Data governance framework
- Wat is een data governance framework?
- Waaruit bestaat een framework en wat zijn de voordelen?
- Bekijk oplossingen en leveranciers en vind alle informatie via de DATA kennisbank
Een data governance framework is de basis van goed data management. Het ‘raamwerk’ bestaat uit een set van afspraken, regels, processen en verantwoordelijkheden die de veiligheid en privacy van data moet kunnen garanderen. Daarnaast moet het framework voorzien in een controle op de naleving hiervan. Met een data governance framework wordt het voor organisaties eenvoudiger om onnauwkeurige data uit hun systemen te weren en de datakwaliteit te verhogen. Maak hier kennis met de bouwstenen voor een solide framework.
“Eigenaarschap motiveert uw medewerkers om goede databeheerders te worden”
Waarom een data governance framework?
Om optimaal te presteren hebben medewerkers consistente, betrouwbare, toegankelijke en veilige data nodig. Een goed data governance framework maakt dit mogelijk. Daarmee zitten al uw teams op één lijn als het gaat om het belang van accurate data, gedeeld inzicht in het beheren van bedrijfsdata en het beschermen van deze data. Voor het realiseren van een framework zijn vier bouwstenen belangrijk:
- Single source of truth voor consistentie en betrouwbaarheid
- Specifieke toegang verlenen voor betrouwbaar eigendom
- Beveiliging en transparantie via audit trails
- Eigendom en toegankelijkheid voor bevoegde gebruikers
In veel organisaties komen nog data-eilanden voor en is de afhankelijkheid van IT groot als beschikbare data omgezet moet worden in waardevolle informatie. Dit beperkt organisaties om snel te transformeren en écht datagedreven te worden. Het toont aan dat een organisatie niet succesvoller kan worden door alleen te vertrouwen op data en technologie. Het is ook belangrijk om de juiste cultuur te handhaven en om data op de juiste manier te promoten en te gebruiken. Maar hoe pakt u dit aan en welke stappen moet u zetten om een datagedreven organisatie te kunnen worden?
“Er zijn meerdere manieren om data in de cultuur te verwerken en meer betrokkenheid te creëren”
Framework bouwsteen 1 – Single source of truth voor consistentie en betrouwbaarheid
Data governance begint met controle en begrip van uw data. Het ontwikkelen van een single source of truth maakt dit mogelijk door alle data te ordenen en betrouwbaar te maken. Een master data management (MDM) module kan hier op twee manieren bij helpen:
- Data van verschillende applicaties en locaties samenvoegen, zodat uw data veilig opgeslagen en geanalyseerd kan worden vanaf één locatie.
- Het eenduidig maken van verspreide en dubbele data uit verschillende databronnen, zodat verwarring wordt voorkomen (bijvoorbeeld het verzamelen van verschillende klantnamen of productcodes uit verschillende systemen).
Een paar aspecten van MDM zijn daarbij van groot belang
Toegang tot data mapping op meerdere niveaus – MDM biedt een model voor het organiseren van data op granulariteitsniveau (de mate waarin er detailgegevens over bekend zijn) of in hiërarchieën, waardoor verwarring wordt geëlimineerd. Om dit te verduidelijken kunnen geografische locaties als voorbeeld dienen. Zo zijn continenten onderverdeeld in landen, die zijn onderverdeeld in gemeenten of provincies, die op hun beurt weer zijn onderverdeeld in steden. Als u meerdere datasystemen heeft die data bevatten over geografische locaties van uw organisatie, dan stelt MDM u in staat deze data op elk niveau in kaart te brengen.
Hiërarchie in de aanlevering van data – Vaak kunnen specifieke data-entiteiten en -attributen door meerdere bronnen aan uw single source of truth worden geleverd. De mogelijkheid van het rangschikken op basis van nauwkeurigheid, betrouwbaarheid of voorkeur zorgt ervoor dat uw single source of truth altijd de best mogelijke kwaliteit data biedt.
Als één van uw databronnen de meest nauwkeurige data bevat, krijgt de invoer daarvan automatisch de voorkeur boven de invoer van andere bronnen met minder nauwkeurige data. Zo kan een snelle en grove schatting van een bron automatisch worden vervangen door een uitgebreidere dataset, zodra deze direct beschikbaar is voor verdere analyse.
Framework bouwsteen 2 – Specifieke toegang verlenen voor betrouwbaar eigendom
Het vaststellen van wie in uw organisatie toegang heeft tot welke data is essentieel voor verantwoordelijk en werkende data governance en voorkomt datalekken. Door toegang te geven tot specifieke data aan medewerkers met kennis over deze data, kunt u een gevoel van eigenaarschap bij hen creëren. Dit motiveert hen tevens om goede databeheerders te worden. Hierdoor wordt de datakwaliteit voor elk domein gewaarborgd.
Dataplatform – Met een dataplatform bent u in staat om een veilig, maar ook aanpasbaar data governance framework te bouwen. MDM maakt het mogelijk om eigendom en verantwoordelijkheid toe te wijzen op verschillende niveaus. Bijvoorbeeld per domein (klanten, leveranciers, finance, organisatiestructuur, producten etc.), per systeem (Salesforce, Exact, ERP, Kronos, etc.), per data-attribuut en per type (openbaar, privé, gevoelig of geheim). Het toewijzen van het type dataclassificatie is met name essentieel voor het bepalen van rechten en het beschermingsniveau met betrekking tot uw meest gevoelige bedrijfsdata.
“Het vroegtijdig signaleren van fouten, missende data of onnauwkeurigheden versnelt het nuttig gebruik van uw data”
Framework bouwsteen 3 – Beveiliging en transparantie via audit trails
Met een audit trail kunt u de afkomst herleiden van alle data die binnenkomt bij uw centrale systeem. Data lineage wordt dit genoemd. Dit omvat het bijhouden van welke datasets zijn bewerkt of aangepast door databronnen binnen uw applicatielandschap of door gebruikers binnen uw bedrijf.
- Data kwaliteit – Als er fouten, storingen of gaten zitten in uw data is het een eenvoudig proces om na te gaan waar het is misgegaan of waar er extra informatie nodig is. Met een dataplatform en goed werkend data governance framework moeten alle toevoegingen, aanpassingen en verwijderingen bijgehouden worden door een gebruiker, IP-adres en datum/tijd, waarbij zowel de eerdere als latere versie van de data wordt bijgehouden.
Datavalidatie bij invoer – Een MDM module kan ook eisen dat data die wordt aangeleverd door een externe bron wordt gevalideerd door een interne of externe derde partij. Dit is relevant voor bedrijven die data gebruiken van partners, medewerkers, leveranciers, etc. Het ontvangen van externe data om te gebruiken voor analyses en het verkrijgen van inzichten, betekent dat bedrijven zo snel mogelijk moeten zorgen voor de juiste inhoud en het correcte aanleverformaat van die data. Het onbedoeld ontvangen en accepteren van verkeerde data kan gevolgen hebben voor de gehele dataketen en het besluitproces. Het kost tijd en geld om dit later weer te corrigeren.
Hoe sneller u, dankzij een goed data governance framework, binnenkomende data kunt valideren, des te beter. Het vroegtijdig signaleren van fouten, missende data of onnauwkeurigheden versnelt het omzetten van de data naar waardevolle inzichten.
“Het is enorm waardevol om medewerkers baas te laten zijn over hun eigen data domein”
Framework bouwsteen 4 – Eigendom en toegankelijkheid voor bevoegde gebruikers
Het is enorm waardevol om medewerkers die experts zijn op een bepaald gebied in staat te stellen baas te worden over hun eigen data domein. Het resulteert vaak in hogere datakwaliteit in uw hele bedrijf.
- Toegangsrechten – Door toegangsrechten per business line en per afdeling toe te kennen, kunnen uw best geïnformeerde medewerkers de data direct bijwerken, aanpassen en verbeteren binnen uw belangrijkste afdelingen (sales, finance, etc). Zij zijn immers het best in staat om fouten in de data vroegtijdig te signaleren en de juiste correcties door te voeren, omdat dit data is die zij produceren en waar zij verantwoordelijk voor zijn.
Het verlenen van toegangsrechten zorgt voor meer vertrouwen, verantwoordelijkheid en motivatie om de datakwaliteit op niveau te houden door het gehele bedrijf. Aan de andere kant zorgt een flexibele toegang voor open data. Hierdoor kunnen meerdere medewerkers hun beslissingen baseren op nieuwe data, maar alleen uw experts kunnen deze wijzigen. Dit voorkomt het onbedoeld aanpassen of verwijderen van de data.
“Een sterk data governance framework is essentieel voor waardevolle bedrijfsinzichten”
Bottom-up betrokkenheid voor top-down inzichten
Het toegankelijk maken van bedrijfsdata voor bottom-up aanpassingen door experts is een strategische zet van management. Uiteindelijk zorgt het voor verbeterde top-down-inzichten om betere bedrijfsbeslissingen te nemen.
U kunt het mogelijk maken voor medewerkers om niet alleen actuele data aan te passen, maar ook prognoses en budgetten. De verantwoordelijkheid voor de input en het goedkeuren van data op deze moment is nog steeds beperkt per persoon, wat zorgt voor een nauwkeurige langetermijn data analyse.
Bovendien is het hebben van een strikte controle over wie de bedrijfsdata kan aanpassen, terwijl de experts in staat zijn om verbeteringen aan te brengen, van groot belang voor uw KPI’s en stuurinformatie. Dit zorgt ervoor dat er op een uniforme manier data wordt aangeleverd door uw afdelingen. Een sterk data governance framework is dan ook essentieel voor waardevolle bedrijfsinzichten.
Meer weten? Kijk welke oplossingen en leveranciers u kunnen helpen en gebruik de informatie van de DATA kennisbank
Bron: Cohelion, kennispartner van het ICT informatiecentrum en specialist voor dit thema.
