Home Data & Storage Hoe data-governance kan helpen kwaliteit en rendement van data te verbeteren

Hoe data-governance kan helpen kwaliteit en rendement van data te verbeteren

36
kwaliteit

Lange tijd stond IT-governance hoog op de agenda van organisaties, omdat de effectieve inzet van technologie kon zorgen voor concurrentievoordeel. Nu informatietechnologie langzamerhand een commodity is geworden, worden data steeds meer beschouwd als een waardevolle asset waar strategisch voordeel uit te halen is. Daardoor verschuift de aandacht nu naar data-governance.

Met de juiste data kun je goede analyses uitvoeren. En met goede analyses zijn betere besluiten te nemen. Daar komt bij dat organisaties de komende jaren te maken krijgen met een sterke toename van data. Door technologieën zoals machine learning, internet of things en kunstmatige intelligentie moeten bedrijven steeds beter nadenken hoe ze omgaan met hun data.

Kwaliteit

Over IT-governance is in de loop van de jaren al veel theoretische en praktische kennis verzameld en gepubliceerd. Dat geldt veel minder voor data-governance dat op veel vlakken nog in de kinderschoenen staat. Wel is er in de markt het besef dat data-kwaliteit van groot belang is. Schattingen van IBM uit 2012 geven aan dat de kosten voor een slechte data-kwaliteit in de Verenigde Staten jaarlijks oplopen tot wel 1,3 biljoen dollar. Verder is duidelijk dat data-governance organisaties onder meer kan helpen bij het versterken van de alignment tussen business en IT.

In de basis zorgt data-governance ervoor dat rollen en verantwoordelijkheden in data-gerelateerde gebieden helder zijn. Daarnaast biedt het een raamwerk voor het kwaliteitsbeheer van data en zorgt het voor compliance met de organisatiestrategie en met wet- en regelgeving.

Raakvlakken

In de theorievorming over data-governance zien we dat de mechanismen die hier een rol spelen vaak raakvlakken hebben met IT-governance. Dat zijn structurele, procedurele en relationele mechanismen. Besluitvormingsstructuren, gedeeld beleidstoezicht en data-eigenaarschap en -verantwoordelijkheid zijn voorbeelden van structurele mechanismen. Data-retentie-policy’s, databack-up-policy’s, het monitoren van datatoegang, service-level agreements en data-classificatie zijn voorbeelden van procedurele mechanismen en gebruikerstraining en awareness en communicatie en het delen van ideeën van relationele.

Er is echter een belangrijk verschil: IT-governance richt zich op de tastbare wereld terwijl data-governance veel meer bezig is met de niet-tastbare, digitale wereld.

Inzichten

Er is op dit moment nog geen uitgebreid kwantitatief-empirisch onderzoek over de vraag of data-governance zorgt voor betere datakwaltiet. Een kwalitatief onderzoek onder enkele klanten van Traxion leidde echter wel tot nieuwe inzichten. Doel van dit onderzoek was om zogenaamde constructs te definiëren die de dimensies van datakwaliteit beïnvloeden. Daarnaast was het doel om de onderliggende relaties met data-governance-mechanismen te bepalen. De interviews met Traxion-klanten leidden tot verschillende veronderstellingen, waaronder:

  • Een besluitvorming waar business en IT samen beslissen (het zogenaamde IT-Duopoly) zorgt voor effectievere investeringen in systeemconsolidatie. Dat zorgt weer voor minder datafragmentatie, wat een positief effect heeft op de consistentie, toegankelijkheid en tijdigheid van data. Dit komt omdat de business vaak de eigenaar van en verantwoordelijke voor de data is, en IT de juiste inzichten kan geven in wat er moet gedaan worden met de data, zodat dit in lijn is met de business-strategie)
  • Het monitoren van toegang tot data heeft een negatieve invloed op de tijdigheid van data omdat de data-entry vertraagt en de toegang tot data verslechtert.
  • Gebruikers- en awareness-training hebben een positieve invloed op compleetheid, consistentie en accuratesse van data.

Concreet voordeel

Datagroei is overal op dit moment. Organisaties zullen hoe dan ook beleid moeten ontwikkelen om daarop in te spelen. Dit, om ervoor te zorgen dat ze concreet voordeel kunnen halen uit al de data die ze verzamelen. Dat betekent dat data-governance de komende tijd hoog op de agenda zal staan.

Simon de Haan

Deze blogpost is gebaseerd op de master-thesis ‘From data governance to data quality: A theory building approach’ die Simon de Haan in juni 2019 verdedigde aan Tilburg University. Hij voerde zijn onderzoek uit bij Traxion.

 

 

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Please enter your comment!
Please enter your name here