Wat is Data Governance?

“Data Governance (DG) is the specification of decision rights and an accountability framework to ensure appropriate behavior in the valuation, creation, storage, use, archiving and deletion of information. It includes the processes, roles and policies, standards and metrics that ensure the effective and efficient use of information in enabling an organization to achieve its goals.

Gartner.com”

Data governance is een discipline dat data management, data kwaliteit en data beleid combineert door middel van een systeem van beslissingsrechten. Data governance draait om het continue monitoren en promoten van doorlopende verbeteringen en is dus geen eenmalige actie. Het hoofddoel van data governance is het managen van de data assets van een bedrijf om de herbruikbaarheid, toegankelijkheid, kwaliteit, beschikbaarheid, integratie en beveiliging van de data te verbeteren.

Data governance heeft een strategische functie, omdat het een lange termijn en algemene focus heeft. Voorbeelden van data governance taken zijn:

  • Creëren van een participatie structuur; de stuurgroepen, werkgroepen en councils voor het data governance programma;
  • Definiëren van doelen en kernwaarden t.b.v. het sturen van het data governance programma;
  • Maken van een communicatie plan;
  • Definiëren van beleid en processen, welke worden gebruikt bij het implementeren van de data governance;
  • Definiëren van rollen en verantwoordelijkheden; de rechten en verplichtingen van de deelnemers van het data governance programma.

Moge het duidelijk zijn dat data governance niet puur over data gaat. Het gaat om de mensen, het beleid en processen die worden bewerkstelligd om een asset te managen, die in dit geval data is.

Een goed data governance programma bevat een besluit orgaan of council, een gedefinieerde set van procedures en een plan om deze uit te voeren. De eerste stap bij het implementeren van een data governance programma is het identificeren van de data eigenaren binnen het bedrijf. Beleid moet worden ontwikkeld dat zich toespitst op wie verantwoordelijk is voor de verschillende aspecten van data kwaliteit, de mate van accuraatheid, toegankelijkheid, consistentie, compleetheid en actualiteit. Processen moet worden gedefinieerd met betrekking tot hoe de data moet worden opgeslagen, gearchiveerd, geback-upte en beveiligd van fouten, diefstallen of aanvallen. Een set van standaarden en procedures moet worden ontwikkeld die definieert hoe de data gebruikt moet worden door geautoriseerd personeel. Daarnaast dienen er controle en audit procedures te worden geïmplementeerd om te voldoen aan wet en regelgeving. Zie figuur 1 voor een visuele weergave van een typisch data governance structuur.

Typisch Data Governance Structuur

Figuur 1: Typisch Data Governance Structuur

Wat is data Stewardship?

“Data Stewardship is the formalization of accountability, roles and  responsibilities for the management of data resources.

Robert S. Seiner

Waar data governance in het algemeen meer gefocust is op high level beleid en procedures, is data stewardship meer gefocust op de tactische coördinatie en implementatie. Een data steward is verantwoordelijk voor het uitdragen van het data gebruik en de beveiligingsrichtlijnen, zoals gedefinieerd door de data governance initiatieven. Data stewards zijn de brug tussen de IT afdeling en de business kant van een bedrijf.

Wat is het verschil tussen data governance vs data stewardship?

Data stewardship heeft een tactische functie, omdat het de korte termijn centraal stelt en specifiek en lokaal gericht is. De rode draad is dat alle taken worden uitgevoerd die toegespitst zijn op business doelen en data elementen. Voorbeelden van tactische data stewardship taken zijn:

  • Definiëren van de data: identificeren van fundamentele data, verzamelen van definities, documenteren van toegestane waardes;
  • Definiëren van business rules voor de creatie van data, het gebruik van data of het afleiden van data;
  • Documenteren van data bronnen: identificeren van huidige en gewenste bronsystemen;
  • Stellen van data kwaliteit doelen;
  • Metadata identificatie en documentatie;
  • Oplossingen bedenken voor data problemen.

Sommige bedrijven hebben formele data steward rollen gedefinieerd, welke vaak worden uitgevoerd door business mensen die uitsluitend daaraan toegewijd zijn. Echter, sommige bedrijven wijzen stewardship verantwoordelijkheden toe aan werknemers die ook andere verantwoordelijkheden hebben. Een data steward functioneert zowel als een “data coördinator”, die de data volgt binnen een bedrijf, alsook een “data corrector” die de data begrijpt en interne regelgeving over hoe de data te gebruiken afdwingt binnen de organisatie. Onafhankelijk van hoe de positie is vormgegeven, een effectieve data steward volgt de van tevoren afgesproken data definities en formaten, identificeert data kwaliteit problemen en zorgt ervoor dat de business de gespecificeerde standaarden volgt.

Data Governance onderdeel van Master Data Management

 “Master Data Management (MDM) is a technology-enabled discipline in which business and ICT work together to ensure the uniformity, accuracy, stewardship, semantic consistency and accountability of the enterprise’s official shared master data assets.

Gartner.com”

Data governance is onderdeel van master data management. Data governance is het deel dat focust op de mensen en de processen. Om een succesvol Master Data Management programma te implementeren is het belangrijk dat de focus op mensen, processen en technologie in balans is (zie figuur 2). Een veel voorkomende reden voor het falen van een Master Data Management project binnen een bedrijf is omdat de focus teveel ligt op technologie. Master Data Management zonder Data Governance is daarom ook geen Master Data Management maar “Data Integration”. Wil je meer weten over master data management, zie mijn artikel over het wat en waarom van master data management.

https://ibc.nl/processen-en-it/master-data-management-mdm-het-wat-en-waarom/

Data Governance: People Process Technology

Figuur 2. People, Process, Technology