Datamanagement is de praktijk van het efficiënt, veilig en kosteneffectief verzamelen, opslaan en gebruiken van data. Het is belangrijk voor elke organisatie die data wil inzetten als een grondstof voor processen om de organisatiedoelen te bereiken. Datamanagement is echter geen eenvoudige taak. Het brengt veel uitdagingen en complexiteiten met zich mee die je allerminst alleen met tooling kunt oplossen.
Het is daarom belangrijk om als je een overweging maakt voor datamanagement, rekening te houden met drie belangrijke aspecten: tooling, processen en mensen. Dit zijn drie componenten waaruit het datamanagement-ecosysteem bestaat, en die het succes ervan gezamenlijk bepalen. In dit artikel willen we hier bij stilstaan, en ook waarom dit van invloed is op de keuze voor een partner die je hierbij kan ondersteunen. Laten we eerst eens bekijken waarom deze drie aspecten zo belangrijk zijn.
Tools
Tools zijn de software- en hardwareoplossingen die je gebruikt voor datamanagement. Tools helpen je bij het automatiseren, stroomlijnen en optimaliseren van datamanagement. Denk hierbij aan het binnenhalen van data, de transformatie van data, opslag, beveiliging, kwaliteit, governance, analyse en rapportage. Het vinden van de juiste tools voor datamanagement is belangrijk omdat deze de prestaties, schaalbaarheid, betrouwbaarheid en bruikbaarheid van je data beïnvloeden.
Zaken waarmee je onder ander rekening mee moet houden bij het selecteren van tools zijn:
- wat voor data je wilt gaan beheren (type, volume enz.);
- het beschikbare budget en de business case;
- de compatibiliteit en interoperabiliteit met bestaande systemen;
- gebruiksgemak en beheer;
- beveiliging en wet- en regelgeving.
Waar je ook over na moet denken is hoe de datamanagement-oplossing je organisatie gaat ondersteunen (use case), en hoe andersom je organisatie het datamanagement en de tooling gaat ondersteunen (beheer en adoptie). Ze zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden omdat data uiteindelijk één van de belangrijkste grondstoffen voor inzicht in, en waarde voor je bedrijfsstrategie. Deze samenwerking uit zich in de processen. Datamanagement is uiteindelijk zelf een bedrijfsproces dat andere bedrijfsprocessen kan ondersteunen en optimaliseren. Door over je bedrijfsprocessen na te denken, kun je je datamanagement beter afstemmen op je organisatiedoelen en -behoeften.
Processen
Bedrijfsprocessen en datamanagement-processen zijn beiden belangrijk voor het succes van je organisatie, maar ze hebben verschillende doelen en kenmerken. Bedrijfsprocessen zijn de taken en activiteiten die jouw organisatie uitvoert om specifieke bedrijfsdoelstellingen te bereiken, zoals het leveren van je product of dienst aan de klant. Datamanagement-processen zijn de beleidsmaatregelen en procedures die jouw organisatie toepast om de data die nodig is als grondstof in de bedrijfsprocessen te beheren, van invoer tot archivering of verwijdering, door de hele organisatie.
Bedrijfsprocessen zijn gericht op het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit van de organisatie, terwijl datamanagement-processen gericht zijn op het verbeteren van de kwaliteit, betrouwbaarheid, en zichtbaarheid van de data. Bedrijfsprocessen en datamanagement-processen zijn nauw met elkaar verbonden omdat de data de bedrijfsprocessen voedt en ondersteunt, en de bedrijfsprocessen op hun beurt de data genereert om het na het datamanagement-proces weer te gebruiken.
Datamanagement-processen
Datamanagement-processen zijn de methoden en procedures die bepalen hoe datamanagement-activiteiten worden uitgevoerd. Deze processen helpen bij het vaststellen van de werkwijze, best practices, en richtlijnen voor je datamanagement, waardoor de consistentie, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van je data wordt gewaarborgd. Het ontwerpen en implementeren van effectieve processen voor datamanagement is dus van cruciaal belang omdat deze de kwaliteit, bruikbaarheid en waarde van je data beïnvloeden.
Enkele voorbeelden van datamanagement-processen zijn:
- het beheren van de data-levenscyclus, dat de fasen omvat van het creëren, verwerven, opslaan, gebruiken en buiten gebruik stellen van data;
- het managen van de datakwaliteit, waarbij de beoordeling, verbetering en monitoring van datakwaliteit-dimensies betrokken zijn, zoals volledigheid, validiteit, nauwkeurigheid, consistentie en tijdigheid;
- de data governance, dat het raamwerk en de structuur biedt voor datamanagement, inclusief data-eigendom, rentmeesterschap, rollen, verantwoordelijkheden, beleid en regels
Met datamanagement-processen stem je je data management-oplossing dus af op de behoeften en doelen van je organisatie, en verbeter je de kwaliteit, betrouwbaarheid en de zichtbaarheid van je data. Waar je bij het ontwikkelen van deze processen nadrukkelijk rekening mee moet houden zijn de rollen en verantwoordelijkheden van de belanghebbenden in deze processen. Daarmee gaan we naar misschien wel het belangrijkste aspect van het succesvol toepassen van datamanagement: de mensen.
Mensen
Misschien zelfs nog meer dan bij de processen komt datamanagement samen bij de mensen in je organisatie. Mensen zijn belangrijk voor effectief datamanagement in een organisatie omdat ze je data begrijpen, gebruiken en verbeteren.
Datamanagement in je organisatie is afhankelijk van de betrokkenheid en expertise van mensen uit verschillende afdelingen, en niet alleen de afdeling IT. Het diepe inzicht in de data, hoe het wordt gebruikt, en welke eisen eraan worden gesteld, zit namelijk verspreid door de hele organisatie. De gehele organisatie zorgt er ook voor dat de data schoon, gestructureerd, veilig en toegankelijk is voor analyse.
Daarom is het belangrijk dat mensen van alle relevante organisatieonderdelen worden betrokken bij bijvoorbeeld het beschrijven van de data in een datacatalogus, en bij het opstellen van normen, processen en beleid om de data governance te waarborgen. Uiteindelijk zijn het ook de mensen die je data gebruiken om waardevolle inzichten te genereren en de organisatiedoelstellingen te bereiken.
Het betrekken van mensen bij datamanagement is van cruciaal belang omdat zij de cultuur, de samenwerking en de omgang met data beïnvloeden.
Enkele factoren waaraan je moet denken bij het betrekken van mensen zijn:
- de bestaande vaardigheden en competenties van datamanagement-professionals en business gebruikers;
- de prikkels en beloningen voor prestaties en bijdragen op het gebied van datamanagement;
- de aandacht voor feedback, evaluatie en tevredenheid over datamanagement;
- de samenwerking en structureel overleg van datamanagement-teams en belanghebbenden in bijvoorbeeld ‘de business’.
Enkele voorbeelden van datamanagementrollen zijn:
- data-eigenaren: de afdelingen of collega’s die de autoriteit en verantwoordelijkheid voor bepaalde data hebben;
- datastewards: de dataspecialisten die de datakwaliteit, de governance en de bruikbaarheid verzorgen;
- data-analisten: de dataprofessionals die data-analyse en rapportage uitvoeren om inzichten en aanbevelingen te genereren.
Een datamanagement-partner
Bij een complexe aangelegenheid als datamanagement is belangrijk om te begrijpen vanuit welke richting je ondersteuning kunt krijgen, of zou moeten zoeken. In de eerste plaats krijg je te maken met de leverancier van je tooling.
Hoewel ze in eerste instantie de schijn tegen hebben als het gaat om het zijn van een partner (ze willen immer hun product aan je verkopen) mag je weldegelijk een opstelling als partner verwachten. Wat je minimaal van de leverancier (vendor) mag verwachten is dat:
- ze je helpen te begrijpen wat de requirements zijn en hoe de technologie hierop aansluit.
- ze een goede theoretische en praktijkkennis van het volledige datamanagement vakgebied (bv DAMA-certificering).
- ze een brede IT-kennis en ervaring hebben om ook bredere met je mee te kunnen denken.
- ze je lokaal kunnen ondersteunen bij implementatie en support, in je moedertaal, en tijdens jouw kantooruren.
Datamanagement is een complexe en uitdagende onderneming die een zorgvuldige afweging van hulpmiddelen, processen en mensen vereist. Door de juiste tools te kiezen, effectieve processen te ontwerpen en mensen te empoweren en te betrekken, kun je succesvol databeheer realiseren dat waarde en inzichten voor jouw organisatie opleveren.
Kies voor een partner die verder kan kijken dan alleen datamanagement. Die alle aspecten van datamanagement kent, en die kan implementeren
