Data Governance
Meten & Verbeteren

Optimaliseer je data governance-organisatie

Big Data

Landscape helpt organisaties met het meten en verbeteren van hun data governance-organisatie.

Eerder hebben we vastgesteld wanneer data governance noodzakelijk is en hoe je basis data governance inricht. Daar ging het om het verdelen van verantwoordelijkheid, het inzichtelijk maken van databronnen en een periodieke meting op datakwaliteit.

Stel, je hebt al formele procedures voor data governance. Hoe krijg je inzicht in de kwaliteit ervan? Hoe bepaal je waar je naartoe moet? Voor organisaties met formele data governance, adviseren we om de huidige situatie te meten en aan de hand daarvan verbeteringen door te voeren. Beginnende organisaties kunnen kijken naar het inrichten van zo'n organisatie.


Je investeert al enige tijd in data en realiseert je dat daarvoor data governance noodzakelijk is. Je hebt afspraken gemaakt over de eindverantwoordelijkheid op data, je hebt een duidelijk doel voor ogen en er zijn duidelijke datadefinities. Je loopt echter toch tegen problemen aan, bijvoorbeeld gebrek aan draagvlak of het ontlopen van verantwoordelijkheden. Daarnaast vind je het moeilijk om concrete verbeterpunten aan te dragen en om KPI's op te stellen.

Voor het opzetten volgen we drie stappen:

  1. Meting huidige situatie
  2. Opstellen roadmap
  3. Inrichten organisatie

Beginnende organisaties kunnen kijken naar het inrichten van een data governance-organisatie.

Waarom?

Data governance zorgt ervoor dat data-doelstellingen wel gehaald worden.

Wat?

Verbeteringen aan en KPI's voor de bestaande data governance, gebaseerd op een accurate meting.

Hoe?

Door het opstellen van regels en richtlijnen zodat de gehele organisatie beter omgaat met data.

Wanneer?

Zodra je de basis van data governance hebt opgezet.

Voor wie?

Bedrijven, overheden, afdelingen of ketens met een bestaande data governance-organisatie.

Hoe lang?

Het meten en verbeteren van data governance duurt slechts twee maanden.

Neem contact op voor een afspraak

Stap 1: Meet de huidige situatie

Het kan lastig zijn om de oorzaak van problemen die optreden, te achterhalen. Daarom starten we met een accurate meting van de huidige situatie. Hiervoor kijken we naar bestaande documentatie en interviewen we belanghebbenden in een specifieke volgorde:

  1. Business executive
  2. CIO, Security Officer, Enterprise Architect
  3. Dagelijkse verantwoordelijken over belangrijke databronnen
  4. Datakwaliteit, metadata, datatoegang, datalevenscyclus

Indien een functie niet bestaat, zoeken we samen met je naar een vervanger. Door te praten met vertegenwoordigers uit zowel de business als techniek en hoog en laag in de organisatie, krijgen we een compleet beeld van de stand van zaken. Lees waarom dit van belang is.

“Door een meting krijg je waardevol inzicht in je huidige data governance”

Indien je nog geen gevestigde data governance-organisatie hebt, is een meting vaak een te duur middel. Kijk in zo’n geval naar het inrichten ervan.

We maken gebruik van een eenvoudig en inzichtelijk model dat scores geeft aan 20 deelgebieden van data governance:

Data governance voorbeeldscore

Het model is gebaseerd op wetenschappelijke literatuur [1]. Horizontaal staan elementen die met data te maken hebben; verticaal elementen voor algemene governance.

Meer over het model

Erik Veer

Erik Veer

InnoVeer B.V.
“Door de scan hebben we snel en eenduidig vast kunnen stellen welke gebieden de meeste aandacht verdienen om een hoger niveau te bereiken.”

Lees een testimonial


Stap 2: Opstellen roadmap

In nauw overleg met jou, bepalen we wat er goed gaat en waar verbetering nodig is en welke score na verloop van tijd bereikt moet zijn. Deze doel-scores dienen als key performance indicator (KPI) waarmee de voortgang van data governance gemeten kan worden.

We willen met zo min mogelijk moeite voor jou zoveel mogelijk resultaat halen; het doel is zeker niet om op alle gebieden 100% te scoren.

De roadmap om data governance te verbeteren is erg specifiek en kan meteen uitgevoerd worden. Om de stappen te prioriteren, beoordelen we ze op de verwachtte moeite en opbrengsten in een zogenaamde ‘effort-benefit-matrix’:

Data governance voorbeeldscore

Stappen in het groene gebied zijn meestal de moeite waard; in het oranje gebied vaak ook en in het rode gebied meestal niet. Stappen zijn bijvoorbeeld:

  • Maak een overzicht van alle applicaties, data, processen en belanghebbenden. Volg hierbij het GEMMA-referentiemodel van KING;
  • Maak Piet de Boer (COO) nadrukkelijk verantwoordelijk voor de kwaliteit van de data die uit de fabriekshal komt;
  • Neem het bepalen van datadoelstellingen op in de planning & controle-cyclus (P&C-cyclus).

De aanbevelingen worden gedocumenteerd in een handzaam rapport en indien gewenst gepresenteerd.


Stap 3: Inrichten organisatie

Nu we een goed beeld hebben hoe we met zo min mogelijk moeite goede basis data governance kunnen inrichten, gaan we daadwerkelijk aan de slag. Hoewel het grootste deel van het werk door jouw organisatie zelf zal moeten gebeuren, ondersteunen we hier graag bij. Denk bijvoorbeeld aan het adviseren over de volgorde van bepaalde stappen, het organiseren van een awareness workshop of het in kaart brengen van de belangrijkste databronnen.


En dan?

Gefeliciteerd, je een degelijke organisatie die je kunt meten en gericht kunt verbeteren. We raden je aan om KPI's op te stellen hoe hoog je organisatie op de 20 deelgebieden moet scoren en om periodiek de voortgang te meten.

Opzetten of meten & verbeteren?

Assessment Resultaat
Opzetten Interviews & documentatie Opzetten eerste data governance
Meten & verbeteren Interviews, documentatie & meting KPI's, verbeterde data governance