Snel naar content

De 5 belangrijkste kenmerken van een goede datahuishouding

Als bedrijf is het belangrijk om competitief te zijn in de markt. De concurrent een stap voor zijn, sneller en kwalitatief betere diensten en producten te leveren of juist diversificatie van het portfolio: het zijn een paar voorbeelden. Maar kijken naar de cijfers uit je dataplatform en de strategie aanpassen op basis van harde cijfers om te excelleren, dat is pas competitief! In deze leggen we uit hoe je weet of de data governance binnen jouw organisatie op orde is.

Je wil waarde uit data halen om heldere inzichten te krijgen. Daarvoor moet je het databeleid centraal opzetten en uitdragen in de organisatie. Maar hoe weet je of die data governance op orde is? Er zijn een aantal signalen waaraan je herkent dat de datahuishouding, oftewel de data governance, van jouw organisatie op orde is:

1. Alle bedrijfsunits voelen zich verantwoordelijk voor data

Als er een gevoel heerst dat mensen van de organisatie van alle bedrijfsonderdelen verantwoordelijk zijn voor data en ze actief handelen om ervoor te zorgen dat gegevens van hoge kwaliteit zijn, is eigenlijk het meeste werk al gedaan. Problemen zijn inzichtelijk en worden procesmatig opgelost door de verantwoordelijke afdeling en personen. Gegevens die in dashboards en rapportages naar boven komen, zijn altijd juist en de definities goed vastgelegd. Er is veel vertrouwen in de data.

Tegenstelling: er is niemand die zich bezighoudt met data of het organiseren daarvan; de IT- of BI-afdeling wordt verantwoordelijk gesteld voor data inhoudelijk. Er is weinig vertrouwen in data.

2. Informatieproducten worden benut

Als medewerkers informatieproducten zoals dashboards en modellen gebruiken, is hieruit af te leiden dat de datavolwassenheid toeneemt. Door het in gebruik nemen van dataproducten kunnen we stappen zetten naar datagedreven werken. Dat wil zeggen, dat medewerkers dataproducten gebruiken om effectiever te werken.

Tegenstelling: medewerkers zijn zich niet bewust van rapportages en andere dataproducten. Deze worden ook niet gebruikt in het dagelijks werk.

3.  Dataprojecten lopen binnen de tijd

Als dataprojecten binnen de afgesproken tijd opgeleverd worden, is dit een signaal dat er precies bekend is welke data er binnen de organisatie is, en hoe deze gebruikt kan worden. Met juiste kennis en definities, kan je effectief data omzetten in informatie.

Tegenstelling: bij dataprojecten verandert de scope regelmatig, wordt zowel de leverancier als eigen personeel overvallen door dataproblemen, onbekendheden, definitiekwesties of lage datakwaliteit.

4. Er is één versie van de waarheid

Als er één versie van de waarheid te vinden is, van bijvoorbeeld producten of klanten, dan hoef je niet te zoeken en vergelijken tussen verschillende bronnen. Zo voorkom je dat er met oude en verkeerde data gewerkt wordt. Dit zorgt voor efficiënt werken en inzichten van hoge kwaliteit.

Tegenstelling: informatie over bijvoorbeeld klanten wordt uit verschillende systemen gehaald en samengevoegd. Het kost veel tijd om de waarheid te vinden. Er zijn schaduwlijsten die gedeeld worden tussen medewerkers van “juiste” gegevens.

5. Data wordt ethisch behandeld

Als er ethische overwegingen worden gemaakt met data, is dat een grote stap naar een volwassen dataorganisatie. Je stelt dan vragen over de beveiliging van gegevens, maar ook of je gegevens wel kan gebruiken voor het beoogde doel. Op deze manier voorkom je actief dat data verkeerd wordt ingezet. Hierdoor verklein je de risico’s.

Tegenstelling: het is niet inzichtelijk wie data gebruikt en voor welke doeleinden. Medewerkers exporteren gegevens buiten de systemen, er leven schaduwlijstjes. Het is onduidelijk welke gegevens er in datamodellen te vinden zijn.

Conclusie

Data governance is een business-capability die nodig is om waarde uit data te halen. In essentie betekent dit dat de juiste verantwoordelijkheden en procedures aanwezig zijn binnen de organisatie omtrent data. Iedereen houdt zich bezig met data en gebruikt data om effectief te werken. Het versnelt en verbetert processen, en heeft uiteindelijk ook een positief effect onderaan de streep.

Blijf op de hoogte

De auteur

Inergy
Inergy

Wij eten, drinken en ademen data – en wat je ermee kan doen. Dat delen we graag met jou. Meer weten over Inergy? Neem contact met ons op via 0348 45 76 66 of info@inergy.nl.

Meer berichten

Alle berichten

Stuurinformatie en taakinformatie: wat is het verschil? 

Stuurinformatie en taakinformatie: wat is het verschil? 

Stuurinformatie en taakinformatie zijn veelgebruikte termen op gebied van data analytics en dashboarding. In deze blog ontdek je wat het...

Lees verder

Een dag uit het leven van Data Engineer Jelte Zweistra

Een dag uit het leven van Data Engineer Jelte Zweistra

Als Data Engineer houdt Jelte Zweistra zich met data van diverse klanten bezig. Hij zorgt ervoor dat de processen goed lopen. Veel testen en uiteraard ook regelmatig sparren met collega’s. Hij neemt je mee in een van zijn werkdagen! 

Lees verder

Een dag uit het leven van Sonja Valstar, Product Owner LIAS PAUW, BUIG en Info

Een dag uit het leven van Sonja Valstar, Product Owner LIAS PAUW, BUIG en Info

Het verdeelstelsel van het gemeentefonds is erg ingewikkeld, maar als Product Owner van LIAS PAUW, BUIG en Info weet Sonja er alles van. Ze houdt zich veelal bezig met het beantwoorden van vragen van gemeenten die klant zijn. Daarnaast werkt ze mee aan de continue ontwikkeling van de producten. Lees in deze blog hoe haar werkdag eruitziet! 

Lees verder