Elke organisatie moet bewezen best practices in data governance kennen en toepassen om de waarde van hun data en informatiemiddelen te kunnen realiseren
Governance definieert de manier waarop we verschillende aspecten van een organisatie beheren, bewaken en meten. Er zijn governance-programma’s voor het beheer van informatietechnologie, governance-programma’s voor het beheer van mensen en andere materiële middelen, en er is data governance.
Woordenboeken definiëren governance op de volgende manieren:
n 1: de personen (of commissies of afdelingen, enz.) die een orgaan vormen met het doel iets te beheren;
n 2: de handeling van het besturen; het uitoefenen van gezag;
Er zijn veel definities van data governance. Enkele daarvan zijn:
- Data Governance is het proces waarmee bedrijven de juiste toegang tot hun kritieke gegevens regelen, door operationele en beveiligingsrisico’s in verband met de toegang tot gegevens te meten en te beperken. (Bron: IBM Security and Report: Data Governance Council)
- Data governance is de praktijk van het nemen van ondernemingsbrede beslissingen met betrekking tot het informatiebezit van een organisatie. (Bron: Data Management Study, Federal Enterprise Architecture Program Management Office)
Data governance kan dus worden gezien als het inbouwen van normen en eisen in de verzameling, identificatie, opslag en het gebruik van het goed dat “gegevens” wordt genoemd. Het is een langetermijnproces en een succesvol, duurzaam governance-programma komt niet van de ene dag op de andere tot stand. Data governance is een programma, geen project, en alle effectieve data governance-initiatieven worden gestart, beheerd en volgehouden met een permanente visie. Net zoals een organisatie haar boekhoudafdeling niet als tijdelijk zou beschouwen, zou elke organisatie die duurzaam en succesvol wil zijn, een permanent programma voor data governance moeten plannen, bemand door professionals op het gebied van data governance.
Data governance omvat de mensen, bedrijfsprocessen en procedures die ervoor zorgen dat de organisatie de juiste data kan leveren aan de juiste mensen, op het juiste moment, voor het juiste doel, in het juiste formaat en met de juiste gebruikscontroles. Dit vereist dat data governance wordt afgestemd op metadatamanagement, datakwaliteitsmanagement, data-/informatiebeveiliging, data-integratie en analytics – allemaal op ondernemingsniveau.
Data Governance vs. Datamanagement
Er kan verwarring bestaan tussen de termen data governance en datamanagement. Datamanagement is de verzameling componenten waarmee een organisatie gegevens en informatie als activa kan beheren. Soms wordt “datamanagement” ook wel “enterprise data management” of “enterprise information management” genoemd – maar de termen betekenen allemaal hetzelfde. Datamanagement bestaat uit verschillende onderdelen, en data governance is er daar één van. Data Management en Data Governance zijn geen synoniemen – en er kunnen veel uitdagingen en problemen ontstaan wanneer mensen de ene term met de andere verwarren.
Data governance loopt horizontaal over de hele onderneming; het is een ondernemingsfunctie. Gegevens zijn overal, en de toegang tot gegevens moet niet worden gecontroleerd of gemeten binnen een bedrijfseenheid; gegevens moeten kunnen worden gedeeld in de hele onderneming, behalve waar de veiligheid verhindert dat die toegang.
De begeleidende functie van data governance is data stewardship. Data stewardship is de rol die het beleid, de normen, de praktijken, en de procedures implementeert die door de data governance professionals zijn ontwikkeld. Data stewardship werkt samen met data governance om ervoor te zorgen dat data worden beheerd volgens bewezen praktijken en in overeenstemming met de eisen van de organisatie, aangezien de meeste data stewards materiedeskundigen zijn en geen data governance-professionals.
De afstemming van data governance op metadatamanagement mag niet optioneel zijn. Effectieve data governance is een proces waarmee organisaties de definitie, het gebruik, de toegang en de beveiliging controleren van de informatie die zij bezitten en beheren; veel van die informatie is vervat in de metadata die de ruwe data verklaren. Dus moet data governance verbonden zijn met metadata, met zijn registers, taxonomieën en ontologieën, en bewaarplaatsen van de context die de inhoud definieert.
Best Practices voor Data Governance
Er zijn veel dingen die “Best Practices” voor Data Governance kunnen worden genoemd. De volgende lijst is niet uitputtend of volledig, maar is representatief voor veel bewezen toepassingen voor data governance bij succesvolle organisaties.
- Gedefinieerde en gecommuniceerde visie, doelstellingen, processen en metrieken van het Data Governance-programma
- Programmasponsoring
- Programmakarter
- Programmascope
- Scope voor elk project
- Goed begrepen proces voor escalatie/oplossing van problemen
- Goed gedefinieerd proces voor wijzigingsbeheer
- Goed gedefinieerde, bruikbare rollen en verantwoordelijkheden voor alle data governance-rollen
- Data governance-processen geïntegreerd in bestaande methodologieën
- Gebruik van een beproefde data governance-methodologie
- Business en technische data stewards toegewezen voor ALLE onderwerpsgebieden
- Functionerende Data Governance Council
- Data governance training
- Enterprise standards library
- Deelname aan enterprise data architecture reviews
- Gedefinieerde, goedgekeurde en gepubliceerde datastandaarden
- Beheerde metadata-omgeving opgezet en onderhouden
- Gemeenschappen van praktijk voor data governance, data stewardship, informatiemanagement, enz.
- Beloningen voor goed gedrag op het gebied van data governance
- Succesmetingen worden gedefinieerd en gemeten voor data governance
Enkele, inspanning op het gebied van data governance op bedrijfsniveau
Conclusie
Terwijl elke organisatie haar data governance-programma ontwikkelt, implementeert en onderhoudt, zal zij de lijst met best practices bekijken en aanpassen. Verwaarloos de best practices niet, want ze zijn “best practices” geworden door de strijd van degenen die u zijn voorgegaan.