Opzetten van een data governance raamwerk

In de snelle, door technologie gedreven wereld van vandaag is het belang van databeheer nog nooit zo cruciaal geweest. Nu de datavolumes enorm stijgen en data-ecosystemen ingewikkeld worden, moeten organisaties raamwerken creëren om hun databronnen efficiënt te beheren en te overzien. In deze gids gaan we dieper in op wat een raamwerk voor databeheer inhoudt, de voordelen die het met zich meebrengt en de belangrijkste componenten waarmee we rekening moeten houden tijdens de oprichting ervan, en laten we praktijkvoorbeelden zien van raamwerken voor databeheer die in gebruik zijn.

Wat is een data-governance-framework?

In wezen bestaat een data governance raamwerk uit een reeks regels, procedures en principes die schetsen hoe gegevens binnen een organisatie worden behandeld, gecontroleerd en beveiligd. Het presenteert een aanpak om de kwaliteit, betrouwbaarheid en veiligheid van gegevens te garanderen, vanaf het begin, via de opslag tot aan de analyse en de besluitvorming. Door het definiëren van rollen, taken en procedures voor het omgaan met gegevens stelt een gestructureerd raamwerk voor gegevensbeheer organisaties in staat de waarde van hun gegevensmiddelen te optimaliseren, terwijl de risico's worden verminderd en de naleving van de regelgeving wordt gewaarborgd. Het opzetten van een data-governance-framework, ondersteund door data-governance-diensten, is van cruciaal belang voor bedrijven om hun databronnen efficiënt te kunnen overzien, beveiligen en gebruiken.

Voordelen van gegevensbeheer

De voordelen van het opzetten van een data governance raamwerk zijn talrijk. In de eerste plaats verhoogt het de kwaliteit en betrouwbaarheid van gegevens door methoden op te zetten voor het verzamelen, opslaan en beheren van informatie. Het garanderen van de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en consistentie van gegevens in de hele organisatie is van cruciaal belang voor het nemen van weloverwogen beslissingen en het uitvoeren van analyses. Bovendien verbetert de implementatie van een raamwerk voor databeheer de transparantie en verantwoordingsplicht, waardoor het vertrouwen tussen belanghebbenden wordt bevorderd en de naleving van regelgeving zoals AVG, HIPAA en CCPA wordt gewaarborgd.

Bovendien kan een gestructureerd raamwerk voor databeheer de efficiëntie vergroten door dataprocessen te stroomlijnen en inspanningen te minimaliseren. Door rollen, verantwoordelijkheden en workflows voor enterprise data management te definiëren, kunnen organisaties silo’s afbreken. Moedig samenwerking tussen afdelingen aan om snellere en meer impactvolle datagestuurde projecten mogelijk te maken. Bovendien helpt een dergelijk raamwerk bij het beperken van risico's in verband met inbreuken, inbreuken op de privacy en niet-naleving van de regelgeving door de reputatie te beschermen en wettelijke aansprakelijkheid te verminderen.

Essentiële componenten van het Data Governance Framework

Hier is een typische lijst met elementen die te vinden zijn in een data governance-framework. Het is niet uitputtend. Dekt componenten. Het raamwerk moet het mogelijk maken om de informatie te verbinden en te begrijpen om inzicht te krijgen in uw gegevens.

1. Technische metadata voor dataopslagprocessen voor het verplaatsen van data en processen voor het consumeren van data. Dit omvat schema, relaties, gegevenstypen, definities, geldige waarden, validatieregels, beperkingen en weergaven.

2. Zakelijke metagegevens zoals eigendomsgegevens, rentmeesterschapsinformatie, terminologiedefinities, classificatiegegevensbeheerbeleid voor het beheren van gegevens (zoals PII of IP), bedrijfsregels en andere relevante artefacten zoals overeenkomsten voor het delen van gegevens of regelgevende verenigingen.

3. Gegevenskwaliteitsmaatregelen zoals regels voor scoremethoden worden gebruikt voor evaluatiegezondheidscontroles die worden uitgevoerd op de gegevenskwaliteitsprocessen voor het oplossen van problemen die zijn aangetroffen tijdens het profileren.

4. Referentiegegevens die codesets en mappings bevatten die referentiegegevens koppelen aan gebruiksscenario's.

5. Processen en workflows gerelateerd aan data governance helpen bij het coördineren van activiteiten tussen degenen die verantwoordelijk zijn voor het beheer van de data.

6. Gebruiksmetagegevens die aangeven wie toegang heeft gehad tot de gegevens, de frequentie van toegang en het doel van toegang. Het bevat ook prestatie-indicatoren die kunnen helpen bij het bevorderen en begeleiden van het gebruik.

Inzichten die zijn verzameld door het bestuderen van deze artefacten omvatten impactbeoordelingen, data-intelligentiedashboards, grafiekweergaven die relaties weergeven en het onderzoeken van de data-afstamming. Daarnaast worden communities, taggingsystemen en samenwerkingsprocessen gebruikt om de expertise van belanghebbenden vast te leggen en te organiseren en input te geven over de gegevens waarmee zij te maken hebben of die zij intrigerend vinden.

Het opzetten van uw data governance-framework

Bij het opzetten van een raamwerk voor data governance is het van cruciaal belang om het volwassenheidsniveau van de aanpak van uw organisatie op het gebied van databeheer te beoordelen. Dit proces omvat het evalueren van gebieden die verbetering behoeven door middel van een beoordeling van bestaande praktijken. Het definiëren van de doelen en doelstellingen van de aanpak van uw organisatie op het gebied van het beheer van gegevens is essentieel. Het opzetten van een bestuursstructuur samen met een raad kan helpen toezicht te houden op de implementatie van het raamwerk.

Vervolgens is het noodzakelijk om beleid en procedures met betrekking tot data governance in kaart te brengen. Dit omvat taken zoals het op de juiste manier categoriseren van gegevens, het implementeren van beveiligingsmaatregelen voor toegang tot informatie en het garanderen van hoge normen bij het beheren van de kwaliteit van de datasets van uw organisatie. Het ontwikkelen van documentatie zoals charters waarin governanceprincipes worden uiteengezet of het creëren van workflows om governancekwesties af te handelen, zijn componenten van dit proces.
Zodra u uw data governance-framework heeft opgezet, is het van cruciaal belang om de effectiviteit ervan te beoordelen en eventuele aanpassingen door te voeren om ervoor te zorgen dat het aansluit bij de doelstellingen van uw organisatie. Dit kan inhouden dat er audits worden uitgevoerd waarbij input wordt verzameld van belanghebbenden en dat we op de hoogte blijven van de trends en best practices op het gebied van databeheer.

Voorbeelden van raamwerk voor gegevensbeheer

Organisaties hebben op effectieve wijze raamwerken voor databeheer geïmplementeerd om toezicht te houden op hun gegevens. Netflix heeft bijvoorbeeld een raamwerk opgezet om de kwaliteit, integriteit en veiligheid van de verzameling streaminggegevens te handhaven. Door het implementeren van beleid voor dataclassificatie, toegangscontrole en datakwaliteitsbeheer biedt Netflix een gepersonaliseerde streamingervaring voor zijn abonneebestand.

Het data governance raamwerk van de Eckerson Group bestaat uit zes lagen en 39 componenten. Laten we eens ingaan op enkele van deze lagen:

– Doelstellingen en richtlijnen richten zich op de redenen en methoden achter de implementatie van een data governance-programma.

– Procedures zorgen ervoor dat inspanningen op het gebied van databeheer de beoogde doelstellingen bereiken, die kunnen variëren van het handhaven van kwaliteit en precisie tot het organiseren van metadata.

– Het cultuuraspect bevordert een sfeer van teamwerk, waardoor gegevens voor iedereen toegankelijk zijn, terwijl de transparantie en harmonie behouden blijven.

– Wat dit raamwerk onderscheidt, is de nadruk op het toewijzen van rollen aan mensen in data governance, zoals data-eigenaren, beheerders, curatoren en belanghebbenden, om hun verantwoordelijkheden te definiëren bij het verkrijgen van toegang tot, het gebruiken en het wijzigen van data.

Walmart heeft een raamwerk voor databeheer opgezet om toezicht te houden op zijn data-ecosysteem. Door rollen te definiëren voor data-eigendom en beheer zorgt Walmart voor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van zijn verkoop-, voorraad- en klantinformatie. Deze aanpak maakt besluitvorming en operationele efficiëntie in het hele netwerk van winkels mogelijk.

Conclusie

Samenvattend is het van cruciaal belang voor bedrijven die data willen gebruiken, voor innovatieve besluitvorming en strategische doelen, om een ​​data governance raamwerk op te zetten. Door regels, processen en rollen voor het beheer van en het toezicht op data te schetsen, kunnen bedrijven de kwaliteit, betrouwbaarheid en bescherming van hun databronnen behouden, terwijl ze de waarde ervan optimaliseren en de risico's verminderen. Naarmate bedrijven veranderingen doorvoeren en meer afhankelijk zijn van data-analyse, zal het belang van data-governance alleen maar toenemen, wat de cruciale rol ervan voor organisaties in verschillende sectoren en op verschillende schaalniveaus onderstreept.

Thijs Van der Does