Menig bedrijf of overheidsorganisatie realiseert zich inmiddels dat het loont om goed voor je data te zorgen. Data wordt gezien als een asset waarbij er volop kansen liggen om te je onderscheiden van je concurrenten. Veel is nog in ontwikkeling en alleen jij beschikt over toegang tot jouw data.

De praktijk blijkt vaak weerbarstig. Een data scientist in een willekeurige organisatie is doorgaans driekwart van zijn of haar tijd kwijt aan het op orde brengen van de benodigde data in plaats van het eigenlijke werk: het ontwikkelen van slimme modellen. Om nog maar te spreken van de inspanning die het vervolgens kost om de data die nodig is voor het dagelijks toepassen van het model op orde te krijgen en te houden. In plaats van een discussie over het toepassen van data in de bedrijfsvoering gaat deze vaak eerder over de vraag of de gegevens wel kloppen en gebruikt kunnen worden. De beloftes over de inzet van data als het nieuwe goud blijken in de praktijk te botsen met de welhaast als onmogelijk oplosbaar ervaren kluwen van kwaliteitsvraagstukken, onduidelijkheid over definities, de niet te garanderen beschikbaarheid of de vraag of de data wel voor het beoogde doel gebruikt mag worden.

De meeste organisaties, of het nu de overheid of de private sector betreft, hebben hun data gewoon niet op orde.

De bedrijfsfunctie Data Management heeft tot doel om alle data-gerelateerde randvoorwaarden geregeld te hebben zodat de organisatie kan beschikken over de data in lijn met het beoogde gebruik, waarbij wordt voldaan aan relevante wet- en  regelgeving en de  organisatie waar nodig zich op een transparante maner kan verantwoorden over het gebruik van de data.

Data Management als bedrijfsfunctie

Inmiddels groeit het besef dat als we data als een asset beschouwen en als zodanig willen inzetten het noodzakelijk is om het op een met andere bedrijfsmiddelen vergelijkbare manier te beheren. Met een organisatie en met standaarden zoals we dat kennen van meer klassieke assets zoals kapitaal en medewerkers. Overheid en bedrijfsleven kiezen er in toenemende mate voor om hiervoor Data Management als nieuwe bedrijfsfunctie vorm te geven, onder leiding van een Chief Data Officer en ondersteund door een CDO-Office – analoog aan het CIO-Office. Veelal wordt hierbij gerefereerd aan de onder de naam DAMA BOK[1] beschreven theorie.

De CDO is verantwoordelijk voor deze Data Management bedrijfsfunctie. De functie omvat alle relevante disciplines die integraal aandacht vragen om gegevens de beoogde bijdrage te kunnen laten leveren aan de bedrijfsstrategie. Die beoogde bijdrage wordt vastgelegd in de data-strategie – die per definitie primair een business-verantwoordelijkheid is. De CDO is verantwoordelijk voor het opstellen en uitvoeren van de datamanagement-strategie. Dit betreft dus twee verschillende aandachtsgebieden. Samenvattend, Data Management gaat over de randvoorwaarden om data te kunnen inzetten voor het beoogde business-doel.

Het werkveld van de CDO betreft in principe om alle beschikbare data in een organisatie – niet alleen om data voor besluitvorming, analyse en AI zoals soms nog wel eens abusievelijk wordt verondersteld.

Meerdere disciplines

Data Management wordt opgedeeld in meerdere disciplines. Dit varieert van de governance functie, architectuur, datakwaliteit, datawetgeving en -ethiek, tot aan technologie en de data-operatie.

De data governance discipline ziet beleidsmatig en soms ook operationeel toe op alle datamanagement-functies. Hier wordt bedrijfsbreed beleid ontwikkeld op het gebied van datamanagement en wordt deze vertaald in concrete uitvoeringsrichtlijnen en standaarden. De governance-functie houdt tevens zicht op de ontwikkeling van relevante wet- en regelgeving met betrekking tot gegevens en vertaald deze naar richtlijnen voor de eigen organisatie.  Ook vindt hier de prioritering plaats over welke aspecten van datamanagement aandacht behoeven. Tevens is er aandacht voor het bewaken van de raakvlakken met de aspecten privacy, informatiebeveiliging, duurzame toegankelijkheid en technologie. Als laatste omvat data governance ook de monitor-functie die toeziet op de toepassing van interne richtlijnen en standaarden.

Het aangehaalde DAMA BOK beschrijft uitgebreid alle onderdelen. De omvang (600 pagina’s) en herhaling van behandeling van aspecten maakt dit document weinig toegankelijk. Om die reden is binnen Deltiq het Deltiq DM Framework ontwikkeld – een op DAMA gebaseerde samenvatting van de relevante disciplines en circa 80 onderliggende aspecten.

[1] DAMA International is een non-profit, leveranciersonafhankelijke, wereldwijde vereniging van technische en zakelijke professionals die zich toelegt op het bevorderen van de concepten en praktijken van databeheer.  https://www.dama.org/cpages/body-of-knowledge