5 tips om je datamanagement op de juiste manier in te richten

Veel organisaties besteden nog te weinig aandacht aan datamanagement. Daardoor slagen ze er niet in om data echt als strategisch asset in te zetten. Maar zonder planmatige aanpak blijft data een set nullen zonder waarde. Sterker nog, zonder deze aanpak vormt de exponentiële groei van data eerder een bedreiging dan een kans voor jouw organisatie. Je loopt bijvoorbeeld cruciale inzichten mis, of je geeft op den duur meer geld uit aan gegevensopschoning. Met datamanagement maak je het verschil.

📖Whitepaper: Hoe je concurrentievoordeel behaalt met datamanagement

Maar het opzetten en inrichten van datamanagement is geen eenvoudige taak. Het is een langdurig project dat flink wat tijd kost. Het goede nieuws is dat je niet alles in één keer aan hoeft te pakken. Je kunt de verschillende focusgebieden om de beurt aanpakken. Wel zijn er een aantal belangrijke tips om je datastrategie op orde te krijgen:

1) Zet je datamanagement gestructureerd op met een datamanagement-raamwerk
2) Zorg voor support van het management
3) Definieer datastrategie-verantwoordelijkheden
4) Train je medewerkers
5) Laat je manier van werken voldoen aan compliance-standaarden

“Datamanagement is nodig om data als asset te zien. Organisaties moeten data zien als iets wat waarde heeft. En er dus geld, tijd en projecten aan besteden om goed databeheer te realiseren.” – Peter ten Wolde | business consultant

1. Zet je datamanagement gestructureerd op met een datamanagement-raamwerk

Maak gebruik van een datamodel om je datamanagement gestructureerd vorm te geven. Denk bijvoorbeeld aan het veelgebruikte DAMA DMBok-raamwerk. En zo zijn er nog vele andere soortgelijke modellen voor datamanagement. DAMA DMBoK staat voor The Data Management Association – Data management Body of Knowledge. Het DAMA DMBok-raamwerk heeft elf focusgebieden die bijdragen aan een goede datamanagement-strategie.

Data governance als basis

In ieder geval moet ‘data governance’ de basis zijn van alle aandachtsgebieden van datamanagement. Data governance is het proces van het opzetten van de verantwoordelijkheid en controle (planning, monitoren en handhaven) van het beheer van data-assets. Dit is het fundament voor datamanagement. Goed datamanagement start met goede data governance.

Data governance is nodig om de datastrategie die je hebt uitgezet te bereiken. Het is belangrijk als organisatie na te denken over:

• Hoe willen we omgaan met onze data?
• Wie mag bij welke data?
• Wat zijn de afspraken?

Met data governance zorg je ervoor dat alles goed en netjes geregeld is.

“Data governance is een continu proces en een integraal onderdeel van je data-organisatie. Het vormt het fundament voor alle datamanagement-onderwerpen.” – Peter ten Wolde I business consultant

2. Zorg voor support van het management

Uit onderzoek blijkt dat directiesupport datatransformaties succesvoller maakt. Je maakt er dan een organisatievraagstuk van en niet enkel een ict- of datavraagstuk. Want data uit de organisatie behoort niet tot individuele personen of een afdeling, maar tot de hele organisatie.

Leestip: In 5 stappen je datastrategie ontwikkelen

Met elke verandering komt weerstand, want het gaat hier om eigenaarschapsvragen. Als het management actief achter de datatransformatie staat, bereik je meer dan wanneer alleen ict de kartrekker is van het project.

“Met directiesupport geef je zin aan de datastrategie." - Wouter Gielen | Business Intelligence-manager

3. Zorg voor de juiste rollen en functies

Stel verantwoordelijken aan voor het datamanagement. Als iedereen verantwoordelijk is, is niemand verantwoordelijk. In grote bedrijven is dit vaak een Chief Data Officer (CDO). In kleinere organisaties kun je meerdere data-eigenaren aanstellen. Als data-eigenaar bepaal je wie de data mag aanpassen, welke eisen je stelt aan de datakwaliteit en wie deze kwaliteit monitort.

Het uitvoeren van de kwaliteitscontrole ligt bij managers en teamleiders. Ook is het belangrijk om automatische controles in te stellen. Deze ondersteunen de kwaliteitscontroles van het management. Een goed datakwaliteitsproces heeft strenge controlemaatregelen. Niet alleen om foutieve data te beoordelen en controleren, maar ook om de kwaliteit van de data continu te verbeteren.

“Het is belangrijk dat managers en teamleiders extra kwaliteitscontroles blijven uitvoeren, ook bij een goede data-uitwisseling. Een kleine fout kan grote gevolgen hebben.” – Rik van Berendonk – technisch directeur

4. Stel je organisatie op de hoogte en zorg voor goede training

Je hele organisatie moet op de hoogte zijn van de afspraken rondom datamanagement. En niet alleen dat, ze moeten gemotiveerd zijn om zich te houden aan deze afspraken. Het moet dus voor alle werknemers duidelijk zijn waarom datakwaliteit zo belangrijk is.

In meer dan 23% van de uitdagingen rondom data-analyse is culturele weerstand de oorzaak.

Slechts een handjevol mensen vindt veranderingen leuk, de rest heeft er meer moeite mee. Het is dan ook belangrijk dat je medewerkers meeneemt in deze cultuurverandering. In deze blog lees je hoe je verandermanagement binnen je organisatie aanpakt.

Leestip: 8 statistieken die laten zien datamanagement onmisbaar is 

5. Zorg dat de data-practices voldoen aan de compliance-eisen

In verschillende sectoren worden compliance-eisen steeds strenger. Denk bijvoorbeeld aan de financiële sector. Zorg dat jouw organisatie zich hieraan houdt. Een paar tips:

• Neem niet meer data op dan nodig.
• Sta persoonlijke data alleen toe als je informatie niet op een andere manier kunt verkrijgen.
• Bewaar data niet langer dan nodig.

Meer weten over hoe je alles uit datamanagement haalt?

Wil je meer weten over datamanagement en hoe je het inzet voor jouw organisatie? Lees dan onze whitepaper. Onze experts geven hier belangrijke tips. Ook vind je er voorbeelden van organisaties uit jouw sector die succesvol datamanagement toepasten en zo aan hun organisatiedoelstellingen voldeden.