Reading Time: 9 mins

Kader voor gegevensbeheer: instellen en best practices

Kader voor gegevensbeheer: instellen en best practices

Vraagt u zich nog steeds af wat de beste aanpak is voor het bouwen van een solide data governance framework ? Deze blog somt tien stappen op voor het bouwen van een raamwerk voor gegevensbeheer dat bedrijfsprocessen verbetert en de gegevenskwaliteit, beveiliging en gegevensbeheer verbetert zonder de bank te verslaan.

Over de hele wereld, in alle sectoren, moeten organisaties : omgaan met een explosie aan data: er zijn meer databronnen dan ooit tevoren. Van complexe en ongestructureerde gegevens tot door het systeem gegenereerde cachebestanden, organisaties hebben moeite om zich te ontwikkelen in lijn met de snelheid waarmee gegevens worden gecreëerd. In veel sectoren moet het huidige gegevensbeheer evolueren en zich aanpassen aan dit veranderende zakelijke landschap.

However, you may still wonder about the best way to take care of all this data. Well, this is where a data governance framework steps in. 

Als u vraagt: "Waarom nu? Mijn gegevensbeheeractiviteiten werken prima. Kunnen we niet nog steeds leven met de huidige?"

Ten eerste is datamanagement geen datagovernance. Het komt niet vaak voor dat men uit het niets de behoefte aan een raamwerk creëert. Zoals zoveel andere dingen, is het idee van het bouwen van een raamwerk voor gegevensbeheer een evolutie - een evolutie van groepen die zich al in situaties met een hoge mate van zekerheid hebben bevonden. Het bouwen van een raamwerk voor gegevensbeheer kan uw organisatie beïnvloeden als een pokkenvaccin bij de ontdekking van Amerika. Het levert misschien niet zoveel zichtbaarheid op als de ontdekking van Amerika, maar het opzetten van een datagovernanceprogramma is de sleutel tot het bouwen van een robuuste datamanagementinfrastructuur die nooit faalt. En is toekomstbestendig.

Hier zijn twee fasen om uw plan voor gegevensbeheer van de grond te krijgen.

Het opzetten van een Data Governance Framework gebeurt in 2 Fases en 10 Stappen.

Kaderstrategie voor gegevensbeheer

Als data het meest waardevolle bezit is van elk bedrijf, heeft het alleen zin om het dienovereenkomstig te besturen. Echter, voor veel bedrijven en organisaties, kan het opzetten van een raamwerk voor gegevensbeheer een moeilijke opdracht. Om het u gemakkelijk te maken, hebben weIk heb een aantal van de best practices op dit gebied verzameld en samengevat in de top 10 stappen in 2 fasen om een data governance-programma op te bouwen.

Bekijk deze video van onze Senior Business Analyst, Bhavana Maddineni, om te leren hoe u een raamwerk voor gegevensbeheer opzet. Luister naar de video en laat ons uw mening of vragen weten in het opmerkingengedeelte.

Kader voor gegevensbeheer fase #1: Kernvragen stellen om een kader voor gegevensbeheer op te bouwen.

Voordat een raamwerk voor gegevensbeheer wordt opgezet , moeten de volgende vragen worden beantwoord om een robuust en nauwkeurig raamwerk te bouwen.

Stap #1: Waarom hebben we als organisatie een raamwerk voor datagovernance nodig?

Voordat u begint, moet u zich afvragen: Waarom heeft mijn organisatie een raamwerk voor gegevensbeheer nodig? Wat motiveert u en uw organisatie om er een te hebben? Is het omdat het de glimmende nieuwe tool is waar iemand over heeft gehoord en nu wil? Of reageert u op een bijwerking die met uw gegevens is gebeurd en wilt u ervoor zorgen dat dit niet nog een keer gebeurt? Hoe dan ook, leg eerst precies uit waarom u een raamwerk rond gegevensbeheer nodig heeft.

Stap 2: Hoe ziet mijn huidige data governance eruit?

U moet begrijpen hoe het huidige raamwerk voor gegevensbeheer van uw organisatie eruitziet. Heb je er zelfs een? En zo ja, wat voor soort controles en beleid zijn er dan? U moet weten of uw huidige gegevensbeheer up-to-date is en de huidige best practices weerspiegelt of dat het enkele jaren geleden is geschreven en niet is bijgewerkt.

Stap 3: Wat proberen we te bereiken met een raamwerk voor gegevensbeheer?

Dit gaat verder dan de algemene vraag of je wel of geen data governance raamwerk nodig hebt; wat hoop je specifiek te realiseren door er een te hebben? Kortom, wat is het einddoel van een raamwerk voor gegevensbeheer? Welke KPI's kan ik aan de uitvoering ervan koppelen? Het is een fundamentele vraag die zal helpen bepalen welk type datagovernanceraamwerk u het beste zal helpen om gezonde zakelijke doelstellingen te bereiken.

Stap 4: Hoe ziet de toekomstige staat van mijn gegevens eruit?

Als je eenmaal hebt vastgesteld wat je probeert te bereiken met software voor gegevensbeheer, moet je vervolgens bepalen hoe je gegevens er in de toekomst uit kunnen zien - en hoe dat verschilt van vandaag. Wat heeft uw informatietechnologiegroep gepland voor gegevensbeheer voor de komende drie of vijf jaar?

Wat voor soort klant-/consumentengegevens heb je zelfs bij de hand met betrekking tot uitbreiding van regelgeving zoals de AVG en CCPA? Dit zijn het soort vragen waarmee u de toekomstige staat van uw gegevens nauwkeurig kunt bepalen.

Stap #5: Bouw een multidisciplinair team voor gegevensbeheer

Het datagovernanceteam moet interdisciplinair zijn. Het team moet een mix zijn van materiedeskundigen, experts op het gebied van gegevensbeveiliging, IT-personeel, projectmanagers en visionairs op het gebied van datagovernance met: business line professionals die frontline en cross-functionele ervaring kunnen bieden aan het team.

Wat is MLops

Kader voor gegevensbeheer fase #2: Logische voortgang van het creëren van een kader voor gegevensbeheer van een organisatie

De tweede fase van het opzetten van data governance is Logische progressie. De logische progressie gebeurt in 5 stappen.

Stap #1: Bepaal uw data governance-strategie

Om aan de slag te gaan met uw raamwerk voor gegevensbeheer, moet u eerst uw strategie voor gegevensbeheer bepalen. Dit kan een lastige stap zijn, vooral als u buy-in wilt krijgen van meerdere afdelingen binnen de organisatie. Bedenk wie daarbij betrokken moet worden.

Het doel van deze stap is om uw algemene benadering van gegevensbeheer binnen uw organisatie te schetsen. Het behandelt zaken als hoe gegevens worden beheerd en hoe beslissingen worden genomen over hoe die gegevens worden gebruikt. Het moet ook aangeven waar u in de toekomst naartoe wilt met uw raamwerk voor gegevensbeheer.

Pro Tip: Het is aan te raden om een datastrategie te creëren door bestaande processen, mensen en workflows samen te brengen.

Stap #2: Begin klein

Voor een nieuw initiatief wil je niet te veel tegelijk aanpakken. Het doel hier is om momentum op te bouwen en te bewijzen dat data governance de moeite waard is.

Het succes van datagovernance hangt af van het aangaan en onderhouden van sterke relaties tussen afdelingen en business units. Hoewel het verleidelijk is om te beginnen met het aanpakken van de meest interdepartementale of urgente problemen, kan deze aanpak te ambitieus zijn voor een initiatief dat nieuw is voor een organisatie.

Begin met een informatiegebied met één eigenaar en waar weinig belangrijke groepen belanghebbenden betrokken zijn bij de beslissingen over hoe het wordt gedefinieerd en beheerd.

Onthoud: het doel is niet alleen om momentum op te bouwen, maar ook om te laten zien dat data governance de moeite waard is. Begin met slechts één bedrijfsonderdeel of dataprobleem en breid vanuit daar uit.

Pro-tip : het is goed om te beginnen met een waar aanzienlijke problemen of dreigende risico's het een goede proeftuin maken voor gegevensbeheer.

Stap 3: Kies het juiste kader

Nadat u de vereisten voor uw gegevensstrategie en beheerprogramma hebt geschetst, is het tijd om potentiële kaders te gaan evalueren. Er is geen gebrek aan opties die er zijn, dus deze stap kan overweldigend zijn. Als u echter een duidelijk beeld heeft van uw vereisten, kunt u de lijst verkleinen en de juiste pasvorm vinden.

Alle frameworks moeten op zijn minst een volledig overzicht geven van het datalandschap van de organisatie. Kaders voor gegevensbeheer moeten ook duidelijk de zakelijke en technische rollen en verantwoordelijkheden definiëren en de processen beschrijven die moeten worden gevolgd bij het werken met gegevens.

De beste kaders stellen meetbare doelen voor de organisatie en geven aan hoe de voortgang in de toekomst zal worden gevolgd. Hierdoor kan een bedrijf zijn aanpak voortdurend verfijnen en de algehele gegevenskwaliteit in de loop van de tijd verbeteren.

Stap #4: Communiceer

De volgende stap bij het creëren van het datagovernancekader van een organisatie is het opstellen van een communicatiestrategie om mensen te informeren over datagovernance.

Deze communicatiestrategie vormt een integraal onderdeel van het bewustwordings- en trainingsprogramma van uw organisatie. Het zal ook een kritieke factor zijn bij het bepalen van het succes van uw datagovernance-initiatief.

Stap #5: Houd het up-to-date

Een raamwerk voor gegevensbeheer moet worden verfijnd en regelmatig worden herzien om volledig succesvol te zijn. Het bedrijf verandert voortdurend en zo ook de behoeften van de organisatie. Zorg ervoor dat uw raamwerk voor gegevensbeheer niet verouderd raakt. Verfijn het indien nodig en zorg ervoor dat het relevant blijft voor de behoeften van uw organisatie.

Best practices voor gegevensbeheer

Data governance best practices

1. Gegevensbeheer is geen gegevensbeheer

Gegevensbeheer is het beheer van gegevens als een waardevolle hulpbron, waaronder het beveiligen, kwaliteitsborgen, integreren en verwerken van gegevens. Gegevensbeheer is de organisatiestructuur en hulpmiddelen die worden gebruikt om beleid te definiëren voor het beheer van gegevens als bedrijfsmiddel.

Praktijken voor gegevensbeheer worden vaak verward met best practices voor gegevensbeheer. Het is echter essentieel om te begrijpen dat best practices voor gegevensbeheer zich richten op het effectief beheren van gegevens als een kritiek bedrijfsmiddel.

Gegevensbeheer zijn de acties die worden ondernomen om het softwarekader voor gegevensbeheer te vergemakkelijken. Data governance is de besluitvormingsfunctie over datamanagementbeslissingen.

2. Gezamenlijk gemaakte kaders zijn het meest effectief

Het maken van een raamwerk is een proces dat de collectieve inbreng van experts vereist om de effectiviteit ervan te waarborgen. Het beste voorbeeld is de kennis op het gebied van datamanagement van het Data Governance Institute. Het somt vijf categorieën en hun kenmerken op:

  • Principes: Algemene verklaringen die leidend zijn voor data governance.
  • Strategie : de doelen, doelstellingen en functies van de organisatie voor gegevensbeheer.
  • Organisatie: Structuren en rollen die nodig zijn om gegevensbeheer te beheren.
  • Processen, regels en standaarden: richtlijnen voor de manier waarop gegevensbeheerfuncties worden uitgevoerd.
  • Activa, middelen en technologie: elementen die nodig zijn om gegevensbeheer te ondersteunen.

Medewerkers binnen de organisatie die weten hoe ze de gegevens het beste kunnen beheren, moeten een cruciale rol spelen in het raamwerkontwerp, omdat dit zorgt voor een optimale optimalisatie van het proces.

3. Data governance moet organisatiebreed worden geïntegreerd

Data governance gaat niet alleen over IT, maar moet organisatiebreed worden geïntegreerd. Datastewardship moet duidelijk worden gedefinieerd en begrepen door alle betrokken partijen. Het informatiebeheerproces moet op ondernemingsniveau worden beschreven met een duidelijk begrip van de doelstellingen van de organisatie voor gegevensbeheer.

Als het raamwerk eenmaal functioneel is, zorgt de implementatie ervan in de hele organisatie voor consistentie in het verzamelen van gegevens om elk team te helpen hun doelen te bereiken.

4. Risicomijlpalen

Gegevens zijn waardevol en het risico neemt toe als ze binnen de organisatie worden gedeeld. Door risicomijlpalen vast te stellen, worden potentiële bedreigingen in de schijnwerpers gezet om kostbare inbreuken te helpen voorkomen.

5. Voortdurend verfijnen

Naarmate uw organisatie groeit, moet u de strategie voor gegevensbeheer blijven herzien om ervoor te zorgen dat deze nog steeds voldoet aan de behoeften van uw klanten en uw organisatie.

Final Thoughts 

Data is growing exponentially. The number of sources, volume of data, and changes are increasing each year. Consequently, businesses find it increasingly difficult to cope with this vast amount of data. 

This list will help you ensure that data governance is a seamless part of your business process, not an uphill battle. It may seem like a lot to handle, but it doesn't have to be overwhelming if you break it down into manageable pieces. Start with step one and take it one step at a time, and before you know it, you'll have a fully-functioning data governance framework. 

So, whether you are an SME or enterprise company, data tracking is the key to the success of your business. Schedule a 30-minute call and learn about Zuci’s Data Engineering Services to craft a single source of truth system for real-time data analytics, business reporting, optimization, and analysis.

Schedule a 30-minute call with our data engineers to identify and fix your data problems and become a data-driven organization. Sign-up and get your customized roadmap for Free.  

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.