Vat dit blogbericht samen met:
Al decennialang besteden veel bedrijven aanzienlijke tijd, geld en andere middelen aan het beheren en controleren van data die bedoeld is voor zakelijke doeleinden. Data is een van de krachtigste instrumenten waarover moderne bedrijven beschikken. Of de data nu door klanten, de organisatie zelf of een derde partij wordt gegenereerd, ze kan leiden tot waardevolle inzichten die zakelijke beslissingen sterk beïnvloeden en veranderen wanneer ze op de juiste manier worden ingezet.
Wanneer data echter onjuist wordt gebruikt, kan dit een organisatie blootstellen aan aanzienlijke aansprakelijkheden. De hoeveelheid gegenereerde data is de afgelopen tien jaar enorm toegenomen, wat heeft geleid tot meer overlappingen en meerdere verwerkingspunten. We hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt op gebieden zoals selfservice-analyse, cloudcomputing en datavisualisatie , maar we zijn er nog niet als het gaat om het databeheerproces.
In de huidige situatie handhaven veel organisaties databeheer nog steeds handmatig met verouderde en ad-hoc tools. Datateams besteden dagen aan het handmatig controleren van rapporten, het instellen van aangepaste regels en het vergelijken van cijfers. Naarmate het aantal databronnen toeneemt en de technologieën complexer worden, beseffen leidinggevenden in elke branche het belang van data.
Zonder data is digitale transformatie moeilijk om de organisatie voorbij de concurrentie te stuwen. Er zijn geen analyses die nieuwe inkomstenbronnen genereren. Zelfs het runnen van de basisactiviteiten is dan niet mogelijk. Om deze initiatieven te kunnen voeden, moet data echter direct beschikbaar, relevant en van hoge kwaliteit zijn. Een adequaat masterdatabeheer zorgt ervoor dat data robuuste kenmerken heeft, waardoor er daadwerkelijk waarde mee gecreëerd kan worden.
Het probleem is dat de meeste governanceprogramma's tegenwoordig inefficiënt zijn. Het probleem begint vaak aan de top, bij een directie die het potentieel voor waardecreatie in enterprise data governance niet inziet. In dergelijke gevallen wordt het een reeks beleidsregels en richtlijnen die worden gedegradeerd tot een ondersteunende functie binnen de IT-afdeling en die niet breed worden nageleefd – waardoor de initiatieven die door data worden aangestuurd eveneens ineffectief worden.
In andere gevallen proberen organisaties technologie in te zetten om het probleem op te lossen. Hoewel technologische oplossingen zoals data governance en data lake-platformen kunnen helpen, zijn ze geen wondermiddel.
Zonder kwaliteitsborging en governance missen organisaties niet alleen waardevolle datagedreven kansen, maar verspillen ze ook resources. Het opschonen en verwerken van data kan meer dan de helft van de tijd van een analytics-team in beslag nemen, inclusief die van hoogbetaalde data scientist, wat frustrerend is voor medewerkers en de schaalbaarheid beperkt. Sterker nog, de productiviteit van medewerkers in het hele bedrijf kan eronder lijden. Volgens een onderzoek besteedden medewerkers gemiddeld 30 procent van hun totale werktijd aan taken die geen toegevoegde waarde leverden, vanwege de slechte kwaliteit en beschikbaarheid van data.
Bron: McKinsey
Hoewel het lastig is om de waarde van databeheer direct toe te schrijven, zijn er talloze voorbeelden van de cruciale indirecte waarde ervan. Toonaangevende organisaties hebben miljoenen dollars aan kosten bespaard in hun data-ecosystemen en analyses en digitale toepassingen mogelijk gemaakt die miljoenen of zelfs miljarden dollars waard zijn.
Databeheer is een van de belangrijkste verschillen tussen organisaties die deze waarde wel benutten en organisaties die dat niet doen. Bovendien hebben bedrijven die te weinig in databeheer hebben geïnvesteerd, hun organisatie blootgesteld aan reële regelgevingsrisico's, wat kostbaar kan zijn.
Een robuust raamwerk voor databeheer is daarom de oplossing voor deze wijdverspreide desorganisatie. Naarmate het volume, de variëteit en de snelheid van big data blijven toenemen, moeten bedrijven beseffen dat passende principes voor databeheer een waardevol en noodzakelijk onderdeel vormen van hun succesverhaal op het gebied van bedrijfsinformatie.
Wilt u de juiste data governance implementeren?
Beheer bedrijfsgegevens met vertrouwen, zekerheid en gemakkelijke toegang dankzij onze diensten voor gegevensbeheer.
Gebrek aan databeheer heeft er vaak toe geleid dat organisaties geen tastbare voordelen uit data kunnen halen, ondanks zware investeringen in de datawaardeketen. Een databeheerframework verwijst naar het proces van het bouwen van een model voor het beheren van bedrijfsdata. Een goed geformuleerd databeheerframework stelt een organisatie in staat om richtlijnen en regels voor databeheer vast te stellen.
Bedrijven kunnen weloverwogen beslissingen nemen over hoe ze hun data beheren en zorgen voor een efficiënt gebruik van betrouwbare en goed gereguleerde data in de gehele waardeketen. De implementatie van een standaard raamwerk voor databeheer minimaliseert bovendien de kosten voor databeheer, zoals dataopslag, dataverwerking en operationele kosten.
Een van de belangrijkste drijfveren voor een zorgverlener kan bijvoorbeeld de bescherming van de privacy van patiëntgegevens zijn. Dit vereist dat gegevens veilig worden beheerd gedurende het gehele traject binnen de organisatie, om te voldoen aan de relevante overheids- en branchevoorschriften. Deze vereisten vormen de basis voor de databeheerstrategie van de zorgverlener, die vervolgens het raamwerk voor databeheer vormt.
In een sterk gereguleerde zakelijke omgeving is het voor organisaties, met name in sectoren zoals financiële dienstverlening, bankwezen en gezondheidszorg, een uitdaging om hun datagerelateerde risico's en compliance-uitdagingen te beheersen. Het definiëren van een data governance-raamwerk helpt daarom bij risicomanagement en zorgt ervoor dat de organisatie voldoet aan de groeiende vraag naar compliance met wettelijke en regelgevende eisen op het gebied van datamanagement.
Een raamwerk voor databeheer omvat elk onderdeel van het datamanagementproces van een organisatie, tot aan individuele technologieën, databases en datamodellen. Nu we het belang van een raamwerk voor databeheer begrijpen,
Naarmate meer bedrijven de overstap naar de cloud maken , moeten ze plannen hoe ze de beste praktijken voor gegevensbeheer toepassen om ervoor te zorgen dat de cloudgebaseerde, datagedreven toepassingen succesvol zijn voor eindgebruikers en dat ze voldoen aan de datastandaarden en het bedrijfsbestuur. Het goede nieuws is dat bestaande best practices goed werken in cloudomgevingen, hoewel aanpassingen meestal nodig zijn. Hieronder volgen enkele voorbeelden van best practices voor gegevensbeheer in de cloud.
1. Beheer gegevens over verschillende platformen, inclusief de cloud.
Dit geldt ongeacht of data zich on-premises, in de cloud of beide bevindt (zoals gebruikelijk is in de huidige hybride data-architecturen met meerdere platforms). Het geldt ook wanneer data naar de cloud migreert, daar ontstaat, vanuit de cloud migreert, of een combinatie hiervan. Applicatiearchitecturen en data op bedrijfsniveau die met de cloud te maken hebben, kunnen complex zijn. Maar feit is: organisaties profiteren van databeheer in de cloud door vaardigheden, bestaande teams, governancebeleid, zakelijke ondersteuning, datamanagementpraktijken en data-integratie-infrastructuur uit te breiden of te versterken.
2. Implementeer een substantiële infrastructuur voor gegevensbeheer voordat u aan de cloudmigratie begint.
In complexe situaties zoals hierboven beschreven, hebt u een krachtige architectuur en tools nodig voor data-integratie en soms ook voor applicatie-integratie. Deze infrastructuur is nodig om data regelmatig tussen platforms te migreren en te verplaatsen. Het is belangrijk om deze infrastructuur al te hebben voordat u begint met de overstap naar cloud-databeheer, omdat het later implementeren ervan risicovol en ontwrichtend kan zijn. Als organisaties al beschikken over een bestaande infrastructuur voor data-integratie, kunnen ze deze eenvoudig uitbreiden naar cloud-databeheerplatforms.
Organisaties moeten ook openstaan voor aanvullende tools die specifiek zijn ontwikkeld en geoptimaliseerd voor het type cloud en de toepassing die ze nodig hebben. Net als bij best practices voor databeheer op locatie, zijn er in de cloud best practices en tools nodig om metadata, datakwaliteit, stamgegevens en variërende datasnelheden aan te pakken. Zorg ervoor dat deze aspecten zijn geïntegreerd in uw infrastructuur en de vaardigheden van uw team.
3. Beheer data holistisch, ongeacht de locatie of het dataplatform. Bedrijven met een bestaand masterdatabeheerprogramma kunnen waarschijnlijk bestaande beleidsregels voor het gebruik van on-premises data herzien en zo de naleving garanderen voor data die van en naar de cloud wordt verplaatst. Bedrijven zonder een dergelijk programma zouden hun overstap naar de cloud moeten aangrijpen als aanleiding om een governanceprogramma op te zetten.
De belangrijkste opvatting is dat masterdatagovernance een belangrijke succesfactor is voor de meeste data-initiatieven, omdat het niet-conform gebruik van data voorkomt en datamanagement afstemt op de gewenste bedrijfsdoelen. Wanneer governance verder gaat dan alleen complianceproblemen en ook datastandaarden omvat, verbetert het tevens de bruikbaarheid, kwaliteit en betrouwbaarheid van data. Om continuïteit en controle over deze gewenste voordelen te garanderen, moet datagovernance van toepassing zijn op alle datasets, of deze nu on-premises, in de cloud of verspreid over hybride architecturen staan.
Implementeer databeheer in de cloud.
Vereenvoudig databeheer en benut de waarde van uw bedrijfsgegevens optimaal met onze multi-cloudplatformen.
In de huidige situatie is data de drijvende kracht achter de transformatie-eisen voor elke CIO en CDO. Om data te kunnen gebruiken, beheren, beschermen en inzichtelijk te maken, is een data governance-programma essentieel. De Data Governance Workshop laat organisaties zien hoe ze een data governance-programma kunnen opzetten om hun data als een waardevol bedrijfsmiddel te beheren. Dit stelt hen in staat om zeggenschap en beslissingsbevoegdheid over hun data te hebben, de waarde van hun data te verhogen en een algehele datastrategie te ondersteunen. De belangrijkste impact van de workshop is dat alle bedrijfsonderdelen verbeteren en de data-behoeften binnen de verschillende afdelingen op elkaar afstemmen.
Het belangrijkste doel van de workshop is het opstellen van een routekaart om de juiste mensen, processen en technologieën te definiëren voor de bouw van een Data Governance Center of Excellence. Tijdens dit traject zullen we gebruikmaken van best practices uit de sector en lessen die we hebben geleerd bij het helpen van onze klanten om hun doelen te bereiken.
Workshopdoelstellingen Het opzetten van een databeheerprogramma is geen klus die je van de ene op de andere dag klaart. Het vereist het vaststellen van methoden, processen en rollen. Bekijk de doelstellingen eens goed.
- Het identificeren van en afstemmen op uw huidige initiatieven op het gebied van gegevensbeheer.
- Definieer de waarde en visie van databeheer.
- Ontwikkel een databeheerstrategie die aansluit bij uw datavereisten en -cultuur.
- Definieer de rol van de directie en de belangrijkste technische en zakelijke leiders voor het programma.
- Ontwikkel en implementeer een datastrategie-roadmap voor de korte termijn, waarmee organisaties hun traject naar databeheer kunnen starten.
Verwachte resultaten Nadat u een goed beeld hebt van uw doelen, uitdagingen en huidige omgeving, kan een gedetailleerd stappenplan worden ontwikkeld met aanbevelingen gebaseerd op uw behoeften en de context van de organisatie.
- Een klantgerichte, leverancieronafhankelijke aanpak.
- Ontwikkeling van duidelijke sponsor- en data governance-teamleden
- Verduidelijking en documentatie van een passende aanpak voor databeheer.
- Een routekaart voor de korte termijn is opgesteld voor de implementatie van databeheer.
- Duidelijke stappen om het klantspecifieke traject voor gegevensbeheer te starten.
- Een gevestigd partnerschap om succes op lange termijn te garanderen.
We definiëren een workshop over databeheer als een programma over beslissingsbevoegdheden en -verantwoordelijkheden om data op de juiste manier als een waardevolle asset te behandelen, inclusief het beheren, benutten en beschermen ervan. Dus als je worstelt met databeheer, weet dan dat je niet de enige bent.
Tegelijkertijd is er nog volop ruimte voor verbetering. Bij Polestar Analytics zijn we benieuwd welke nieuwe benaderingen er zullen ontstaan om deze uitdaging aan te gaan. Als adviesbureau is het onze taak om het belang van dit onderwerp te benadrukken, zowel binnen bedrijven als in de maatschappij als geheel. Neem vandaag nog contact met ons op .