Wat is Data Governance?

Data governance is het proces van beheren, beveiligen, en optimaliseren van data binnen een organisatie. Het gaat verder dan enkel het beheer van data; het omvat ook het vaststellen van beleid, procedures, en verantwoordelijkheden om data accuraat, toegankelijk, en beveiligd te houden.

In tegenstelling tot data management, dat zich focust op technische aspecten, richt data governance zich op het beleid en de processen die de datakwaliteit en -toegankelijkheid waarborgen.

Hier zijn enkele sleutelaspecten van data governance:

1. Kwaliteitsbeheer van data: het waarborgen van de nauwkeurigheid, volledigheid, betrouwbaarheid en consistentie van data. Dit is cruciaal voor het nemen van goede beslissingen.
2. Data privacy en beveiliging: beschermen van gevoelige informatie tegen ongeautoriseerde toegang en datalekken. Dit omvat het naleven van wet- en regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in de Europese Unie.
3. Compliance en regelgeving: zorgen dat de organisatie voldoet aan de wettelijke en regelgevende vereisten met betrekking tot data.
4. Data stewardship: het toewijzen van verantwoordelijkheden en eigenaarschap voor het beheren van data binnen de organisatie. Dit houdt in dat specifieke personen of afdelingen verantwoordelijk zijn voor het beheer van bepaalde data sets.
5. Data-architectuur en modellering: het ontwikkelen van een gestructureerde aanpak voor het opslaan, organiseren en beheren van data.
6. Gebruik en toegankelijkheid van data: zorgen dat de juiste mensen toegang hebben tot de juiste data op het juiste moment, terwijl ongeautoriseerde toegang wordt voorkomen.
7. Strategische Data Asset Management: beschouwen van data als een waardevol bezit dat bijdraagt aan de strategische doelstellingen van de organisatie.

Data governance is dus meer dan alleen technologie; het is een combinatie van beleid, processen, en mensen die samenwerken om ervoor te zorgen dat data effectief wordt beheerd als een belangrijk bedrijfsmiddel.

Een Data Governance Manager is verantwoordelijk voor het ontwikkelen, implementeren en beheren van de data governance strategieën en processen. Hun werk draagt bij aan het waarborgen van de kwaliteit, integriteit, en veiligheid van de data binnen de organisatie.

Zo ontwikkelen ze bijvoorbeeld complete procedures die zorgen voor de juiste hantering, opslag en gebruik van data. Ze houden toezicht op deze processen en systemen om de kwaliteit van de data te garanderen. Daarvoor maken ze gebruik van monitoringtools en rapportages. Ze werken vaak samen met data stewards en andere belanghebbenden binnen de organisatie.

De implementatie van een data governance programma vereist een strategische aanpak. Het is belangrijk dat er evenwicht wordt gevonden tussen het vrij en flexibel gebruiken van data voor bedrijfsdoeleinden en het strikt beheren van data om risico's te minimaliseren. Het succes hangt af van de betrokkenheid van de hele organisatie, van het topmanagement tot aan de medewerkers.

Een voorbeeld van hoe organisaties hier veelal mee omgaan:

1. Vaststellen van governance structuur

• Data Governance Comité: dit is meestal een groep van hogere leidinggevenden die de richting en het beleid voor data governance vaststelt.
• Data Stewards: dit zijn individuen of teams verantwoordelijk voor het beheer van specifieke datasets. Ze zorgen voor de kwaliteit, toegankelijkheid, en veiligheid van deze data.

2. Ontwikkelen van beleid en standaarden

• Data Governancebeleid: hier worden de algemene principes en doelstellingen van data governance vastgelegd.
• Data standaarden en procedures: deze omvatten specifieke richtlijnen over hoe data moet worden beheerd, zoals kwaliteitsnormen, beveiligingsprotocollen, en compliance vereisten.

3. Implementatie van processen en tools

• Datakwaliteitmanagement: processen om de nauwkeurigheid, volledigheid, en consistentie van data te waarborgen.
• Data security en privacy: implementatie van beveiligingsmaatregelen en privacybeleid om data te beschermen.
• Technologieën: gebruik van software en systemen voor data management, zoals data warehouses, data lakes, en datakwaliteitstools.

4. Monitoring en rapportage

• Voortdurende monitoring: continu toezicht houden op de datakwaliteit, compliance, en beveiliging.
• Rapportage: regelmatige rapporten over de status en prestaties van data governance initiatieven.

5. Training en bewustwording

• Opleiding van medewerkers: trainingen en workshops om het bewustzijn en begrip van data governance te bevorderen.
• Communicatie: duidelijke communicatie over data governance beleid en procedures binnen de organisatie.

6. Voortdurende verbetering

• Feedback en aanpassingen: verzamelen van feedback van gebruikers en het maken van aanpassingen aan het data governance beleid en processen.
• Veranderingen: flexibel reageren op nieuwe technologieën, marktveranderingen, en regelgevende updates.

Voor data governance zijn er diverse tools beschikbaar die organisaties helpen bij het beheren van hun data, het waarborgen van de kwaliteit, en het naleven van compliancevereisten. Deze tools variëren in functionaliteit. Sommige richten zich op specifieke aspecten van data governance, zoals datakwaliteit of compliance, terwijl andere een meer geïntegreerde aanpak bieden. Hier zijn enkele voorbeelden:

1. Data kwaliteit tools

Deze tools helpen bij het identificeren en corrigeren van datakwaliteitsproblemen, zoals inconsistenties, duplicaten, en onvolledige gegevens. Voorbeelden zijn Informatica Data Quality, Talend, IBM InfoSphere Information Analyzer.

2. Metadatamanagement tools

Deze tools bieden mogelijkheden voor het beheren van metadata. Dit helpt bij het begrijpen van de oorsprong, structuur, en het gebruik van data. Voorbeelden zijn Collibra, Alation, Informatica Enterprise Data Catalog.

3. Data traking tools

Deze tools traceren de herkomst en het traject van data door systemen heen, wat belangrijk is voor zowel kwaliteitscontrole als compliance. Voorbeelden zijn Manta, Octopai, Alex Solutions.

4. Data security en privacy tools

Deze tools helpen bij het beschermen van data tegen ongeautoriseerde toegang en datalekken, en ondersteunen compliance met privacywetten zoals GDPR. Voorbeelden zijn Varonis, Imperva, IBM Guardium.

5. Data Governance Management platforms

Deze platforms bieden een geïntegreerde aanpak voor data governance, met functionaliteiten zoals datakwaliteit, metadata management, en compliance tracking. Voorbeelden zijn SAS Data Governance, Erwin Data Governance, SAP Master Data Governance.

6. Reporting tools

Zijn gericht op het naleven van regelgeving en het faciliteren van rapportagevereisten. Voorbeelden zijn Thomson Reuters Compliance, LogicManager, Netwrix Auditor.

7. Master Data Management (MDM) tools

Deze tools helpen bij het creëren en beheren van een consistente, accurate en volledige bron van master data. Voorbeelden zijn Oracle Master Data Management, Microsoft SQL Server Master Data Services, Stibo Systems Step.

Wil jij je aan de slag met Data en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, security, big data, data analyse, AI, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!