Datamanagement en Datagovernance
Datamanagement
Datamanagement omvat alle taken rondom het organiseren, beheren en onderhouden van gegevens binnen een organisatie. Het bestaat uit verschillende onderdelen, waaronder:
-
Verzamelen van de juiste data: Dit houdt in dat wordt geanalyseerd welke data nodig zijn voor het primaire organisatieproces en hoe deze gegevens kunnen worden verzameld.
-
Verwerken en rubriceren: Data moeten worden verwerkt, gecategoriseerd en opgeslagen, zodat ze gemakkelijk toegankelijk zijn voor gebruikers.
-
Beschikbaar stellen en beveiligen: Het zorgen voor hoge beschikbaarheid van data en het waarborgen van dataprivacy zijn essentieel. Data moeten veilig en correct zijn.
Kortom, een effectieve datamanagementstrategie en een modern datamanagementsysteem zijn cruciaal voor elk bedrijf, ongeacht de omvang of branche1. Data vormen de kern van hoe een bedrijf functioneert en beslissingen neemt.Ze kunnen worden omgezet in waardevolle inzichten en nauwkeurigere voorspellingen, waardoor organisaties slagvaardiger worden
Datamanagement en de relatie met Datagovernance
Datagovernance is nauw verbonden met datamanagement en richt zich op het definiëren van beleid, procedures en verantwoordelijkheden voor het beheren van data binnen een organisatie.
Enkele belangrijke aspecten van datagovernance zijn:
-
Beleid en normen: Datagovernance omvat het opstellen van beleidsregels en normen voor het gebruik, de toegang, de kwaliteit en de beveiliging van data. Dit zorgt ervoor dat alle belanghebbenden dezelfde richtlijnen volgen.
-
Data-eigenaarschap: Het toewijzen van verantwoordelijkheden aan specifieke personen of teams voor het beheer van bepaalde datasets. Data-eigenaars zorgen ervoor dat de data correct en up-to-date zijn.
-
Datakwaliteit: Datagovernance richt zich op het waarborgen van de kwaliteit van data. Dit omvat het monitoren van datakwaliteit, het oplossen van inconsistenties en het verbeteren van de nauwkeurigheid.
-
Beveiliging en privacy: Datagovernance omvat ook het beschermen van data tegen ongeautoriseerde toegang, datalekken en andere beveiligingsrisico’s. Het waarborgt ook de privacy van individuen in overeenstemming met wet- en regelgeving.
Kortom, datagovernance is essentieel om ervoor te zorgen dat data effectief worden beheerd, betrouwbaar zijn en voldoen aan de behoeften van de organisatie en haar stakeholders.
Frameworks
Er zijn verschillende standaard frameworks en modellen die organisaties kunnen gebruiken voor datamanagement en datagovernance. Hier zijn enkele belangrijke:
-
Data Governance Frameworks:
- Data Management Body of Knowledge (DAMADMBoK): Dit framework biedt richtlijnen en best practices voor datagovernance en data management.
- Data Management Capability Assessment Model (DCAM): Dit model helpt organisaties hun datamanagementcapaciteiten te beoordelen en te verbeteren.
- Eigenaarschap en toegankelijkheid: Een goed framework omvat specifieke toegang voor betrouwbaar eigendom en zorgt voor beveiliging en transparantie via audit trails.
-
Data Governance Definities:
- Data governance is een set van afspraken en gekozen standaarden die vastleggen hoe een organisatie met data omgaat. Het doel is om consistentie, betrouwbaarheid en ongehinderde beschikbaarheid van data te garanderen.
- Een belangrijke bouwsteen is het creëren van een single source of truth voor consistente en betrouwbare data. Dit kan worden bereikt met behulp van master data management (MDM) om data te ordenen en te centraliseren.
Het kiezen van het juiste framework hangt af van de specifieke behoeften en doelen van een organisatie. Elk framework biedt unieke voordelen en benaderingen om datamanagement en datagovernance te verbeteren.
DAMA DMbok principes
De DAMA-DMBOK2 (Data Management Body of Knowledge) biedt een raamwerk voor datamanagement en IT-professionals om hun data te beheren en hun informatie-infrastructuur te verbeteren. Hier zijn de belangrijkste principes die in DAMA-DMBOK2 worden benadrukt:
-
Data is een waardevol bezit: Data worden beschouwd als een uniek bedrijfsbezit met specifieke eigenschappen. Het is belangrijk om de waarde van data in economische termen uit te drukken.
-
Kwaliteit van data managen: Het beheren van data betekent ook het beheren van de kwaliteit van die data. Dit omvat aspecten zoals nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid.
-
Metadata is essentieel: Metadata (informatie over data) is cruciaal voor effectief datamanagement. Het helpt bij het begrijpen, beheren en gebruiken van data.
-
Planning is noodzakelijk: Een doordachte planning is vereist om data effectief te beheren. Dit omvat strategieën, beleid en procedures.
-
Datamanagement is cross-functioneel: Het vereist een breed scala aan vaardigheden en expertise. Samenwerking tussen verschillende afdelingen is essentieel.
-
Ondernemingsbrede perspectief: Datamanagement moet een ondernemingsbrede aanpak hebben, waarbij alle belanghebbenden betrokken zijn.
-
Verschillende perspectieven: Data moeten worden bekeken vanuit verschillende invalshoeken, zoals technisch, zakelijk, juridisch en operationeel.
-
Data lifecycle management: Het beheer van data omvat de hele levenscyclus, van creatie tot verwijdering.
-
Risicobeheer: Datamanagement moet rekening houden met risico’s die verband houden met data, zoals beveiligingsrisico’s en privacykwesties.
-
Datamanagement stuurt IT-beslissingen: De behoeften van datamanagement moeten leidend zijn bij IT-beslissingen.