het opsporen en oplossen van softwarebugs, het verzamelen van feedback van gebruikers en het beheren van functieverzoeken. Daarnaast verkennen technologiebedrijven vaak mogelijkheden om hun datamiddelen te gelde te maken door middel van partnerschappen, datalicenties of het creëren van nieuwe datagestuurde producten en diensten die aansluiten bij hun algemene bedrijfsdoelstellingen.
Non-profitorganisaties:
Non-profitorganisaties gebruiken datamanagementstrategieën om hun missies te ondersteunen. Dit omvat het beheer van donor- en fondsenwervingsgegevens, het helpen van non-profitorganisaties om in contact te komen met hun achterban en het aansturen van hun initiatieven. Bovendien stellen datagestuurde inzichten non-profitorganisaties in staat om weloverwogen beslissingen te nemen, middelen efficiënt toe te wijzen en de impact van hun programma’s te meten, zodat ze uiteindelijk hun positieve sociale en milieubijdrage kunnen maximaliseren.
QuestionPro voor gegevensbeheerstrategie
QuestionPro is een enquête- en onderzoeksplatform dat zich primair richt op het verzamelen en analyseren van gegevens door middel van enquêtes en feedback. Hoewel QuestionPro geen specifiek datamanagementplatform is, kan het aspecten van uw datamanagementstrategie ondersteunen, vooral met betrekking tot het verzamelen van gegevens en enkele voorlopige analyses. Hier ziet u hoe u QuestionPro kunt gebruiken in de context van een strategie voor gegevensbeheer:
Gegevensverzameling:
Met QuestionPro kunt u enquêtes maken en verspreiden om gegevens te verzamelen van verschillende bronnen, zoals klanten, werknemers of onderzoeksdeelnemers. U kunt enquêtes gebruiken om gestructureerde gegevens te verzamelen, zoals feedback van klanten, marktonderzoeksgegevens of gegevens over de betrokkenheid van werknemers.
Integratie van gegevens:
QuestionPro kan worden geïntegreerd met andere tools en platforms om het verzamelen en beheren van gegevens te stroomlijnen. U kunt het bijvoorbeeld combineren met CRM-systemen (Customer Relationship Management) of andere gegevensbronnen om gegevens te consolideren in een centrale opslagplaats.
Kwaliteit van gegevens:
Hoewel QuestionPro niet direct alle problemen met de gegevenskwaliteit kan oplossen, biedt het functies zoals validatieregels en responsvalidatie om de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens tijdens het verzamelen van gegevens te helpen garanderen.
Gegevensanalyse:
QuestionPro biedt basisfuncties voor analyse en rapportage om u te helpen bij het analyseren van de gegevens die u hebt verzameld. U kunt grafieken, diagrammen en overzichtsrapporten maken om inzicht te krijgen in uw enquêtegegevens.
Gegevensbeveiliging:
QuestionPro biedt beveiligingsfuncties om de gegevens die u verzamelt te beschermen, waaronder gegevenscodering, toegangscontroles voor gebruikers en naleving van de regelgeving voor gegevensbescherming. Mogelijk moet u echter aanvullende beveiligingsmaatregelen implementeren voor gevoelige gegevens.
Gegevensopslag:
QuestionPro slaat de enquêtegegevens die u verzamelt op. Overweeg echter het beleid van uw organisatie voor het bewaren van gegevens en of u enquêtegegevens moet exporteren naar en opslaan in uw gegevensbeheersysteem voor langdurige opslag en archiveringsdoeleinden.
Hoewel QuestionPro een waardevol hulpmiddel kan zijn voor het verzamelen van gegevens en voorlopige analyse, is het essentieel om de rol van QuestionPro binnen de bredere context van uw datamanagementstrategie te erkennen. Mogelijk moet u QuestionPro aanvullen met andere datamanagementtools en datamanagementpraktijken om de datakwaliteit, integratie, beveiliging en langetermijnopslagaspecten van uw strategie volledig aan te pakken.
Conclusie
In onze bovenstaande discussie hebben we de datamanagementstrategie beschreven en hoe je die opbouwt. En nu kunnen we zeggen dat een datamanagementplan de eerste stap is in het creëren van een solide basis als je bedrijf gegevens strategischer wil gebruiken en de efficiëntie wil verhogen.
LEER OVER: Beheer van klantgegevens
Als u een datamanagementstrategie voor uw organisatie wilt ontwikkelen, neem dan contact op met het team van experts van QuestionPro. QuestionPro helpt u door het proces en haalt het beste uit uw gegevens met software voor gegevensbeheer.
