Wat is Data Governance?
Data governance is een reeks praktijken en processen die worden gebruikt om de beschikbaarheid, integriteit, veiligheid en kwaliteit van gegevens binnen een organisatie te beheren en te controleren. Data governance omvat het definiëren en handhaven van beleid, normen en procedures voor het verzamelen, opslaan, verwerken en delen van gegevens, en wordt gewoonlijk beheerd door een speciaal data governance team of specifieke persoon binnen een organisatie.
Data governance omvat een aantal belangrijke activiteiten en processen, zoals:
Definiëren en documenteren van het beleid en de normen voor data governance
Dit omvat het definiëren en documenteren van de regels, het beleid en de procedures die bepalen hoe gegevens worden verzameld, opgeslagen, verwerkt en gedeeld binnen een organisatie. Dit omvat het definiëren van rollen en verantwoordelijkheden voor data governance, evenals het beleid en de normen voor datakwaliteit, beveiliging en toegang.
Vaststellen van processen en procedures voor data governance
Dit omvat het vaststellen van processen en procedures voor het uitvoeren en handhaven van het beleid en de normen voor data governance binnen een organisatie. Dit kan processen omvatten voor dataclassificatie, datatoegangscontrole, datakwaliteitsbeheer en datacompliance.
Monitoring en handhaving van data governance
Dit betreft het bewaken en handhaven van het beleid en de normen voor data governance binnen een organisatie. Dit kan activiteiten omvatten als auditing van de toegang tot en het gebruik van gegevens, bewaking van de gegevenskwaliteit en handhaving van het beleid inzake gegevensbeveiliging en -naleving.
Data Governance voor beginners
Om te beginnen met data governance is het belangrijk om eerst een duidelijk inzicht te krijgen in de gegevens van je organisatie en hoe deze worden gebruikt. Dit kan betekenen dat je een data-audit uitvoert om alle verschillende soorten gegevens te identificeren die je organisatie heeft, waar ze zijn opgeslagen en hoe ze worden gebruikt. Zodra je een goed inzicht hebt in de gegevens van je organisatie, kan je beginnen met het ontwikkelen van een beleid en processen om die gegevens te beheren.
Hier volgen enkele stappen die je kan nemen om te beginnen met data governance:
- Identificeer de belangrijkste belanghebbenden in je organisatie die betrokken zullen zijn bij data governance, waaronder leidinggevenden, managers en dataprofessionals.
- Ontwikkel een duidelijke reeks doelen en doelstellingen voor je programma voor data governance, zoals het verbeteren van de kwaliteit van gegevens, het vergroten van de toegankelijkheid van gegevens en het voldoen aan relevante wet- en regelgeving.
- Stel een commissie of team voor data governance in om toezicht te houden op de ontwikkeling en implementatie van je programma voor data governance.
- Ontwikkel een kader voor data governance dat het beleid, de processen en de standaarden beschrijft die zullen worden gebruikt om de gegevens van je organisatie te beheren en te besturen.
- Maak een data governance plan dat de specifieke stappen en acties beschrijft die zullen worden genomen om je data governance programma te implementeren.
- Communiceer het data governance programma aan alle relevante stakeholders en zorg ervoor dat zij zich bewust zijn van hun rollen en verantwoordelijkheden.
- Monitor en evalueer de effectiviteit van je programma voor data governance en pas het zo nodig aan om ervoor te zorgen dat het voldoet aan de doelstellingen van uw organisatie.
Voor- en nadelen van Data Governance
Voordelen van data governance
- Verbeterde datakwaliteit: Data Governance helpt organisaties ervoor te zorgen dat hun gegevens nauwkeurig, consistent en up-to-date zijn, wat essentieel is voor het nemen van geïnformeerde beslissingen.
- Verhoogde toegankelijkheid van gegevens: Data governance kan organisaties helpen hun gegevens gemakkelijker toegankelijk te maken voor de mensen die ze nodig hebben, wat de samenwerking en besluitvorming kan verbeteren.
- Verbeterde gegevensbeveiliging: Data governance kan organisaties helpen hun gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang, wijziging of verwijdering, waardoor het risico van datalekken en andere veiligheidsrisico’s wordt verkleind.
- Verbeterde compliance: Data governance kan organisaties helpen te voldoen aan relevante wet- en regelgeving, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) in de Europese Unie, waardoor dure boetes en juridische sancties kunnen worden voorkomen.
- Betere besluitvorming: Data governance kan organisaties helpen ervoor te zorgen dat hun gegevens betrouwbaar zijn, wat de kwaliteit van de beslissingen die ze nemen kan verbeteren.
- Grotere operationele efficiëntie: Data governance kan organisaties helpen hun datamanagementprocessen te stroomlijnen, wat de tijd en moeite die nodig zijn om hun data te beheren en te besturen kan verminderen.
Nadelen van data governance
- Aanzienlijke investering in tijd, middelen en expertise om effectief te implementeren: Dit kan de kosten omvatten van de ontwikkeling en uitvoering van het beleid, processen en normen voor data governance, alsmede de kosten van de opleiding van personeel en het beheer van de inspanningen op het gebied van data governance. Bovendien kan data governance organisatorische veranderingen vereisen, zoals de oprichting van een comité of team voor data governance, wat verstorend en moeilijk te beheren kan zijn.
- Complex en moeilijk te beheren: Dit omvat het beheer van de verschillende beleidslijnen, processen en normen die het kader voor data governance vormen, evenals het waarborgen dat alle relevante belanghebbenden zich bewust zijn van deze regels en ze naleven. Bovendien kan data governance voortdurend onderhoud en updates vereisen om ervoor te zorgen dat het effectief blijft, wat de totale kosten en complexiteit van het programma kan verhogen.
Wanneer is Data Governance interessant?
Data governance is vooral interessant voor organisaties die grote hoeveelheden gegevens genereren, verzamelen en gebruiken. Dit kunnen organisaties zijn in sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën, detailhandel en technologie, waar gegevens een essentieel bedrijfsmiddel zijn en effectief gegevensbeheer essentieel is.
Data governance is doorgaans ook het meest interessant voor organisaties die te maken hebben met problemen op het gebied van gegevenskwaliteit, toegankelijkheid, beveiliging of naleving. Als een organisatie bijvoorbeeld problemen heeft met de nauwkeurigheid, consistentie of betrouwbaarheid van gegevens, kan data governance helpen de kwaliteit van de gegevens te verbeteren.
Als een organisatie moeite heeft haar gegevens gemakkelijk toegankelijk te maken voor de mensen die ze nodig hebben, kan data governance helpen de toegankelijkheid van de gegevens te verbeteren. Als een organisatie zich zorgen maakt over de veiligheid van gegevens, kan data governance helpen beschermen tegen ongeoorloofde toegang, wijziging of verwijdering van gegevens. En als een organisatie onderworpen is aan wet- en regelgeving met betrekking tot gegevens, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) in de Europese Unie, kan data governance helpen de naleving ervan te waarborgen.
Standaarden binnen Data Governance
- Standaarden voor gegevenskwaliteit: Deze standaarden beschrijven de regels en richtlijnen om ervoor te zorgen dat gegevens accuraat, consistent en up-to-date zijn. Dit kan regels omvatten voor het valideren en opschonen van gegevens, evenals normen voor het meten van en rapporteren over gegevenskwaliteit.
- Normen voor de toegankelijkheid van gegevens: Deze normen beschrijven de regels en richtlijnen om gegevens gemakkelijk toegankelijk te maken voor de mensen die ze nodig hebben. Dit kan normen omvatten voor het organiseren en opslaan van gegevens, evenals regels voor het verlenen en beheren van toegang tot gegevens.
- Gegevensbeveiligingsnormen: Deze normen beschrijven de regels en richtlijnen voor het beschermen van gegevens tegen ongeoorloofde toegang, wijziging of verwijdering. Dit kan normen omvatten voor het versleutelen van gegevens, evenals regels voor het beheren en monitoren van toegang tot gegevens.
- Standaarden voor gegevensgebruik: Deze normen beschrijven de regels en richtlijnen voor het gebruik van gegevens binnen een organisatie. Dit kunnen normen zijn om ervoor te zorgen dat gegevens ethisch en wettelijk worden gebruikt, evenals regels voor het beheren en volgen van gegevensgebruik.
In het algemeen spelen standaarden een cruciale rol bij data governance door een gemeenschappelijke reeks regels en richtlijnen te bieden voor het beheer van gegevens binnen een organisatie.
Data Governance technologieën
Er is een breed scala aan hulpmiddelen die bij data governance kunnen gebruikt worden, afhankelijk van de specifieke behoeften en doelstellingen van de organisatie. Enkele voorbeelden van tools die relevant kunnen zijn voor data governance zijn:
Data catalogs
Deze tools helpen organisaties bij het catalogiseren, organiseren en beheren van de verschillende soorten gegevens die ze hebben. Datacatalogi kunnen metadata bevatten, zoals beschrijvingen, tags en lineage-informatie, die gebruikers kunnen helpen de gegevens die ze nodig hebben te begrijpen en te vinden.
Tools voor gegevenskwaliteit
Deze data engineering tools helpen organisaties de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van hun gegevens te waarborgen. Tools voor gegevenskwaliteit kunnen functies omvatten voor het valideren, opschonen en verrijken van gegevens, alsmede mogelijkheden voor het bewaken van en rapporteren over gegevenskwaliteit.
Tools voor gegevenstoegang- en beveiliging
Deze tools helpen organisaties te bepalen wie toegang heeft tot hun gegevens en onder welke voorwaarden. Tools voor gegevenstoegang en -beveiliging kunnen functies omvatten voor de authenticatie van gebruikers, het verlenen en intrekken van toegang en het handhaven van het beleid voor gegevensbeveiliging.
Tools voor gegevenstoegang- en beveiliging
Deze tools helpen organisaties te bepalen wie toegang heeft tot hun gegevens en onder welke voorwaarden. Tools voor gegevenstoegang en -beveiliging kunnen functies omvatten voor de authenticatie van gebruikers, het verlenen en intrekken van toegang en het handhaven van het beleid voor gegevensbeveiliging.
Data governance en beheerplatformen
Deze platformen bieden een gecentraliseerd platform voor het beheren en besturen van gegevens binnen een organisatie. Data governance- en beheerplatforms kunnen functies bevatten voor het definiëren van een beleid en de processen, alsmede tools voor het bewaken en handhaven van dat beleid.
Data governance programmeertalen
Data governance vereist doorgaans geen gebruik van specifieke programmeertalen, omdat het zich richt op de processen, het beleid en de normen voor het beheren en besturen van gegevens binnen een organisatie. Sommige organisaties kunnen echter programmeertalen gebruiken om aangepaste tools of oplossingen te ontwikkelen ter ondersteuning van hun inspanningen op het gebied van data governance.
Een organisatie kan bijvoorbeeld een programmeertaal als Java of Python gebruiken om een data governance platform op maat te ontwikkelen dat integreert met bestaande datamanagementsystemen. Of een organisatie kan een programmeertaal zoals SQL gebruiken om aangepaste scripts voor datakwaliteit of -opschoning te ontwikkelen die kunnen worden gebruikt om de kwaliteit van hun gegevens te verbeteren.
Hoewel programmeertalen bij sommige inspanningen op het gebied van data governance kunnen worden gebruikt, vormen zij doorgaans geen essentieel onderdeel van data governance. In plaats daarvan ligt de nadruk bij data governance op het vaststellen van processen, het beleid en de normen voor het beheren en besturen van gegevens binnen een organisatie.
Data Governance automatisatie
Automatisering van data governance verwijst naar het gebruik van technologie en processen om verschillende aspecten van data governance te automatiseren. Het kan hierbij gaan om het automatiseren van de verzameling, opslag en analyse van gegevens, maar ook om het automatiseren van de handhaving van het beleid en de normen voor data governance.
Automatisering van data governance kan organisaties helpen hun gegevens efficiënter en effectiever te beheren. Automatisering kan bijvoorbeeld de tijd en moeite verminderen die nodig zijn om gegevens te verzamelen en te analyseren, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens kan worden verbeterd. Automatisering kan organisaties ook helpen het beleid en de normen voor data governance consequenter en nauwkeuriger te handhaven, waardoor de naleving van relevante wet- en regelgeving kan worden gewaarborgd.
Automatisering van data governance kan organisaties helpen de waarde van hun gegevens te maximaliseren en de effectiviteit van hun inspanningen op het gebied van data governance te verbeteren. Het is echter belangrijk dat organisaties de kosten en baten van automatisering van data governance zorgvuldig overwegen voordat ze deze implementeren, aangezien dit aanzienlijke investeringen in tijd, middelen en expertise kan vergen.
Data governance voorbeelden
Financiële sector
Retailsector
Gezondheidszorg
Data Governance vs Data Management
Data governance en datamanagement zijn verwante, maar verschillende concepten. Data governance verwijst naar de processen, het beleid en de normen die organisaties gebruiken om hun gegevens te beheren en te besturen, terwijl datamanagement verwijst naar de dagelijkse activiteiten en taken die betrokken zijn bij het beheren en gebruiken van gegevens.
Data governance is gericht op het vaststellen van regels en richtlijnen voor de manier waarop gegevens binnen een organisatie moeten worden verzameld, opgeslagen en gebruikt. Dit kan het definiëren van rollen en verantwoordelijkheden voor gegevensbeheer omvatten, het vaststellen van het beleid en de normen voor gegevenskwaliteit, toegankelijkheid en beveiliging, en het bewaken en handhaven van de naleving van dat beleid en die normen.
Datamanagement, aan de andere kant, richt zich op de praktische taken die komen kijken bij het beheren en gebruiken van gegevens. Dit kan activiteiten omvatten zoals het verzamelen, opslaan en organiseren van gegevens, maar ook het analyseren en gebruiken van gegevens ter ondersteuning van de besluitvorming.
Best Practices in Data Governance
Het is moeilijk te zeggen welke data governance praktijken “de beste” zijn. Omdat de effectiviteit van een data governance programma kan afhangen van verschillende factoren, zoals de specifieke doelstellingen en behoeften van de organisatie, de omvang en complexiteit van de data van de organisatie, en de beschikbare middelen en expertise om data governance inspanningen te ondersteunen.
Er zijn enkele algemene principes die organisaties kunnen helpen effectieve praktijken voor data governance te ontwikkelen:
- Stel duidelijke doelen en doelstellingen vast voor het data governance programma: Dit helpt organisaties te bepalen wat zij met hun inspanningen op het gebied van data governance willen bereiken en kan als leidraad dienen voor de ontwikkeling van een beleid, de processen en de normen.
- Betrek alle relevante belanghebbenden bij het proces van data governance: Dit zorgt ervoor dat alle relevante perspectieven worden overwogen bij het ontwikkelen van het beleid en processen voor data governance en kan helpen bij het opbouwen van een draagvlak voor het programma voor data governance.
- Ontwikkel een duidelijk en uitgebreid kader voor data governance: Dit zorgt voor een consistente en uitgebreide reeks regels en richtlijnen voor het beheren en besturen van data binnen de organisatie.
- Monitor en evalueer de effectiviteit van het programma voor data governance: Dit helpt organisaties gebieden te identificeren waar het data governance programma goed werkt, en gebieden waar het kan worden verbeterd.