Data Governance Framework: wat is het? Belang, pijlers en beste praktijken

Wat is een data-governance-framework? 

A gegevensbeheer Framework is een gestructureerde manier om het gebruik van data in een organisatie te beheren en te controleren. Het helpt bij het vaststellen van beleid, het toewijzen van rollen en verantwoordelijkheden en het onderhouden ervan data kwaliteit en beveiliging in overeenstemming met de relevante regelgevingsnormen. Het raamwerk biedt daarom gedetailleerde documentatie over de data-architectuur van de organisatie, die nodig is om de data-assets te beheren.

Bovendien ondersteunt het raamwerk zelfbedieningstools, die technische en niet-technische gebruikers helpen de gegevens te vinden en te gebruiken die ze nodig hebben voor beheer en analyse. Met deze tools kunnen organisaties gegevens beheren, wijzigen en delen in al hun systemen, zowel in de cloud als op locatie.

Waarom is een Data Governance Framework nodig? 

Het data governance raamwerk is belangrijk voor het toepassen van consistent beleid en regels op alle organisatiedata, waardoor de betrouwbaarheid van data wordt gewaarborgd voor verschillende rollen, zoals bedrijfsleiders, datastewards en ontwikkelaars.

Onnauwkeurigheid van gegevens

Een raamwerk voor gegevensbeheer stelt normen en processen vast om de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens te garanderen. Veel organisaties worden geconfronteerd met uitdagingen als gevolg van onnauwkeurige, inconsistente of verouderde gegevens die van invloed zijn op inzichten en besluitvormingsprocessen. Het data governance raamwerk verbetert de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data van de organisatie.

Gegevensveiligheid

Het stelt richtlijnen en controles vast om gevoelige informatie te beschermen, inclusief encryptie, toegangscontroles en nalevingsmaatregelen om beveiligingsrisico's te verminderen en aan regelgeving te voldoen.

Gegevenssilo's

Een data governance raamwerk vereenvoudigt gegevens integratie en standaardisatie, doorbreekt silo’s door controle te creëren en maakt naadloze gegevensuitwisseling en samenwerking binnen de hele organisatie mogelijk.

Gebrek aan verantwoordelijkheid en eigenaarschap

Het benadrukt de verantwoordelijkheid door rollen en verantwoordelijkheden te definiëren en datastewards, eigenaren en bewaarders aan te wijzen om toezicht te houden op databeheerpraktijken en het governancebeleid effectief af te dwingen.

Inefficiënt gegevensbeheer

Dit raamwerk stelt gestructureerde processen en workflows vast voor gegevensbeheer. Het automatiseert repetitieve taken, stroomlijnt workflows en verbetert de operationele efficiëntie.

Voordelen van een Data Governance Framework  

Het biedt een gestructureerde manier om gegevens voor alle bedrijfsactiviteiten accuraat en veilig te houden en tegelijkertijd te garanderen dat deze op verantwoorde wijze worden gebruikt.

Stelt normen en verantwoordelijkheid vast

De eerste fase van data governance is het vaststellen van duidelijke standaarden, normen, verantwoordelijkheden, eigenaarschap en rollen. Dit proces zorgt ervoor dat alle leden van de organisatie, van nieuwe medewerkers tot topmanagers, zich bewust zijn van hun taken op het gebied van gegevensbeheer. De organisatie kan mismanagement van gegevens voorkomen door gedefinieerde verantwoordelijkheden te stellen en de kwaliteit en beveiliging van gegevens te handhaven.

Stelt belangrijke indicatoren en statistieken vast

Indicatoren en statistieken bieden een gedetailleerd beeld van de toestand en veiligheid van de gegevens en vormen een leidraad voor strategische beslissingen.

• Kernkwaliteitsindicatoren (KQI’s) meet de gegevenskwaliteit en help bedrijven ervoor te zorgen dat hun gegevens aan de vereiste normen voldoen.
• Sleutelgegevenselementen (KDE's) identificeer de meest kritieke gegevens binnen de organisatie en stuur de prioriteiten op het gebied van gegevensbeheer aan.
• Key Performance Indicators (KPI's) volg de gegevensprestaties ten opzichte van de bedrijfsdoelstellingen en zorg ervoor dat de gegevens aansluiten bij de bedrijfsdoelstellingen.
  • Gegevensrisico- en privacystatistieken het meten van de blootstelling van de organisatie aan datalekken en de naleving van de privacywetten, wat essentieel is voor de regelgeving.

Bouwt een uniforme datataal

Een gemeenschappelijke bedrijfstaal en datakwaliteitsregels zorgen ervoor dat iedereen in de organisatie datatermen en -standaarden op dezelfde manier begrijpt. Deze aanpak voorkomt verwarring en fouten in het gegevensbeheer en -gebruik, waardoor de communicatie binnen het bedrijf eenvoudiger wordt.

Verbetert het ontdekken en beheren van gegevens

Het raamwerk bevat methoden voor het vinden en begrijpen van alle bedrijfsgegevens. Dit proces omvat het uitzoeken hoe gegevens met elkaar in verband staan ​​en de geschiedenis ervan, het omgaan met verschillende soorten informatie en het uitvoeren van gegevensprofilering en -classificatie. Deze stappen maken het gemakkelijker om gegevens goed te beheren, zodat deze correct en betrouwbaar zijn voor het nemen van beslissingen.

Een robuust raamwerk voor gegevensbeheer helpt bij:

• Het verbeteren en beheren van de gegevenskwaliteit om ervoor te zorgen dat gegevens accuraat en nuttig zijn.
• Gegevensproblemen snel aanpakken om te onderhouden data-integriteit.
• Identificeren van data-eigenaren om de verantwoordelijkheid voor data-assets vast te stellen.
• Het bouwen van een data catalogus om gegevens te organiseren en classificeren, zodat deze gemakkelijk toegankelijk zijn.
• Referentie- en hoofdgegevens creëren om consistente gegevens in de hele organisatie te bieden.
• Het stimuleren van datageletterdheid in de hele organisatie om het begrip en het gebruik van data te verbeteren.
• Het efficiënt beschikbaar stellen en leveren van gegevens zorgt ervoor dat deze beschikbaar zijn waar en wanneer dat nodig is.

 

pijlers van a Kader voor gegevensbeheer 

Een alomvattend data-governance-framework is gebaseerd op fundamentele pijlers die ervoor zorgen dat een organisatie effectief en veilig gebruik maakt van data-assets. Ze combineren de fundamentele elementen met essentiële strategische benaderingen, waardoor een goed afgerond raamwerk ontstaat voor het beheren van gegevens op alle bedrijfsniveaus.

Datakwaliteit

Gegevenskwaliteit is essentieel voor een raamwerk voor gegevensbeheer, omdat het de regels en processen voor gegevensvalidatie, opschoning en organisatie implementeert. Het garandeert besluitvormers toegang tot nauwkeurige en consistente informatie, waardoor de besluitvorming wordt verbeterd.

Gegevens integratie

Data-integratie vereenvoudigt databeheer door data uit verschillende bronnen binnen de organisatie samen te voegen en te harmoniseren in een uniform overzicht. Deze aanpak ondersteunt verbeterde analyse, rapportage en besluitvorming door belanghebbenden een compleet bedrijfsbeeld te bieden. Bijgevolg zorgt het ervoor dat alle organisatiegegevens voldoen aan het vastgestelde beleid en nalevingsnormen, waardoor inconsistenties en fouten worden verminderd.

Data-integratie verbetert ook het databeheer door gecentraliseerd beheer mogelijk te maken, waardoor het eenvoudiger wordt om de datakwaliteit, beveiliging en toegang te controleren. Het standaardiseert de gegevensverwerkingspraktijken in de hele organisatie, waardoor een consistente implementatie en monitoring van het governancebeleid wordt gegarandeerd.

Geïntegreerde datasystemen reinigen en corrigeren data tijdens consolidatie, waardoor de datakwaliteit en betrouwbaarheid voor besluitvorming worden verbeterd. Deze gestroomlijnde aanpak helpt bij het voldoen aan de regelgeving en verhoogt de rapportage-efficiëntie, omdat alle gegevens consistent en direct beschikbaar zijn.

Gegevensprivacy en beveiliging

Deze pijler is essentieel voor het vertrouwelijk en beschikbaar houden van data-assets binnen het governancekader. Het verwijst naar het beheren en beschermen van gegevens op een manier die aansluit bij het gegevensbeheerbeleid van de organisatie. Privacy betekent ervoor zorgen dat gegevens beveiligd zijn tegen ongeoorloofde toegang en direct beschikbaar zijn voor geautoriseerde gebruikers, allemaal onder het toezicht en de regels die zijn vastgelegd door het governance-framework. Organisaties kunnen gegevens beschermen door gebruik te maken van sterke encryptie, toegangscontroles in te stellen en compliance-mechanismen te volgen.

Het schept vertrouwen tussen klanten, partners en belanghebbenden, beschermt de reputatie van de organisatie en vermindert het risico op juridische en financiële gevolgen als gevolg van datalekken.

Gegevensarchitectuur

De rol van data-architectuur is het bieden van een gestructureerd raamwerk voor het ontwerpen, organiseren en beheren van data-assets. Data-architectuur zorgt ervoor dat gegevens consistent worden opgeslagen, toegankelijk en gebruikt door datamodellen, schema's en opslagmechanismen te definiëren.

Een duidelijke data-architectuur ondersteunt het databeheer door duidelijke richtlijnen op te stellen voor het beheer van data en ervoor te zorgen dat deze voldoen aan het beleid en de standaarden van de organisatie.

Beheer van gegevensactiva

Het benadrukt de noodzaak om alle data-elementen, inclusief dashboards, code en data science-modellen, te behandelen als essentiële activa binnen het governance-framework gedurende hun hele levenscyclus.

Het stelt voor om een ​​alomvattende visie op governance aan te nemen die data en analyses omvat, om een ​​grondig beheer van en toezicht op alle data-assets te garanderen.

Bottom-up-benadering

Naarmate het datagebruik toeneemt, moeten bedrijven de rol van databeheer delen tussen makers en gebruikers van data. Deze gedecentraliseerde aanpak geeft iedereen de verantwoordelijkheid voor databeheer, en brengt ze in lijn met meer inclusieve en collaboratieve databeheermodellen zoals data mesh.

Het betekent dat het bestuur over verschillende bedrijfsgebieden is verspreid, waarbij elke domeineigenaar voor zijn gegevens zorgt en tegelijkertijd de bredere organisatorische richtlijnen volgt.

Routinematig beheer van de workflow

Data governance mag niet alleen maar gaan over het voldoen aan compliance of gezien worden als een extra taak. In plaats daarvan moeten teams het integreren in de dagelijkse werkprocessen om ervoor te zorgen dat ze beslissingen baseren op nauwkeurige gegevens. Het wordt dan een essentieel onderdeel van de strategische besluitvorming binnen de organisatie.

Een data governance raamwerk is onvolledig zonder de kernelementen: mensen, processen en technologie. Elk van hen speelt een cruciale rol bij het effectief maken van het raamwerk.

Mensen: de kern van bestuur

Succesvol databeheer is afhankelijk van samenwerking en zorgvuldige planning door mensen in de hele organisatie.

Belangrijke overwegingen bij het implementeren en opzetten van data governance zijn onder meer:

• Inzet: Beoordelen of individuen toegewijd zijn aan de principes van data governance.
• Rollen en verantwoordelijkheden: Het duidelijk definiëren en formeel documenteren van de rollen en verantwoordelijkheden van alle betrokkenen bij data governance.
• Vaardigheden en datageletterdheid: Ervoor zorgen dat teamleden over de noodzakelijke vaardigheden en kennis van gegevens beschikken om governancestrategieën effectief te implementeren.
• Change Management: Het ontwikkelen van een plan met sponsors om afstemming te ondersteunen en organisatiebrede buy-in te stimuleren.
• Identificatie van belanghebbenden: Herkennen van belanghebbenden op het gebied van databeheer in de hele organisatie.
• Deskundigheid op peil houden: Begrijpen waar expertise zich binnen de organisatie bevindt om deze te benutten voor governance-initiatieven.

processen

Processen zoals gegevensverzameling, opslag, integratie en kwaliteitsborging zijn van cruciaal belang om te verifiëren dat gegevensbeheerpraktijken consistent zijn in de hele onderneming.

Belangrijke aspecten waarmee u rekening moet houden bij het afhandelen van deze processen zijn:

• Realistische definities en doelen: Vaststellen van praktische en haalbare datadefinities, regels en doelstellingen.
• Modernisering van bedrijfsprocessen: Het bijwerken van bedrijfsprocessen om databeheer te integreren, waardoor het vermogen om betekenisvolle resultaten te leveren wordt vergroot.
• Integratie van bestuur: Het beoordelen en aanpassen van bedrijfsregels om data governance naadloos te integreren.

Tot de bijdragen behoren onder meer bedrijfs- en IT-experts die de noodzakelijke context bieden voor inspanningen op het gebied van databeheer.

Ze zijn essentieel bij:

• Technologie: effectief bestuur mogelijk maken

Technologie biedt de tools en platforms voor het implementeren van betrouwbare data-governance-processen, zoals dataprofilering, lineage- en metadata-tools, en het gebruiken van technologie om de data-governance-processen te automatiseren, schalen en versnellen.

Hoe werken data governance-frameworks? 

Kaders voor databeheer verschillen van bedrijf tot bedrijf, maar omvatten over het algemeen verschillende kerncomponenten die hierboven zijn besproken en die bepalen hoe gegevens binnen een organisatie worden beheerd en gebruikt.

Laten we verder bespreken hoe deze raamwerken doorgaans werken.

Eigendom begrijpen

Eigenaarschap betekent identificeren wie de regels, het beleid, de definities en de standaarden voor het beheer van gegevens opstelt. Een bedrijf kan bijvoorbeeld een Data Governance Office (DGO) oprichten om leiding te geven aan het data governance-initiatief. Het initiatief kan bestaan ​​uit een toegewijd team, een groep belanghebbenden of zelfs één persoon, zoals een data-architect, afhankelijk van de omvang en behoeften van de organisatie.

Op verschillende afdelingen worden datastewards aangesteld om ervoor te zorgen dat iedereen zich aan deze normen houdt en om aanbevelingen te doen. In grotere bedrijven kunnen verschillende raden zich richten op verschillende aspecten van gegevensbeheer, zoals gegevensopslag, kwaliteit en bescherming.

Doelen stellen

Het definiëren van duidelijke doelen en meetgegevens is de sleutel tot het meten van het succes van een data governance-initiatief. De Instituut voor gegevensbeheer stelt voor zich te concentreren op de impact van data governance-initiatieven op:

• Hoe goed ze aansluiten bij de organisatiedoelstellingen.
• De effectiviteit bij het verbeteren van datakwaliteit en compliance in projecten.
• De integratie van governanceprincipes in professionele disciplines.
• De adoptie van data governance-praktijken onder individuen binnen de organisatie.

Een zorgaanbieder kan zich bijvoorbeeld ten doel stellen om het aantal fouten in patiëntgegevens in het eerste jaar met 20% te verminderen om de patiëntenzorg te verbeteren en fouten in de facturering te verminderen.

Meting van prestatie

Om bij te houden hoe goed het data governance raamwerk werkt, gaat het om het instellen van verantwoordelijkheden voor taken die nodig zijn voor compliance, zoals het aanwijzen van een datasteward of het benoemen van een data security officer. Deze taken moeten goed gedocumenteerd en herhaalbaar zijn en verschillende aspecten van data governance bestrijken, zoals het toekennen van beslissingsrechten, het beheren van veranderingen, het oplossen van problemen en het waarborgen van de datakwaliteit.

Een financiële instelling kan bijvoorbeeld een systeem implementeren om de toegangsrechten tot gevoelige financiële gegevens regelmatig te beoordelen en bij te werken, zodat alleen geautoriseerd personeel deze informatie kan bekijken of wijzigen.

Technologie goedkeuren

Het kiezen en goedkeuren van technologie is een ander belangrijk aspect, waarbij belanghebbenden beslissen over de tools en systemen die worden gebruikt om gegevens te verwerken, op te slaan en te beveiligen. Het garandeert ook dat deze technologieën over de nodige controles beschikken om datalekken te voorkomen.

Relevant personeel in een e-commercebedrijf kan bijvoorbeeld besluiten om het gebruik van een cloudopslagoplossing goed te keuren die encryptie en multi-factor authenticatie biedt om klantgegevens te beschermen.

Samenwerkingsnormen vaststellen

Beslissen hoe data-stakeholders data creëren, gebruiken of reguleren binnen de organisatie zullen samenwerken, inclusief het bepalen wie betrokken moet worden bij besluitvormingsprocessen en wie geïnformeerd moet worden over beslissingen.

Een productiebedrijf kan bijvoorbeeld ingenieurs, productiemanagers en kwaliteitscontrolespecialisten betrekken bij de discussies over het verzamelen en gebruiken van productielijngegevens om de efficiëntie en productkwaliteit te verbeteren.

Voorbeelden van data governance-framework  

Er zijn verschillende beproefde data governance raamwerken in gebruik. Elk raamwerk voldoet aan de behoeften en vereisten voor effectief gegevensbeheer.

De DAMA International Data Management Body of Knowledge (DMBOK)

DAMA-DMBOK is een uitgebreid raamwerk dat de standaard industriële praktijken voor gegevensbeheer schetst. Het behandelt vele onderwerpen, waaronder data governance, architectuur en modellering, en biedt een holistische benadering voor het beheren en besturen van data-assets.

Het Data Governance Institute Framework (DGI)

Het Data Governance Institute (DGI) biedt een raamwerk gericht op governancepraktijken. Het legt de nadruk op het vaststellen van rollen, verantwoordelijkheden en processen om ervoor te zorgen dat gegevens als een asset worden beheerd. Dit raamwerk is vooral nuttig voor organisaties die data governance willen implementeren met een duidelijke nadruk op verantwoording en rentmeesterschap.

Het CMMI Data Management Maturity (DMM)-model

Het Data Management Maturity (DMM)-model biedt een alomvattende aanpak voor het verbeteren van de data governance-praktijken van een organisatie. Het schetst de essentiële componenten van data governance, inclusief datakwaliteit, operaties en platforms, en biedt een pad naar het bereiken van hogere niveaus van datamanagementvolwassenheid.

Het Data Management Capability Assessment Model (DCAM) van de EDM Council

De DCAM van de EDM Council is een industriestandaard raamwerk voor het evalueren en verbeteren van databeheer- en governancepraktijken. DCAM biedt een gestructureerde aanpak met gedefinieerde principes en mogelijkheden voor verschillende aspecten van data governance, waaronder data-architectuur, kwaliteitsmanagement en beveiliging.

ISO/IEC 38500 IT-governanceframework

Hoewel ISO/IEC 38500 in de eerste plaats een IT-governanceframework is, heeft het aanzienlijke implicaties voor datagovernance. Het begeleidt organisaties die IT (inclusief datamiddelen) gebruiken om bedrijfsdoelen te bereiken, naleving van de regelgeving te garanderen en risico's te beheren.

Hoe creëer je een raamwerk voor gegevensbeheer?  

Het bouwen en implementeren van een raamwerk voor data governance impliceert een strategisch proces dat prioriteit geeft aan het correct beheren van de data-assets van een organisatie. Dit raamwerk is essentieel voor het verbeteren van databeheer binnen bedrijven. De volgende stapsgewijze handleiding vereenvoudigt de aanpak:

1. Gegevensbeheer begrijpen

A. De reikwijdte en doelstellingen van het data governance-initiatief definiëren.

B. Breng belanghebbenden op één lijn met doelstellingen op het gebied van databeheer, zoals het verbeteren van de besluitvorming, het waarborgen van naleving van de regelgeving en het verbeteren van de operationele efficiëntie.

2. Gegevensdomeinen identificeren

A. Categoriseer gegevens in domeinen op basis van hun relevantie voor het bedrijf, zoals klantgegevens, productgegevens, financiële gegevens, enz.

B. Begrijp het datalandschap om gegevens in de hele organisatie effectief te beheren.

3. Eigendom en consumptie identificeren

A. Bepaal gegevenseigenaren die verantwoordelijk zijn voor de nauwkeurigheid, privacy en veiligheid van elk gegevensdomein. 

B. Identificeer dataconsumenten die voor hun werk toegang tot de data nodig hebben. 

C. Creëer verantwoordelijkheid en duidelijkheid over rollen en verantwoordelijkheden. 

4. Gegevens valideren en documenteren

a. Documenteer de levenscyclus van gegevens, inclusief de oorsprong, de interne stroom, gebruikersinteracties en toepassingsdoeleinden.

b. Verifiëren Nauwkeurigheid van de gegevens en consistentie.

C. Registreer governancebeleid, standaarden en procedures voor referentie en duidelijkheid in gegevensbeheer.

5. Gegevensbeveiliging beoordelen

A. Voer beveiligings- en risicobeoordelingen uit op verschillende gegevenstypen om kwetsbaarheden en bedreigingen te identificeren. 

B. Geef prioriteit aan risico's en implementeer beschermende maatregelen voor gevoelige informatie. 

C. Zorg ervoor dat de wettelijke vereisten worden nageleefd en bouw vertrouwen op bij klanten en partners door blijk te geven van toewijding aan gegevensbeveiliging.  

Beste praktijk voor data governance-frameworks 

Bedrijven moeten bepaalde best practices omarmen om een ​​praktisch raamwerk voor gegevensbeheer te creëren dat succes op de lange termijn garandeert. Deze praktijken zijn bedoeld om aan de huidige behoeften te voldoen en zich tegelijkertijd aan te passen aan toekomstige uitdagingen.

Betrek belanghebbenden vroeg in het proces 

Betrek de belangrijkste belanghebbenden van verschillende afdelingen bij het definiëren van de reikwijdte en doelstellingen van data governance om alle activiteiten af ​​te stemmen op de doelstellingen en prioriteiten van de organisatie.

Gebruik gegevenscatalogi 

Implementeer gegevenscatalogi om gegevensassets te categoriseren en documenteren. Bij deze aanpak gaat het erom data efficiënt te organiseren, zodat deze gemakkelijk toegankelijk en begrijpelijk zijn voor gebruikers binnen de organisatie. Het vergemakkelijkt de gemakkelijke identificatie van datadomeinen en eigendomsverantwoordelijkheden door inzicht te bieden in data-assets en de bijbehorende metadata.

Stel datastewards aan 

Stel voor elk datadomein speciale datastewards aan om toezicht te houden op de datakwaliteit en te dienen als contactpunt voor alle datagerelateerde vragen. Deze stewards handhaven het databeheerbeleid en handhaven de kwaliteit en veiligheid van de gegevens binnen hun respectieve domeinen.

Automatiseer documentatieprocessen 

Hefboomwerking automatisering tools om de documentatie van datalevenscycli, governancebeleid en procedures te stroomlijnen. Deze tools verbeteren de efficiëntie en nauwkeurigheid bij het bijhouden van up-to-date gegevens over gegevensbeheeractiviteiten.

Regelmatige training geven

Bied doorlopende trainingssessies om belanghebbenden voor te lichten over de principes van data governance, best practices en compliance-eisen. Deze training zorgt ervoor dat alle deelnemers het data governance-beleid van de organisatie begrijpen en effectief implementeren.

Implementeer gegevensbeveiligingsmaatregelen 

Gebruik beveiligingsmechanismen zoals encryptie, toegangscontrole en monitoringsystemen om gevoelige gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang, inbreuken en schendingen van de naleving. 

Conclusie  

Een sterk raamwerk voor databeheer stelt organisaties in staat hun data-assets proactief te beheren en er maximale waarde uit te halen. Bedrijven kunnen een raamwerk implementeren door belanghebbenden zorgvuldig te betrekken, rollen te definiëren en uitgebreide planning te maken. Het implementeren van een data governance-framework vereist een toewijding aan voortdurende verbetering en flexibiliteit als reactie op nieuwe zakelijke en technologische verschuivingen.

Voor een succesvolle implementatie is het gebruik van data governance tools of data management tools met governance features essentieel. Astera's platform vereenvoudigt databeheer voor bedrijven en biedt tools voor uitgebreid databeheer. Het maakt het mogelijk om rollen en verantwoordelijkheden duidelijk toe te wijzen, zodat datastewards en eigenaren hun gegevens gemakkelijk kunnen overzien en controleren. Deze transparantie helpt bij het implementeren van governancebeleid en het handhaven van de gegevensintegriteit in de hele organisatie.

Astera stelt u in staat uw gegevens effectiever te gebruiken en betere bedrijfsresultaten te behalen, terwijl u de complexiteit van de gegevens minimaliseert.

Start een gratis proefperiode or boek een demo vandaag om te verkennen Astera's suite voor gegevensbeheer en governance-oplossingen.