Wat is data governance en uit welke onderdelen bestaat het?
Data governance is een set van afspraken en richtlijnen die organisaties helpen om hun gegevens goed te beheren en te beschermen. Het zorgt ervoor dat gegevens betrouwbaar, veilig en makkelijk te gebruiken zijn. De belangrijkste onderdelen zijn:
- Kwaliteitsnormen
- Beleid en procedures
- Toegangsbeheer
- Verantwoordelijkheid
- Regelgeving
Hieronder gaan we dieper in op de onderdelen en geven we voorbeelden.
Kwaliteitsnormen
Data governance zorgt ervoor dat de gegevens die worden verzameld en gebruikt van hoge kwaliteit zijn. Dit betekent dat de data moet voldoen aan bepaalde normen, zoals juistheid, consistentie en volledigheid.
Voorbeeld: Stel je voor dat een ziekenhuis patiëntgegevens verzamelt. Als de naam of de geboortedatum van een patiënt niet correct wordt geregistreerd, kan dat leiden tot medische fouten. Data governance zorgt ervoor dat deze gegevens gecontroleerd en gevalideerd worden voordat ze worden opgeslagen. Er kan een regel zijn die zegt dat elke registratie minstens twee keer gecontroleerd moet worden voordat deze in het systeem komt.
Beleid en procedures
Beleid en procedures geven richtlijnen voor het verzamelen, opslaan en delen van gegevens. Ze zorgen voor consistentie en voorspelbaarheid in het beheer van gegevens.
Voorbeeld: Een bedrijf dat klantgegevens verzamelt, kan het volgende beleid hanteren: “Alle gegevens moeten binnen 24 uur na ontvangst in ons CRM-systeem worden ingevoerd.” Dit zorgt ervoor dat medewerkers dezelfde werkwijze volgen bij het registreren van klantinformatie. Het beleid kan daarnaast voorschrijven dat klantgegevens nooit via onbeveiligde e-mail mogen worden gedeeld, om het risico op datalekken te minimaliseren.
Toegangsbeheer
Toegangsbeheer is essentieel om gevoelige gegevens te beschermen. Het zorgt ervoor dat alleen de juiste personen toegang hebben tot specifieke informatie.
Voorbeeld: In een overheidsorganisatie kan het zo zijn dat slechts bepaalde medewerkers toegang hebben tot vertrouwelijke documenten. Het data governance-beleid kan bepalen dat medewerkers alleen toegang krijgen tot de gegevens die voor hun functie relevant zijn. Zo mag een klantenservice medewerker bijvoorbeeld geen belastinggegevens inzien, terwijl een financieel adviseur dat wel kan.
Verantwoordelijkheid
Er moeten bepaalde mensen of teams worden aangewezen om te zorgen voor goed databeheer. Zij zorgen ervoor dat de gegevens op de juiste manier worden gecontroleerd en dat de richtlijnen worden nageleefd.
Voorbeeld: In een groot bedrijf kan er een team zijn dat verantwoordelijk is voor de kwaliteit van de data. Dit team zorgt ervoor dat de gegevens consistent zijn en dat het invoerproces volgens de richtlijnen verloopt. Ook zorgen zij ervoor dat de gegevens actueel blijven en dat verouderde gegevens niet onterecht worden bewaard.
Regelgeving
Data governance zorgt ervoor dat een organisatie zich aan de wet houdt, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa, die bepaalt hoe persoonsgegevens verzameld en gebruikt mogen worden.
Voorbeeld: Een online winkel die klantgegevens verzamelt, moet volgens de AVG klanten informeren over welke gegevens worden verzameld en waarvoor ze worden gebruikt. De winkel moet ook zorgen dat klanten hun gegevens kunnen inzien, aanpassen of verwijderen. Data governance helpt de organisatie om regels en procedures in te stellen die ervoor zorgen dat deze wettelijke verplichtingen worden nageleefd.
Wat is master data management en hoe werkt het?
Data governance bepaalt het beleid en de richtlijnen voor het gebruik van data, terwijl master data management (MDM) zorgt voor de uitvoering en implementatie van dit beleid. MDM is een proces dat organisaties helpt om hun belangrijkste gegevens, ook wel “master data” genoemd, effectief te organiseren en beheren. Master data omvat essentiële informatie over klanten, producten, leveranciers en andere kernaspecten van de organisatie.
Belangrijke onderdelen van MDM zijn:
- Gegevensintegratie: Het samenvoegen van gegevens uit verschillende bronnen tot één compleet en duidelijk overzicht.
- Gegevenskwaliteit: Het controleren en verbeteren van de gegevens, zodat ze kloppen en volledig zijn.
- Gegevensbeheer: Het goed organiseren van gegevens, zodat iedereen ze gemakkelijk kan vinden en gebruiken.
Hieronder de elementen die nodig zijn om master data effectief te beheren:
- Visie: Lange termijn doelen
- Strategie: Plan om de visie te realiseren
- Data governance: Beleid en regels voor datakwaliteit en -beveiliging
- Mensen: Juiste medewerkers voor master data management
- Processen: Gestandaardiseerde workflows voor databeheer
- Technologie: Tools en systemen voor master data management
- Data monitoring: Continu toezicht op datakwaliteit en -gebruik
De samenwerking tussen data governance en MDM
De samenwerking tussen data governance en master data management (MDM) is belangrijk om de kwaliteit en veiligheid van gegevens in een organisatie te garanderen. Dit zijn de belangrijkste punten over hoe data governance een rol speelt in MDM:
1. Verbetering van datakwaliteit
Data governance bepaalt regels voor de kwaliteit van data. Door deze regels toe te passen in master data management kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun belangrijke data aan deze eisen voldoen. Dit leidt tot betere datakwaliteit en zorgt voor meer vertrouwen in de informatie die gebruikt wordt voor beslissingen.
2. Cultuur van verantwoordelijkheid
Een goede data governance-strategie zorgt ervoor dat medewerkers zich verantwoordelijk voelen voor de data die ze invoeren en gebruiken. Dit helpt een organisatiecultuur te creëren waarin datakwaliteit en beveiliging belangrijk zijn. Als medewerkers begrijpen hoe hun acties de datakwaliteit beïnvloeden, zullen ze beter omgaan met de gegevens.
3. Compliance en risicobeheer
Data governance helpt organisaties om zich aan regels en wetten te houden. MDM ondersteunt dit door te zorgen dat de juiste gegevens worden gebruikt voor rapportages en beslissingen. Een geïntegreerde aanpak vermindert niet alleen risico’s, maar stelt bedrijven ook in staat een sterke reputatie in hun branche op te bouwen.
Toekomstige trends in data governance en MDM
De toekomst van databeheer wordt steeds meer beïnvloed door nieuwe technologieën, zoals kunstmatige intelligentie. Deze technologieën bieden organisaties kansen om zowel data governance als master data management te verbeteren. AI kan bijvoorbeeld helpen bij:
- Automatisering van controles: AI kan automatisch de kwaliteit van master data controleren, zodat de gegevens voldoen aan de vastgestelde regels voor data governance.
- Verbetering van gegevensintegratie: AI kan gegevens uit verschillende bronnen makkelijker samenvoegen, waardoor organisaties een compleet en consistent overzicht krijgen van hun belangrijkste gegevens.
- Risico’s en compliance bewaken: AI helpt organisaties om risico’s, zoals datalekken of privacyproblemen, op tijd te ontdekken. Dit ondersteunt de naleving van regels en wetgeving binnen de data governance.
Door AI en andere nieuwe technologieën effectief in te zetten, kunnen organisaties hun strategieën voor data governance en master data management verbeteren. Dit zorgt niet alleen voor een hogere datakwaliteit en meer vertrouwen in de gegevens, maar versterkt ook de datacultuur binnen de organisatie.
Jouw master data management op orde met Macaw
Bij Macaw zorgen we ervoor dat je altijd betrouwbare en goed georganiseerde data hebt. Dit doen we door data governance en master data management optimaal in te zetten. Wil je ontdekken hoe je jouw organisatie naar een hoger niveau tilt met master data management? Download het whitepaper over het strategisch belang van master data management.
Ben je klaar om direct aan de slag te gaan? Schrijf je dan in voor onze praktische Master Data Management in a Day Workshop en leer in één dag hoe je je datamanagement strategisch kunt inrichten.
