De Onmisbare Brug Tussen Technische Datakwaliteit en Bestuurlijk Gebruik van Data
In de hedendaagse digitale wereld is data een van de meest waardevolle activa voor organisaties. Echter, om de volledige potentie van data te benutten, moet deze niet alleen kwalitatief hoogstaand zijn, maar ook effectief georganiseerd en beheerd worden. Dit proces, bekend als datavolwassenheid, vormt de essentiële brug tussen technische datakwaliteit en de capaciteiten van bestuurders om data effectief te gebruiken. Het concept van datavolwassenheid omvat drie cruciale elementen: (1) datagletterdheid, (2) data-organisatie en (3) datakwaliteit. Deze elementen worden ondersteund door vijf pijlers: data-governance, data-architectuur, data-management, databronnen en uitwisselbaarheid.
1. Data-governance (Bestuur)
Data-governance betreft de strategische en tactische beheersing van data binnen een organisatie. Het gaat om het vaststellen van richtlijnen, standaarden en beleidsregels die de manier bepalen waarop data wordt verzameld, beheerd en gebruikt. Een robuuste data-governance structuur zorgt voor duidelijkheid in verantwoordelijkheden en zorgt ervoor dat data-initiatieven consistent en in lijn met de organisatiedoelen worden uitgevoerd. Dit helpt bij het waarborgen van de betrouwbaarheid en integriteit van data, wat cruciaal is voor bestuurders om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen.
2. Data-architectuur (Organisatie)
Data-architectuur draait om de structuur en infrastructuur die nodig is om data effectief te organiseren en te beheren. Dit omvat de ontwerpprincipes en modellen die bepalen hoe data wordt opgeslagen, geïntegreerd en toegankelijk gemaakt binnen een organisatie. Een goed ontworpen data-architectuur maakt het mogelijk om data op een gestandaardiseerde en efficiënte manier te beheren, waardoor de datakwaliteit wordt verhoogd en de toegang tot relevante data voor besluitvormers wordt vereenvoudigd.
3. Data-management (Informatie)
Data-management omvat de processen en praktijken die nodig zijn om data gedurende de gehele levenscyclus te beheren. Dit strekt zich uit van data-invoer en opslag tot het onderhoud en de uiteindelijke verwijdering van data. Effectief data-management zorgt voor een nauwkeurige, actuele en consistente dataset, wat de basis vormt voor betrouwbare analyses en rapportages. Het is een essentieel onderdeel van datavolwassenheid, omdat het ervoor zorgt dat de data niet alleen kwalitatief hoogstaand is, maar ook toegankelijk en bruikbaar voor degenen die deze nodig hebben.
4. Databronnen (Data)
De kwaliteit van databronnen is van cruciaal belang voor de algehele datavolwassenheid. Dit houdt in dat de data die wordt verzameld uit diverse bronnen betrouwbaar, accuraat en relevant moet zijn. Het identificeren en verifiëren van databronnen speelt een belangrijke rol in het waarborgen van de kwaliteit van de data die in de organisatie wordt gebruikt. Hoogwaardige databronnen vormen de basis voor de verdere verwerking en analyse van data, waardoor bestuurders op de juiste informatie kunnen vertrouwen bij hun besluitvorming.
5. Uitwisselbaarheid (ICT)
Uitwisselbaarheid verwijst naar het vermogen van systemen en platforms om data naadloos te delen en te integreren. In de context van datavolwassenheid is het essentieel dat data vrij kan stromen tussen verschillende systemen en afdelingen zonder verlies van integriteit of kwaliteit. Dit vereist een robuuste ICT-infrastructuur die interoperabiliteit en compatibiliteit tussen diverse technologieën ondersteunt. Uitwisselbaarheid maakt het mogelijk om een holistisch beeld van de data te krijgen, wat cruciaal is voor een effectieve en efficiënte besluitvorming.
Aanpak en Werkwijze
Een effectieve aanpak om datavolwassenheid te bereiken omvat een gestructureerde en geïntegreerde benadering van de vijf pijlers. De stappen hieronder beschrijven een mogelijke werkwijze:
- Vaststellen van Data-governance Richtlijnen:
- Actie: Stel een data-governance team samen en definieer de rollen en verantwoordelijkheden.
- Resultaat: Creëer een governance framework dat beleid en standaarden omvat voor databeheer, inclusief data-eigenaarschap en compliance.
- Ontwerpen van Data-architectuur:
- Actie: Ontwikkel een data-architectuur blueprint die de structuur en systemen voor databeheer beschrijft.
- Resultaat: Implementeer een gestandaardiseerd data-model en infrastructuur die naadloze integratie en toegang tot data mogelijk maakt.
- Implementeren van Data-management Praktijken:
- Actie: Introduceer processen voor datakwaliteit, inclusief datacleaning, -validatie en -monitoring.
- Resultaat: Zorg voor consistente en betrouwbare data door middel van voortdurende kwaliteitscontroles en updates.
- Beoordelen en Verbeteren van Databronnen:
- Actie: Voer een audit uit van alle bestaande databronnen en beoordeel de kwaliteit en relevantie ervan.
- Resultaat: Selecteer en onderhoud hoogwaardige databronnen die voldoen aan de gestelde kwaliteitscriteria.
- Faciliteren van Uitwisselbaarheid:
- Actie: Investeer in ICT-oplossingen die de interoperabiliteit tussen verschillende systemen en platforms bevorderen.
- Resultaat: Zorg voor een robuuste IT-infrastructuur die een efficiënte en veilige data-uitwisseling mogelijk maakt.
Conclusie
Datavolwassenheid is de absolute randvoorwaarde die de brug slaat tussen technische datakwaliteit en de capaciteiten van bestuurders om data effectief te gebruiken. Het vergt een holistische benadering waarbij data-governance, data-architectuur, data-management, databronnen en uitwisselbaarheid gezamenlijk bijdragen aan een geoptimaliseerde dataomgeving. Door deze vijf pijlers te versterken en een gestructureerde aanpak te volgen, kunnen organisaties niet alleen de kwaliteit van hun data verbeteren, maar ook hun vermogen vergroten om deze data effectief in te zetten voor strategische en operationele beslissingen.
