Als het gaat om datamanagement wordt er veel gesproken over data governance en datakwaliteit. Zeer belangrijke onderwerpen die zeker aandacht behoeven.
Alleen daarop focussen is niet echter voldoende. Datamanagement op een voldoende niveau brengen om de doelstellingen van de organisatie te ondersteunen lukt alleen als er een goede samenhang en balans is tussen alle onderdelen van datamanagement.
De onderdelen van datamanagement waarop je consistentie wilt, zijn niet anders dan de consistentie die je wilt voor andere belangrijke processen.
Alleen wanneer data governance is opgezet op basis van de datastrategie, alleen wanneer mens en organisatie, datagedreven processen, datacapabilities en data op elkaar zijn afgestemd, zult je jouw doelen bereiken.
Als je je hoofdzakelijk richt op datagovernance en de andere componenten “vergeet” of er te weinig aandacht aan besteedt, zul je eindigen met een zeer dichtgetimmerde, risicomijdende en rigide omgeving die niet zal bijdragen tot de ondersteuning van de organisatiedoelstellingen.
Dus:
- Mensen en organisatie: zorg ervoor dat data governance is ingebed in de organisatie, met passende adviesorganen, data expertise in de hele organisatie (zowel via de functionele organisatie met data officers, data managers, data stewards, etc., als door voldoende datakennis op alle niveaus van de organisatie, inclusief senior management);
- Gegevensgestuurde processen: ervoor zorgen dat processen daadwerkelijk beter en efficiënter werken op basis van gegevens en ook processen opzetten om gegevens beter te beheren, d.w.z. processen voor gegevens;
- Datacapabilities: Sommige daarvan zullen al uitgebreid beschikbaar zijn, andere minder, en er is een zekere tendens, omdat datacapaciteiten een grote IT-component hebben, dat daarvoor systemen worden aangeschaft, zoals een datacatalogus, datakwaliteitsbewaking, ETL-tools, enz. Juist de samenhang en de balans met wat de business nodig heeft, verdient hier aandacht;
- Data: zorg ervoor dat gegevens geschikt zijn voor meerdere doeleinden, denk aan kwaliteit en privacy, maar ook aan betekenis en samenhang.
Met data governance probeer je deze dingen voor elkaar te krijgen, maar er moet ook aan de voorwaarden voor samenhang en balans worden voldaan, anders is data governance slechts een papieren wereld.
