Leestijd : 1 minuten
Hoe bouw je een Enterprise Data Governance-strategie in een organisatie?
Wil je een datagedreven organisatie zijn? Zorg dan voor uw data governance. In dit artikel leert u wat datagovernance is, het belang van datagovernance, waarom datagovernance niet optioneel is, best practices voor datagovernance, 7 principes van datagovernance en tot slot datagovernance-uitdagingen.
Data governance is een systeem om te bepalen wie binnen een organisatie de autoriteit heeft om data-assets te beheren en hoe deze kunnen worden gebruikt. Gegevensbeheer omvat processen, mensen en de technologieën die nodig zijn om de gegevensactiva te beheren en te beschermen.
Belang van gegevensbeheer
Wanneer er effectief databeheer is, is de kans op het vinden van inconsistenties in de gegevens binnen een organisatie geen probleem meer. Accountnamen kunnen bijvoorbeeld op verschillende systemen worden geschreven. Zoiets kan problemen met de gegevensintegriteit veroorzaken en de nauwkeurigheid van Business Intelligence (BI) en analysenauwkeurigheid beïnvloeden.
Hieronder vindt u enkele voordelen van gegevensbeheer.
- Gegevens zullen consistent en uniform zijn in de hele organisatie en besluitvorming wordt eenvoudiger
- Er is meer efficiëntie door hergebruik van processen en data
- Omdat er duidelijke regels zijn voor het veranderen van processen en data, wordt je bedrijf wendbaarder
- Verlaagt uw kosten voor gegevensbeheer
- Gemakkelijker voldoen aan de gegevensregelgeving
- Het bedrijf kan een 360-graden beeld krijgen van kritieke bedrijfsentiteiten
- U zult de locatie van alle gegevens met betrekking tot belangrijke entiteiten kunnen begrijpen
Tools voor gegevensbeheer
Als uw organisatie op zoek is naar de juiste aanpak voor datagovernance, dan is het absoluut noodzakelijk dat u op zoek gaat naar betrouwbare en schaalbare tools. Zorg ervoor dat u een cloudgebaseerde tool kiest en dat deze een plug-and-play-systeem heeft. De tool voor gegevensbeheer die u selecteert, moet gebaseerd zijn op de zakelijke voordelen die u eruit wilt halen.
De tool voor gegevensbeheer die u kiest, moet het volgende helpen:
- Beheer uw gegevens door deze actief te bekijken en te controleren
- Krijg inzicht in uw gegevens door middel van profilering, ontdekking, benchmarkingtools, enz.
- Valideren, gegevens opschonen en verrijken om de gegevenskwaliteit te verbeteren
- Uw gegevens effectief beheren, zodat u ze gemakkelijk kunt volgen en traceren
- Vergroot de doorzoekbaarheid, koppelbaarheid, toegankelijkheid en compliance van de gegevens
Waarom is data governance niet optioneel?
Organisaties hebben tegenwoordig ongelooflijke hoeveelheden gegevens, niet alleen van hun klanten, maar ook van hun leveranciers, werknemers, externe leveranciers, partners, enzovoort. Als ze gebruik kunnen maken van de gegevens die voor hen beschikbaar zijn, zal het bedrijf kunnen floreren. Wanneer er sprake is van data governance, worden de gegevens binnen de organisatie ook vertrouwd, veilig, veilig, gedocumenteerd en vertrouwelijk. Het is de plicht van de leiding om ervoor te zorgen dat uw organisatie in staat is om investeringen in data governance te maximaliseren en de kans op een datalek te minimaliseren.
Wat is databeheer in de gezondheidszorg?
Datagovernance in de gezondheidszorg verwijst naar de alomvattende strategie en het raamwerk dat zorgorganisaties invoeren om de waarde van hun data-assets te beheren, beschermen en maximaliseren. In wezen is het een reeks praktijken, beleid en procedures die zijn ontworpen om de hoge kwaliteit, veiligheid en integriteit van gezondheidszorggegevens te garanderen en tegelijkertijd te voldoen aan de wettelijke vereisten.
Belangrijke componenten van databeheer in de gezondheidszorg:
- Gegevenskwaliteitsborging: Gegevensbeheer omvat maatregelen om de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van gegevens te behouden. Controles van de gegevenskwaliteit en validatieprocessen zijn essentieel om ervoor te zorgen dat zorgprofessionals op deze gegevens kunnen vertrouwen bij het nemen van weloverwogen beslissingen.
- Gegevensbeveiliging en privacy: Gegevensbeheer 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 van cruciaal belang, en gegevensbeheer speelt een belangrijke rol bij het bereiken en behouden van naleving.
- Data Lifecycle Management: Databeheer stelt richtlijnen op voor het bewaren van gegevens, waardoor wordt gegarandeerd dat gegevens worden bewaard zolang dit vereist is door de wet of best practices, en veilig worden verwijderd wanneer ze niet langer nodig zijn. Dit vermindert het risico op datalekken en minimaliseert de opslagkosten.
- Metadatabeheer: Metadata, die context en informatie over de gegevens bieden, zijn van cruciaal belang in de gezondheidszorg. Data governance omvat het beheer van metadata, waardoor ervoor wordt gezorgd dat zorgprofessionals gegevens gemakkelijk kunnen begrijpen en gebruiken. Metadata helpt ook bij het ontdekken van gegevens en het volgen van afstammingslijnen.
- Data Stewardship: Data governance houdt in dat verantwoordelijkheden voor databeheer worden toegewezen aan specifieke individuen of teams binnen de organisatie. Datastewards zijn verantwoordelijk voor de datakwaliteit en naleving en zorgen ervoor dat datagerelateerde processen zorgvuldig worden gevolgd.
- Beleidsontwikkeling: Gegevensbeheer stelt duidelijk beleid en procedures vast met betrekking tot gegevensverwerking. Dit beleid omvat de toegang tot gegevens, het delen, de opslag en de rapportage. Ze begeleiden medewerkers en belanghebbenden bij het naleven van best practices en wettelijke vereisten.
Waarom is databeheer belangrijk in de gezondheidszorg?
- Gegevensintegriteit: Het garanderen van de nauwkeurigheid en consistentie van patiëntgegevens is van het grootste belang in de gezondheidszorg. Data governance zorgt voor processen voor gegevensvalidatie, opschoning en afstemming, waardoor het risico op fouten wordt verkleind die kunnen leiden tot verkeerde diagnoses, onjuiste behandelingen of onnauwkeurigheden in de facturering. Betrouwbare gegevens verbeteren de patiëntveiligheid en de algehele kwaliteit van de zorg.
- Toegankelijkheid van gegevens: In een gezondheidszorgecosysteem waar tijdige toegang tot nauwkeurige informatie van cruciaal belang is, zorgt databeheer ervoor dat zorgprofessionals op het juiste moment over de juiste gegevens beschikken. Dit verbetert de patiëntresultaten, stroomlijnt administratieve processen en vergemakkelijkt gecoördineerde zorg tussen meerdere zorgverleners.
- Gegevensuitwisseling en interoperabiliteit: In de moderne gezondheidszorg moet patiëntinformatie vaak worden gedeeld tussen verschillende aanbieders, systemen en instellingen. Data governance stelt normen vast voor het delen van gegevens en interoperabiliteit, waardoor wordt gegarandeerd dat gegevens naadloos kunnen worden overgedragen tussen systemen voor elektronische patiëntendossiers (EPD), laboratoria, apotheken en andere gezondheidszorgentiteiten. Dit bevordert de continuïteit van de zorg en vermindert duplicatie van tests en procedures.
- Het risico op datalekken beperken: Gegevens uit de gezondheidszorg zijn een belangrijk doelwit voor cyberaanvallen vanwege de waarde ervan op de zwarte markt. Databeheer omvat robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen, toegangscontroles, encryptie en regelmatige beveiligingsaudits om patiëntgegevens tegen inbreuken te beschermen. Het voorkomen van datalekken beschermt niet alleen patiënten, maar helpt organisaties ook dure boetes en juridische straffen te vermijden.
Welk scenario illustreert het beste de implementatie van data governance?
Veronderstel een ziekenhuis dat een diverse patiënt bedientDe bevolking wordt geconfronteerd met uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit en -consistentie, wat leidt tot inefficiëntie in de patiëntenzorg, factureringsfouten en potentiële nalevingsrisico’s. Om deze problemen aan te pakken, besluit het ziekenhuis een uitgebreid data governance-programma te implementeren. Gezien dit scenario kan het onderstaande implementatieproces worden gevolgd.
Implementatie van Data Governance (proces):
1) Oprichting van een Data Governance Committee
2) Beleid en procedures voor gegevensbeheer
3) Rollen op het gebied van gegevensbeheer
4) Beoordeling van de gegevenskwaliteit
5) Maatregelen voor gegevensbeveiliging en privacy
6) Naleving van regelgeving
7) Gegevensintegratie en interoperabiliteit
8) Monitoring en rapportage
Wat is een Data Governance Framework voor organisaties?
Een data governance raamwerk is een gestructureerde en systematische aanpak die organisaties hanteren om hun data effectief te beheren en ervoor te zorgen dat datagerelateerde processen aansluiten bij de doelstellingen van de organisatie. Het biedt een reeks richtlijnen, beleid en procedures om gegevens gedurende de gehele gegevenslevenscyclus te overzien en te beheren. Dit zijn de belangrijkste elementen van een data governance-framework:
- Visie en strategie: Stel een duidelijke visie vast die is afgestemd op de organisatiedoelstellingen.
- Bestuursstructuur: Definieer rollen en verantwoordelijkheden voor databeheer.
- Beleid en normen: Ontwikkel richtlijnen voor gegevensbeheer, beveiliging en naleving.
- Gegevenskwaliteitsbeheer: Garandeer de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van gegevens.
- Metadatabeheer: Metadata vastleggen en gebruiken voor datacontext en herkomst.
- Gegevensclassificatie en -verwerking: Categoriseer gegevens op basis van gevoeligheid en verwerkingsprocedures.
- Gegevensbeveiliging en toegangscontroles: Implementeer beveiligingsmaatregelen en toegangscontroles.
- Naleving van gegevensprivacy: Voldoe aan de regelgeving inzake gegevensprivacy en beheer toestemming.
- Data Lifecycle Management: Definieer processen voor het maken, opslaan en verwijderen van gegevens.
- Tools en technologie voor databeheer: Implementeer tools voor ondersteuning van databeheer.
- Toezicht en handhaving: Houd toezicht op de naleving en handhaaf beleid.
- Onderwijs en training op het gebied van databeheer: Zorg voor trainingsbronnen voor belanghebbenden.
- Continu verbeteren: Stimuleer een cultuur van voortdurende verbetering van de praktijken op het gebied van databeheer.
Hoe verschilt databeheer voor organisaties van databeheer?
Hoewel beide een cruciale rol spelen bij het effectief beheren van gegevens, dienen ze verschillende doeleinden en behandelen ze verschillende aspecten van de gegevenslevenscyclus. Datamanagement houdt zich primair bezig met de technische en operationele aspecten van data, waarbij de nadruk ligt op processen, opslag en ophalen. Daarentegen hanteert data governance een strategische aanpak, waarbij beleid en standaarden worden vastgesteld om de datakwaliteit, veiligheid, privacy en naleving van wettelijke vereisten te garanderen. Om een duidelijker inzicht te geven in de verschillen, volgt hier een vergelijking tussen data governance en data management in tabelvorm:
| Aspect | Gegevensbeheer | Gegevensbeheer |
| Focus | Processen en technische aspecten | Strategie en beleid |
| Operationele aard | Operationeel | Strategisch en holistisch |
| Primaire functies | Gegevensverwerking, opslag, ophalen | Beleidsbepaling, toezicht |
| Gegevensverwerking | Granulair (bijvoorbeeld gegevensverwerking) | Strategisch (bijvoorbeeld gegevenskwaliteit) |
| Gegevensopslag en ophalen | Efficiënt opslaan en ophalen | Beleid en besluitvorming |
| Hulpmiddelen en infrastructuur | Datatools en infrastructuur | Beleid en standaarden |
| Verantwoordelijkheid | IT, databasebeheerders | Gegevenseigenaren, bestuurscommissie |
| Gegevenskwaliteit en consistentie | 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 data gedurende de hele levenscyclus effectief te beheren. In deze stap-voor-stap handleidingwij begeleiden u door het proces van het implementeren van data governance in uw organisatie. Of u nu net begint aan uw data governance-traject of uw bestaande raamwerk wilt verbeteren, deze stappen helpen u een solide basis te leggen voor het opzetten van een enterprise data governance-strategie in uw organisatie.
Stap 1: definieer uw doelstellingen
Begin met het duidelijk definiëren van de doelstellingen van uw data governance-initiatief. Welke specifieke uitdagingen wilt u aanpakken? Wilt u de gegevenskwaliteit verbeteren, de gegevensbeveiliging verbeteren, de naleving van de regelgeving garanderen, of al het bovenstaande? Het hebben van goed gedefinieerde doelstellingen zal het hele implementatieproces begeleiden.
Stap 2: Veilige ondersteuning van leidinggevenden
Data governance vereist steun en commitment van de topniveaus van uw organisatie. Zorg voor buy-in van senior executives en belanghebbenden die het initiatief kunnen verdedigen, middelen kunnen toewijzen en ervoor kunnen zorgen dat databeheer een prioriteit wordt.
Stap 3: Stel een Data Governance-team samen
Vorm een speciaal data governance-team of -commissie bestaande uit personen van verschillende afdelingen, waaronder IT-, compliance-, juridische en bedrijfseenheden. Benoem een data governance-leider die toezicht houdt op het initiatief en ervoor zorgt dat het data governance-beleid effectief wordt geïmplementeerd.
Stap 4: Inventariseer uw gegevensmiddelen
Voer een grondige inventarisatie uit van de gegevensmiddelen van uw organisatie. Identificeer de soorten gegevens die u verzamelt, opslaat en gebruikt, en waar deze gegevens zich bevinden. Deze stap is essentieel om inzicht te krijgen in de reikwijdte van uw inspanningen op het gebied van databeheer.
Stap 5: Beoordeel de gegevenskwaliteit
Evalueer de kwaliteit van uw gegevens. Identificeer problemen met de gegevenskwaliteit, zoals onnauwkeurigheden, onvolledigheid en inconsistenties. Implementeer dataprofilering en datakwaliteitsbeoordelingen om een duidelijk beeld te krijgen van de huidige staat van uw data.
Stap 6: Ontwikkel beleid en normen voor gegevensbeheer
Creëer een uitgebreide set databeheerbeleid en -standaarden die betrekking hebben op datakwaliteit, databeveiliging, dataprivacy, compliance, data-eigendom en andere relevante aspecten. Zorg ervoor dat dit beleid aansluit bij de doelstellingen van uw organisatie.
Stap 7: Wijs Data Stewards toe
Wijs datastewards of datacustodians toe voor specifieke datadomeinen of bedrijfseenheden. Deze personen zijn verantwoordelijk voor de kwaliteit en het beheer van gegevens binnen hun respectieve gebieden.
Stap 8: Implementeer tools en technologie voor gegevensbeheer
Kies en implementeer data governance-tools en -technologie die uw data governance-framework ondersteunen. Deze tools kunnen onder meer datacatalogisering, data-afstamming, datakwaliteit en databeveiligingsoplossingen omvatten.
Stap 9: Communiceren en opleiden
Communicatie is de sleutel tot een succesvolle adoptie van data governance. Voer trainingssessies en bewustmakingsprogramma’s uit voor medewerkers om ervoor te zorgen dat zij het belang van databeheer en hun rol binnen het initiatief begrijpen.
Stap 10: Breng processen voor gegevensbeheer tot stand
Definieer data governance-processen voor dataclassificatie, datatoegangsverzoeken, datakwaliteitscontroles en respons op data-incidenten. Zorg ervoor dat deze processen worden gedocumenteerd en geïntegreerd in de workflows van uw organisatie.
Best practices voor databeheer
Hoewel elke organisatie anders is, moet u enkele best practices volgen om ervoor te zorgen dat uw bedrijf een soepel databeheertraject heeft.
- Ga niet all-in. Streef naar kleine overwinningen.
- Zorg ervoor dat u specifieke, meetbare, haalbare en realistische doelen heeft.
- Definieer het eigenaarschap van de verantwoordelijkheden op het gebied van databeheer. Als er niemand is om de problemen op te lossen, kan het data governance raamwerk niet slagen.
- Het raamwerk voor gegevensbeheer moet worden aangepast aan de manier waarop u uw bedrijf leidt.
- Zorg ervoor dat u uw infrastructuur, architectuur en doelstellingen in kaart brengt. Het data governance raamwerk van uw bedrijf moet onderdeel zijn van uw IT-landschap en bedrijfsarchitectuur.
- Zorg voor de buy-in van de belangrijkste belanghebbenden.
- Praat in eenvoudige, zakelijke termen over het data governance raamwerk, zodat het gemakkelijk te begrijpen is wat het inhoudt
- Concentreer u op de meest kritische gegevenselementen nadat u deze heeft geïdentificeerd.
- Identificeer gebruiksscenario’s met betrekking tot uw kostenbesparingen, groei, enz.
- Focus op KPI’s voor gegevenskwaliteit en integreer deze met uw prestatie-KPI’s
Zeven principes van data governance
In 2020 identificeerde Gartner zeven principes die u moet volgen voor datagovernance. Laten we naar elk van hen kijken:
1. Waarde en resultaten
Uw gegevensbeheer moet worden afgestemd op uw bedrijfsresultaten. Om de voortgang te meten, heb je een sterke data-analyse-setup nodig.
2. Vertrouwen
Kunt u al uw databronnen vertrouwen? Zijn de gegevens gedurende de hele levensduur onder uw controle? Als u een gedistribueerd gegevenssysteem wilt, moet uw gegevensbeheer gebaseerd zijn op een vertrouwensmodel. Het is absoluut noodzakelijk dat u weet waar de gegevens vandaan komen, zodat de verwachtingen kunnen worden gemanaged.
3. Verantwoordings- en beslissingsrechten
Zorg ervoor dat uw team uw strategie voor gegevensbeheer accepteert. Alle belanghebbenden moeten verantwoordelijk worden gesteld voor uw gegevens. U moet bepalen wie beslissingen kan nemen over de gegevens.
4. Transparantie en ethiek
De gegevensanalyse van uw gegevensbeheer moet transparant zijn. Er moet een goed onderbouwd besluitvormingsproces zijn, zodat zelfs een audit door een derde partij geen fouten mag vinden.
5. Onderwijs en training
Train data-eigenaren en andere belanghebbenden in de principes van datagovernance. Zorg voor een goed gedefinieerd trainingsprogramma om ervoor te zorgen dat gegevensbeheer aanwezig is.
6. Risico en veiligheid
Bedrijven houden zich bezig met gegevensbeheer om risico’s en beveiligingsproblemen te beheren die zich door gegevens kunnen voordoen.
7. Samenwerking en cultuur
Hoe gaan verschillende afdelingen samenwerken om de data veilig te houden?
Door u op deze zeven gebieden te concentreren, kunt u uw doelstellingen voor gegevensbeheer bereiken en uw operationele methodologie voor gegevensbeheer verfijnen.
Uitdagingen voor gegevensbeheer
Wanneer u een plan voor gegevensbeheer opstelt, komt u verschillende uitdagingen tegen die u het hoofd moet bieden. Laten we naar elk van hen kijken.
1. Gegevenssilo’s
Een van de grootste problemen met data governance is dat verschillende afdelingen hun data niet met elk van hen delen. Dit gebeurt vaak omdat er niet voor elk ervan datasets beschikbaar zijn. De teams weten misschien niet eens over het soort gegevens dat andere teams hebben. Er is zo’n verbroken verbinding dat dit leidt tot inconsistenties tussen datasets en meer problemen veroorzaakt.
2. Gebrek aan vertrouwen
Om bruikbare inzichten uit uw analyse-engine te krijgen, moet de gegevenskwaliteit superieur zijn. De gegevens in uw systeem moeten betrouwbaar en consistent zijn, wat vertrouwen zal opbouwen. Wanneer er wantrouwen is ten aanzien van gegevens, zullen ze de resultaten van de analyses niet vertrouwen.
3. Gebrek aan leiderschap
Om nieuwe normen en beleid uit te voeren, moet er enorme steun zijn van het leiderschap. Er zijn veel organisaties die geen Chief Data Officer (CDO) hebben om hun informatie te beheren. Wanneer een datagovernancestructuur wordt ontwikkeld, moet elk implementatieproces grondig worden herzien, zodat de structuur, de levering en het beleid duidelijk zijn.
4. Gebrek aan middelen
Vaker wel dan niet is data governance een bijzaak voor de meeste bedrijven. Het vinden van de middelen of het benodigde budget ervoor is meestal moeilijker dan normaal. Veel organisaties gaan ervan uit dat data de verantwoordelijkheid is van de IT-afdeling. IT kan niet alle data beheren, en ze kunnen zeker niet alleen verantwoordelijk zijn voor data governance.
5. Gebrek aan controle
Een van de meest voorkomende uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer is het gebrek aan controle over gegevens. Wanneer er geen controle is over gegevens, kan dit leiden tot niet-naleving. De reden waarom wetten zoals HIPAA, AVG, PCI-DSS en CCPA zijn ingevoerd, is om te reguleren hoe gevoelige gegevens worden verwerkt. Bedrijven die ze niet strikt opvolgen, zullen zware straffen krijgen.
Gevolgtrekking
Alle organisaties die er zijn, moeten een duidelijke strategie hebben voor het omgaan met hun gegevens, en het begint met het hebben van een strategie voor gegevensbeheer. Wanneer gegevens consequent met zorg worden behandeld, levert dit solide bedrijfsresultaten op. Organisaties die de beveiliging en naleving van hun gegevens waarborgen, staan klaar om waarde te halen uit alles wat wordt verzameld, en dit zal ook tot uiting komen in het succes van hun bedrijf.
Als u uw gegevens wilt begrijpen en tegelijkertijd aan alle wetten op het gebied van gegevensregulering wilt voldoen, helpen we uw organisatie graag om dat te bereiken. Bel met de data governance-experts van Zuci.
