Leestijd : 2 minuten
Hoe bouw je een Enterprise Data Governance-strategie in een organisatie?
I write about fintech, data, and everything around it
Wil je een datagestuurde organisatie zijn? Zorg dan voor een goede gegevensgovernance. In dit artikel leer je wat data governance is, het belang van data governance, waarom data governance niet optioneel is, best practices voor data governance, 7 principes van data governance en tot slot de uitdagingen op het gebied van data governance.
Data governance is een systeem om te definiëren wie binnen een organisatie de bevoegdheid heeft om datamiddelen te beheren en hoe ze kunnen worden gebruikt. Data governance omvat processen, mensen en de technologieën die nodig zijn om de gegevens te beheren en te beschermen.
Belang van gegevensbeheer
Wanneer er sprake is van effectieve datagovernance, is de kans op het vinden van inconsistenties in gegevens binnen een organisatie geen probleem meer. Accountnamen kunnen bijvoorbeeld op verschillende systemen anders worden geschreven. Zoiets kan problemen met de integriteit van gegevens veroorzaken en de nauwkeurigheid van Business Intelligence (BI) en analyses beïnvloeden.
Hieronder vindt u enkele voordelen van data governance.
- Gegevens zullen consistent en uniform zijn in de hele organisatie en besluitvorming wordt eenvoudiger
- Er is een verhoogde efficiëntie door hergebruik van processen en gegevens
- Omdat er duidelijke regels zijn voor het wijzigen van processen en gegevens, wordt je bedrijf flexibeler
- Verlaag uw kosten voor gegevensbeheer
- Eenvoudiger om te voldoen aan gegevensrichtlijnen
- Het bedrijf krijgt een 360-graden beeld van kritieke bedrijfsentiteiten
- U krijgt inzicht in de locatie van alle gegevens met betrekking tot belangrijke entiteiten
Tools voor gegevensbeheer
Als je organisatie op zoek is naar de juiste aanpak voor data governance, dan is het noodzakelijk dat je op zoek gaat naar betrouwbare en schaalbare tools. Zorg ervoor dat je een cloudgebaseerde tool kiest en dat het een plug-and-play systeem heeft. De tool voor data governance die je kiest, moet gebaseerd zijn op de zakelijke voordelen die je ermee wilt behalen.
De tool die je kiest voor data governance moet je helpen het volgende te doen:
- Controle over uw gegevens door ze actief te bekijken en te controleren
- Begrijp uw gegevens door profilering, ontdekking, benchmarking tools, enz.
- Valideren, opschonen en verrijken van gegevens om de kwaliteit te verbeteren
- Uw gegevens effectief beheren, zodat u ze gemakkelijk kunt volgen en traceren
- De doorzoekbaarheid, linkmogelijkheden, toegankelijkheid en naleving van de gegevens verbeteren
Waarom is data governance niet optioneel?
Organisaties beschikken tegenwoordig over ongelofelijke hoeveelheden gegevens, niet alleen van hun klanten, maar ook van hun leveranciers, werknemers, externe verkopers, partners, enzovoort. Als ze goed gebruik kunnen maken van de gegevens die ze tot hun beschikking hebben, zal het bedrijf kunnen floreren. Als er sprake is van data governance, worden de gegevens binnen de organisatie ook vertrouwd, veilig, gedocumenteerd en vertrouwelijk. Het is de taak van het leiderschap om ervoor te zorgen dat je organisatie in staat is om investeringen in data governance te maximaliseren en de kans op een datalek te minimaliseren.
Wat is datagovernance in de gezondheidszorg?
Data governance in de gezondheidszorg verwijst naar de allesomvattende strategie en het raamwerk dat organisaties in de gezondheidszorg invoeren om de waarde van hun datamateriaal te beheren, te beschermen en te maximaliseren. In essentie is het een verzameling praktijken, beleidsregels en procedures die zijn ontworpen om de hoge kwaliteit, veiligheid en integriteit van gegevens uit de gezondheidszorg te waarborgen en tegelijkertijd te voldoen aan de wettelijke vereisten.
Belangrijkste onderdelen van gegevensbeheer in de gezondheidszorg:
- Waarborging van gegevenskwaliteit: Gegevensbeheer omvat maatregelen om de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van gegevens te handhaven. Kwaliteitscontroles en validatieprocessen van gegevens zijn essentieel om ervoor te zorgen dat professionals in de gezondheidszorg op deze gegevens kunnen vertrouwen om weloverwogen beslissingen te nemen.
- Gegevensbeveiliging en privacy: Data governance omvat strikte beveiligingsmaatregelen en toegangscontroles om ongeautoriseerde toegang tot patiëntendossiers te voorkomen. Naleving van regelgeving zoals de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in de Verenigde Staten is cruciaal en data governance speelt een belangrijke rol bij het bereiken en behouden van naleving.
- Beheer van gegevenslevenscyclus: Data governance stelt richtlijnen op voor het bewaren van gegevens en zorgt ervoor dat gegevens zo lang worden bewaard als de wet of best practices voorschrijven en veilig worden verwijderd als ze niet langer nodig zijn. Dit vermindert het risico op datalekken en minimaliseert de opslagkosten.
- Beheer van metadata: Metadata, die context en informatie verschaffen over de gegevens, zijn van vitaal belang in de gezondheidszorg. Data governance omvat het beheer van metadata, zodat professionals in de gezondheidszorg gegevens gemakkelijk kunnen begrijpen en gebruiken. Metadata helpt ook bij het vinden van gegevens en het volgen van de afstammingslijn.
- Gegevensbeheer: Data governance houdt in dat verantwoordelijkheden voor databeheer worden toegewezen aan specifieke personen of teams binnen de organisatie. Data stewards zijn verantwoordelijk voor datakwaliteit en compliance en zorgen ervoor dat datagerelateerde processen nauwgezet worden gevolgd.
- Beleidsontwikkeling: Data governance stelt duidelijke beleidslijnen en procedures op met betrekking tot dataverwerking. Dit beleid omvat de toegang tot en het delen, opslaan en rapporteren van gegevens. Ze begeleiden medewerkers en belanghebbenden bij het naleven van best practices en wettelijke vereisten.
Waarom is datagovernance belangrijk in de gezondheidszorg?
- Integriteit van gegevens: Het waarborgen van de nauwkeurigheid en consistentie van patiëntgegevens is van het grootste belang in de gezondheidszorg. Data governance zorgt voor processen voor het valideren, opschonen en afstemmen van gegevens, waardoor het risico op fouten die kunnen leiden tot verkeerde diagnoses, onjuiste behandelingen of onnauwkeurige facturering wordt verkleind. Betrouwbare gegevens verbeteren de veiligheid van de patiënt en de algehele kwaliteit van de zorg.
- Toegankelijkheid van gegevens: In een ecosysteem van de gezondheidszorg waar tijdige toegang tot accurate informatie cruciaal is, zorgt data governance ervoor dat professionals in de gezondheidszorg op het juiste moment over de juiste gegevens beschikken. Dit verbetert de resultaten voor de patiënt, stroomlijnt administratieve processen en vergemakkelijkt gecoördineerde zorg tussen meerdere zorgverleners.
- Delen van gegevens en interoperabiliteit: In de moderne gezondheidszorg moet patiëntinformatie vaak worden gedeeld tussen verschillende zorgverleners, systemen en instellingen. Data governance stelt standaarden op voor het delen van gegevens en interoperabiliteit, zodat gegevens naadloos kunnen worden uitgewisseld tussen systemen voor elektronische patiëntendossiers (EPD’s), laboratoria, apotheken en andere instanties in de gezondheidszorg. Dit bevordert de continuïteit van de zorg en vermindert dubbele tests en procedures.
- Risico’s op gegevensinbraak verminderen: Gegevens uit de gezondheidszorg zijn een belangrijk doelwit voor cyberaanvallen vanwege de waarde ervan op de zwarte markt. Data governance omvat robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen, toegangscontroles, versleuteling en regelmatige beveiligingsaudits om patiëntgegevens te beschermen tegen inbreuken. Het voorkomen van datalekken beschermt niet alleen patiënten, maar helpt organisaties ook om dure boetes en wettelijke straffen te voorkomen.
Welk scenario illustreert het best de implementatie van Data Governance?
Stel dat een ziekenhuis met een diverse patiëntenpopulatie problemen heeft met de kwaliteit en consistentie van gegevens, wat leidt tot inefficiënte patiëntenzorg, factureringsfouten en mogelijke risico’s voor naleving. Om deze problemen aan te pakken, besluit het ziekenhuis een uitgebreid programma voor data governance te implementeren. Gezien dit scenario kan het onderstaande implementatieproces worden gevolgd.
Implementatie van Data Governance (proces):
1) Oprichting van een commissie voor gegevensbeheer
2) Beleid en procedures voor gegevensbeheer
3) Rollen voor gegevensbeheer
4) Beoordeling van gegevenskwaliteit
5) Maatregelen voor gegevensbeveiliging en privacy
6) Naleving van regelgeving
7) Gegevensintegratie en interoperabiliteit
8) Bewaking en rapportage
Wat is een Data Governance Framework voor organisaties?
Een raamwerk voor data governance is een gestructureerde en systematische aanpak die organisaties hanteren om hun data effectief te beheren en ervoor te zorgen dat datagerelateerde processen in lijn zijn met de doelen en doelstellingen van de organisatie. Het biedt een reeks richtlijnen, beleidsregels en procedures om toezicht te houden op gegevens en deze te beheren gedurende de gehele levenscyclus van gegevens. Dit zijn de belangrijkste elementen van een raamwerk voor data governance:
- Visie en strategie: Stel een duidelijke visie op die is afgestemd op de doelstellingen van de organisatie.
- Governancestructuur: Definieer rollen en verantwoordelijkheden voor data governance.
- Beleid en normen: Ontwikkel richtlijnen voor gegevensbeheer, beveiliging en naleving.
- Beheer van gegevenskwaliteit: Garandeer de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van gegevens.
- Beheer van metadata: Metadata vastleggen en gebruiken voor de context en afstamming van gegevens.
- Classificatie en verwerking van gegevens: Categoriseer gegevens op basis van gevoeligheid en verwerkingsprocedures.
- Gegevensbeveiliging en toegangscontroles: Beveiligingsmaatregelen en toegangscontroles implementeren.
- Naleving gegevensprivacy: Afstemmen op de regelgeving voor gegevensprivacy en toestemming beheren.
- Beheer van gegevenslevenscyclus: Processen definiëren voor het creëren, opslaan en verwijderen van gegevens.
- Tools en technologie voor data governance: Tools inzetten ter ondersteuning van data governance.
- Controle en handhaving: Naleving controleren en beleid handhaven.
- Opleiding en training op het gebied van gegevensbeheer: Zorg voor trainingsmiddelen voor belanghebbenden.
- Continue verbetering: Bevorder een cultuur van voortdurende verbetering van datagovernancepraktijken.
Waarin verschilt Data Governance voor organisaties van Data Management?
Hoewel beide een cruciale rol spelen bij het effectief beheren van gegevens, dienen ze verschillende doelen en richten ze zich op verschillende aspecten van de levenscyclus van gegevens. Gegevensbeheer houdt zich voornamelijk bezig met de technische en operationele aspecten van gegevens, waarbij de nadruk ligt op processen, opslag en het ophalen van gegevens. Data governance daarentegen gaat uit van een strategische benadering, waarbij beleid en standaarden worden vastgesteld om de kwaliteit, beveiliging en privacy van gegevens te waarborgen en te voldoen aan wettelijke vereisten. Om de verschillen duidelijker te maken, volgt hier een vergelijking tussen data governance en datamanagement in tabelvorm:
| Aspect | Gegevensbeheer | Gegevensbeheer |
| Focus | Processen en technische aspecten | Strategie en beleid |
| Operationele aard | Operationeel | Strategisch en holistisch |
| Primaire functies | Gegevensverwerking, opslag, opvragen | Beleidsvorming, toezicht |
| Gegevensverwerking | Granulair (bijv. gegevensverwerking) | Strategisch (bijv. gegevenskwaliteit) |
| Gegevensopslag en -herwinning | Efficiënt opslaan en terugvinden | Beleid en besluitvorming |
| Gereedschap en infrastructuur | Datatools en -infrastructuur | Beleid en normen |
| Verantwoordelijkheid | IT, databasebeheerders | Gegevenseigenaren, bestuurscommissie |
| Kwaliteit en consistentie van gegevens | Nauwkeurigheid en consistentie van gegevens | Hoge kwaliteit, afgestemd op doelen |
Hoe implementeer je Data Governance in een organisatie?
Data governance biedt de structuur en richtlijnen die nodig zijn om gegevens gedurende de hele levenscyclus effectief te beheren. In deze stap-voor-stap handleiding begeleiden we je bij het implementeren van data governance in jouw organisatie. Of je nu net begint met data governance of je bestaande raamwerk wilt verbeteren, deze stappen helpen je een solide basis te leggen voor het opzetten van een enterprise data governance-strategie in jouw organisatie.
Stap 1: Bepaal uw doelstellingen en doelen
Begin met het duidelijk definiëren van de doelstellingen en doelen van je initiatief voor data governance. Welke specifieke uitdagingen wil je aanpakken? Wil je de datakwaliteit verbeteren, de databeveiliging verbeteren, zorgen voor naleving van de regelgeving of al het bovenstaande? Goed gedefinieerde doelstellingen zullen het hele implementatieproces sturen.
Stap 2: Zorg voor steun van de directie
Data governance vereist steun en betrokkenheid van de top van je organisatie. Zoek buy-in bij senior executives en belanghebbenden die het initiatief kunnen steunen, middelen kunnen toewijzen en ervoor kunnen zorgen dat data governance een prioriteit wordt.
Stap 3: Stel een Data Governance-team samen
Vorm een speciaal team of comité voor gegevensbeheer dat bestaat uit personen van verschillende afdelingen, waaronder IT, compliance, juridisch en bedrijfsonderdelen. Benoem een leider voor gegevensgovernance die toezicht houdt op het initiatief en ervoor zorgt dat het beleid voor gegevensgovernance effectief wordt geïmplementeerd.
Stap 4: Inventariseer uw gegevensassets
Maak een grondige inventarisatie van de datamiddelen van uw organisatie. Identificeer de soorten gegevens die je verzamelt, opslaat en gebruikt en waar deze gegevens zich bevinden. Deze stap is essentieel om de reikwijdte van je inspanningen op het gebied van data governance te begrijpen.
Stap 5: De gegevenskwaliteit beoordelen
Evalueer de kwaliteit van je gegevens. Identificeer problemen met de gegevenskwaliteit, zoals onnauwkeurigheden, onvolledigheden en inconsistenties. Implementeer dataprofilering en beoordelingen van de datakwaliteit om een duidelijk beeld te krijgen van de huidige staat van je data.
Stap 6: Beleid en standaarden voor gegevensbeheer ontwikkelen
Creëer een uitgebreide set beleidsregels en standaarden voor data governance die datakwaliteit, databeveiliging, dataprivacy, compliance, data-eigendom en andere relevante aspecten behandelen. Zorg ervoor dat deze beleidsregels overeenkomen met de doelen en doelstellingen van je organisatie.
Stap 7: Gegevensbeheerders toewijzen
Wijs data stewards of data custodians toe voor specifieke datadomeinen of bedrijfsonderdelen. Deze personen zijn verantwoordelijk voor de kwaliteit en het beheer van gegevens binnen hun respectieve gebieden.
Stap 8: Tools en technologie voor gegevensbeheer implementeren
Kies en implementeer tools en technologie voor data governance die uw raamwerk voor data governance ondersteunen. Deze tools kunnen oplossingen voor datacatalogisering, datalineage, datakwaliteit en databeveiliging zijn.
Stap 9: Communiceren en voorlichten
Communicatie is de sleutel tot succesvolle adoptie van data governance. Trainingssessies en bewustwordingsprogramma’s uitvoeren voor medewerkers om ervoor te zorgen dat ze het belang van data governance en hun rol binnen het initiatief begrijpen.
Stap 10: Processen voor gegevensbeheer instellen
Datagovernanceprocessen definiëren voor dataclassificatie, datatoegangsverzoeken, datakwaliteitscontroles en respons op incidenten met data. Zorg ervoor dat deze processen gedocumenteerd zijn en geïntegreerd zijn in de workflows van je organisatie.
Best practices voor gegevensbeheer
Hoewel elke organisatie anders is, moet je wel een aantal best practices volgen om ervoor te zorgen dat je bedrijf een soepele reis door data governance maakt.
- Ga er niet helemaal voor. Streef naar kleine overwinningen.
- Zorg ervoor dat je specifieke, meetbare, haalbare en realistische doelen hebt.
- Definieer het eigenaarschap van de verantwoordelijkheden voor data governance. Als er niemand is om de problemen op te lossen, kan het raamwerk voor data governance niet slagen.
- Het raamwerk voor data governance moet worden aangepast aan de manier waarop je zaken doet.
- Zorg ervoor dat je je infrastructuur, architectuur en doelen in kaart brengt. Het raamwerk voor data governance van je bedrijf moet deel uitmaken van je IT-landschap en bedrijfsarchitectuur.
- Zorg dat de belangrijkste belanghebbenden meewerken.
- Spreek over het raamwerk voor data governance in eenvoudige zakelijke termen, zodat het gemakkelijk te begrijpen is wat het inhoudt
- Richt je op de meest kritieke gegevenselementen nadat je ze hebt geïdentificeerd.
- Identificeer use cases met betrekking tot uw kostenbesparingen, groei, enz.
- Richt je op KPI’s voor gegevenskwaliteit en integreer deze met je prestatie-KPI’s
Zeven principes van gegevensbeheer
In 2020 heeft Gartner zeven principes geïdentificeerd die je moet volgen voor data governance. Laten we ze stuk voor stuk bekijken:
1. Waarde en resultaten
Uw data governance moet worden afgestemd op uw bedrijfsresultaten. Om de vooruitgang te meten, heb je een sterke gegevensanalyse nodig.
2. Vertrouwen
Kun je al je gegevensbronnen vertrouwen? Heb je controle over de gegevens gedurende de hele levensduur? Als je een gedistribueerd datasysteem wilt, moet je data governance bouwen op een model van vertrouwen. Het is noodzakelijk dat je weet waar de gegevens vandaan komen, zodat je de verwachtingen kunt managen.
3. Verantwoordingsplicht en beslissingsrechten
Zorg ervoor dat je team je data governance strategie accepteert. Alle belanghebbenden moeten verantwoordelijk worden gesteld voor uw gegevens. Je moet bepalen wie beslissingen mag nemen over de gegevens.
4. Transparantie en ethiek
De gegevensanalyse van uw gegevensbeheer moet transparant zijn. Er moet een vastomlijnd besluitvormingsproces zijn, zodat zelfs een audit door een derde partij geen fouten kan vinden.
5. Onderwijs en opleiding
Train data-eigenaren en andere belanghebbenden over de principes van data governance. Zorg ervoor dat je een goed gedefinieerd trainingsprogramma hebt om ervoor te zorgen dat data governance op zijn plaats is.
6. Risico en veiligheid
Bedrijven doen aan data governance om risico’s en beveiligingsproblemen die kunnen ontstaan door gegevens te beheren.
7. Samenwerking en cultuur
Hoe gaan verschillende afdelingen samenwerken om de gegevens veilig te houden?
Door je te richten op deze zeven gebieden, zul je in staat zijn om je data governance doelen te bereiken en je data governance operationele methodologie te verfijnen.
Uitdagingen voor gegevensbeheer
Wanneer je een plan voor data governance opstelt, zul je verschillende uitdagingen tegenkomen die je het hoofd moet bieden. Laten we ze stuk voor stuk bekijken.
1. Gegevenssilo’s
Een van de grootste problemen met data governance is dat verschillende afdelingen hun gegevens niet met elkaar delen. Dit gebeurt vaak omdat er niet voor elk van hen datasets beschikbaar zijn. De teams zijn misschien niet eens op de hoogte van het soort gegevens dat andere teams hebben. Er is zo’n ontkoppeling dat dit leidt tot inconsistenties tussen gegevenssets en meer problemen creëert.
2. Gebrek aan vertrouwen
Om bruikbare inzichten uit je analyse-engine te halen, moet de gegevenskwaliteit superieur zijn. De gegevens in je systeem moeten betrouwbaar en consistent zijn, wat vertrouwen schept. Als er wantrouwen is ten opzichte van gegevens, zullen ze de resultaten van de analyses niet vertrouwen.
3. Gebrek aan leiderschap
Om nieuwe normen en beleidslijnen uit te voeren, moet er enorme steun zijn van het leiderschap. Veel organisaties hebben geen Chief Data Officer (CDO) om hun informatie te beheren. Wanneer een structuur voor gegevensbeheer wordt ontwikkeld, moet elk implementatieproces grondig worden herzien, zodat de structuur, de levering en het beleid duidelijk zijn.
4. Gebrek aan middelen
Vaak is data governance een bijzaak voor de meeste bedrijven. De middelen of het benodigde budget hiervoor vinden is meestal moeilijker dan normaal. Veel organisaties gaan ervan uit dat gegevens de verantwoordelijkheid zijn van de IT-afdeling. IT kan niet alle gegevens beheren en kan zeker niet als enige verantwoordelijk zijn voor data governance.
5. Gebrek aan controle
Een van de meest voorkomende uitdagingen bij data governance is het gebrek aan controle over gegevens. Als er geen controle is over gegevens, kan dit leiden tot niet-naleving. Wetten zoals HIPAA, GDPR, PCI-DSS en CCPA zijn er om te reguleren hoe er met gevoelige gegevens wordt omgegaan. Bedrijven die deze regels niet strikt naleven, worden streng gestraft.
Conclusie
Alle organisaties moeten een duidelijke strategie hebben over hoe ze met hun gegevens moeten omgaan, en dat begint met een strategie voor data governance. Als er consequent en zorgvuldig met gegevens wordt omgegaan, levert dat solide bedrijfsresultaten op. Organisaties die de beveiliging en compliance van hun gegevens garanderen, kunnen waarde halen uit alles wat wordt verzameld en dat zal ook zijn weerslag hebben op het succes van hun bedrijf.
Dus of u nu een kmo of een groot bedrijf bent, het bijhouden van gegevens is de sleutel tot het succes van uw bedrijf. Plan een gesprek van 30 minuten en leer meer over Zuci’sDiensten voor data-engineering om een single source of truth-systeem te creëren voor real-time data-analyse, bedrijfsrapportage, optimalisatie en analyse.
Als je zin wilt geven aan je gegevens en tegelijkertijd wilt voldoen aan alle wetten op het gebied van gegevensregulering, dan helpen we je organisatie daar graag bij. Bel met de data governance experts van Zuci.
Verwante berichten
