Een raamwerk voor gegevensbeheer kan worden omschreven als een verzameling processen, regels en verantwoordelijkheden die worden gebruikt om het gegevensbeheerprogramma van een organisatie te structureren. EEN solide raamwerk zal betrekking hebben op gegevensnormen, gegevensprivacy, bedrijfsstrategieën en de verantwoordelijkheden van belangrijke personen. Goed ontworpen kaders voor gegevensbeheer ondersteunen effectieve programma's voor gegevensbeheer en moeten regels en processen in de hele organisatie standaardiseren.

Zonder effectief Gegevensbeheerkunnen fouten en inconsistenties ontstaan ​​in de verschillende systemen van een organisatie. Als het gedeelte met klantaccounts bijvoorbeeld gegevens in verschillende indelingen opslaat, kan dit de gegevensintegratie voor onderzoeksdoeleinden bemoeilijken, wat kan leiden tot verkeerde informatie en slechte bedrijfsinformatie. 

Goed ontworpen kaders voor gegevensbeheer helpen ervoor te zorgen dat de gegevens betrouwbaar en gemakkelijk toegankelijk zijn en zowel vertrouwelijk als veilig worden bewaard.

Elke organisatie heeft zijn eigen unieke doelen en manieren om dingen te doen. De ene zal zich richten op internationale verkoop, terwijl de andere boekhouddiensten aanbiedt. De unieke kenmerken en doelen van een organisatie bepalen welke gegevens zorgvuldig moeten worden beheerd en vrijelijk kunnen worden gedeeld. 

De unieke behoeften van een bedrijf moeten bepalend zijn voor de Strategie voor gegevensbeheer en wordt de basis voor het raamwerk voor gegevensbeheer.

Een andere belangrijke overweging in het kader voor gegevensbeheer is het beschermen van de privégegevens van klanten. Datalekken komen wereldwijd bijna dagelijks voor. Daarom stellen overheden wetten en voorschriften vast (CCPA, HIPAA en GDPR). Een groot deel van Data Governance zou gericht moeten zijn op privacyregelgeving en het beschermen van de persoonlijke informatie van klanten en opdrachtgevers. Een goed raamwerk voor gegevensbeheer omvat controles die gegevens beschermen en voldoen aan de toepasselijke regelgeving.

Het gebruik van automatisering is opmerkelijk belangrijk geworden om arbeid te verminderen en fouten te minimaliseren. Daarom moet het ook worden opgenomen in het kader voor gegevensbeheer.

Een raamwerk voor gegevensbeheer ontwikkelen

Een raamwerk voor gegevensbeheer moet worden ontworpen om aan de individuele behoeften van de organisatie te voldoen. Het moet worden ontworpen met als doel de regels en processen van uw organisatie voor het opslaan, gebruiken en verzamelen van gegevens te standaardiseren. Op deze manier worden de operaties vereenvoudigd door de gegevens toegankelijk te maken voor alle betrokken medewerkers. Een goed ontworpen raamwerk kan helpen bij het maken van een programma dat gegevensbronnen kan identificeren, catalogi kan bouwen en gegevens kan leveren.

Beginnen met een data-volwassenheidsmodel is een goede eerste stap. Het biedt nuttige informatie voor het ontwikkelen van een raamwerk voor gegevensbeheer. EEN data volwassenheidsmodel beoordeelt en evalueert hoe goed de gegevens worden beheerd en gebruikt. Uitgangspunt is een vergelijking van de huidige staat van datagebruik ten opzichte van de gewenste staat van datagebruik. Zodra de verschillen worden begrepen, zullen de wijzigingen die moeten worden aangebracht, duidelijker worden. 

Een raamwerk voor gegevensbeheer kan het gebruik van een aantal apps en softwareprogramma's inhouden voor: master data management, datakwaliteit, datawarehousing en metadatabeheer (een Data Governance-framework kan worden gebouwd met meer dan één thema in gedachten). Een belangrijke vraag om te stellen is: "Waar worstelt het bedrijf mee met betrekking tot data?" Hieronder vindt u enkele van de belangrijke punten waarmee u rekening moet houden bij het bouwen van uw raamwerk: 

• Data kwaliteit: Gegevenskwaliteit is de toestand van gegevens, gebaseerd op de nauwkeurigheid, consistentie, volledigheid, betrouwbaarheid en hoe actueel deze is. Het meten van gegevenskwaliteitsniveaus helpt bij het identificeren van gegevensfouten. 
• Gegevensbeveiliging en privacy: Nalevings- en regelgevingsvereisten moeten worden aangepakt. Dit omvat het instellen van toegangsbeheerrechten, procedures voor gegevensprivacy, informatiebeveiligingscontroles en meer. 
• beleid: In het beleid inzake gegevensbeheer moeten de principes, normen en praktijken worden vastgelegd die nodig zijn om gegevens van hoge kwaliteit te garanderen en deze goed te beschermen. Dit beleid wordt normaal gesproken ontwikkeld door de commissie Data Governance.  
• architectuur: De operationele efficiëntie kan worden verbeterd door de gegevensintegratie te vereenvoudigen. Hierbij wordt gebruik gemaakt van architectuurcomponenten, zoals masterdatamodellering, servicegeoriënteerde architectuur, datamodellering, etc.
• Gegevensopslag en business intelligence: Het opslaan van historische gegevens kan handig zijn voor het ontwikkelen van business intelligence. Dit omvat waarschijnlijk het bouwen van datawarehouses (of een andere vorm van opslag) en vereist software en beleid. 

Rollen en verantwoordelijkheden vaststellen

Hoewel er in grote ondernemingen verschillende rollen op het gebied van gegevensbeheer kunnen worden vervuld, zouden kleine en middelgrote bedrijven drie basisverantwoordelijkheden moeten hebben: de commissie gegevensbeheer, de chief data officer, en de gegevensbeheerder. Deze rollen en verantwoordelijkheden zijn opgenomen in het dataframework, waarin wordt gecommuniceerd wie waarvoor verantwoordelijk is. Hieronder vindt u een beschrijving van de drie primaire rollen en verantwoordelijkheden:

• De Commissie Gegevensbeheer: Deze groep bestaat vaak uit de bedrijfsmanagers, IT-leiders en belanghebbenden van de organisatie. Het is verantwoordelijk voor het bepalen van beleid en normen die op het raamwerk worden toegepast. De commissie Data Governance is ook verantwoordelijk voor het oplossen van datageschillen tussen afdelingen en medewerkers en voor het zo nodig aanpassen van het beleid.

• De Chief Data Officer: Meestal wordt deze rol vervuld door een senior medewerker. Zij fungeren als tussenpersoon tussen de Data Governance-commissie en de datasteward, en het is hun verantwoordelijkheid om Data Governance-programma's en -activiteiten te coördineren. De verantwoordelijkheden van de Chief Data Officer omvatten onder meer het toezicht houden op het Data Governance-programma van de organisatie.

• De gegevensbeheerder: Als data wordt gebruikt voor onderzoek, is het hebben van een datasteward een noodzaak. In sommige opzichten, een gegevensbeheerder fungeert als de datapolitie en zorgt ervoor dat het personeel niet afdwaalt in gedrag dat datachaos veroorzaakt. Deze persoon zou een soort generalist moeten zijn, met een goed begrip van zowel IT als business. Afhankelijk van de grootte en doelstellingen van de organisatie kan de data steward opmerkelijk belangrijk zijn. 

Automatisering

Automatisering kan worden beschouwd als een cruciaal onderdeel voor succes en moet worden opgenomen in het raamwerk voor gegevensbeheer. Door automatisering in het raamwerk op te nemen, kunt u ervoor zorgen dat gegevens in de hele organisatie op de juiste manier worden gebruikt. Een belangrijk gebruik van automatisering is het continu verzamelen van metadata uit interacties met andere individuen, bedrijven en andere organisaties. De gegevens kunnen "automatisch" vertaald ook in een gestandaardiseerd formaat. 

Stappen om de overgang gemakkelijker te maken

Kaders voor gegevensbeheer organiseren mensen, processen en technologieën samen om een ​​paradigma te creëren van hoe gegevens worden beheerd, beveiligd en gedistribueerd. Maar de weg naar een Data Governance-raamwerk lijkt vaak moeilijk te bewandelen. Hier zijn drie stappen om u op weg te helpen:

• Het opschonen van de gegevens heeft als effect dat het werk waarvoor het wordt gebruikt, wordt gestroomlijnd. Het is het proces van het repareren of verwijderen van onnauwkeurige, beschadigde gegevens of gegevens die onjuist zijn geformatteerd. Het verwijdert ook dubbele gegevens. Er bestaat software voor het opschonen van gegevens, hoewel kleine hoeveelheden gegevens kunnen worden handmatig gereinigd. Nadat de gegevens zijn opgeschoond, is het belangrijk om het proces voort te zetten als er nieuwe gegevens binnenkomen. Het opschonen van gegevens kan worden gedaan met behulp van automatisering en moet worden opgenomen in het Data Governance-raamwerk. 

• Geautomatiseerde datatransformatietools kunnen worden gebruikt om een ​​verscheidenheid aan dataformaten te vertalen naar het standaardformaat dat door de organisatie wordt gebruikt. (Het kan de moeite waard zijn voor grote of groeiende organisaties om te onderzoeken) gegevensgaas en gegevensstof.)

• Door gegevens te ordenen, zijn ze gemakkelijker te vinden en te gebruiken. Door de gegevens te ordenen en te classificeren, wordt deze toegankelijker. De gegevens moeten zo overzichtelijk en gebruiksvriendelijk mogelijk worden gerangschikt, zodat iedereen met de juiste toegang gemakkelijk kan vinden wat ze zoeken. (Sommige websites lijken bijvoorbeeld geen organisatie te hebben, waardoor het voor potentiële klanten moeilijk is om hun diensten te vertrouwen.)

Communicatie en handhaving

Kaders voor gegevensbeheer moeten worden doorgegeven aan alle delen van de organisatie. Er moet een aanzienlijke inspanning worden geleverd om alle medewerkers en managers te introduceren en op te leiden over hoe het nieuwe Data Governance-programma zal werken, inclusief met wie ze moeten praten als ze problemen hebben (voornamelijk de gegevensbeheerder, hoewel ze het probleem kunnen doorverwijzen naar een technicus) .

Handhaving, nadat het Data Governance-programma is ingevoerd, is primair de verantwoordelijkheid van de datasteward. Hopelijk zal de datasteward meer optreden als opvoeder dan als pestkop. Nadat het Data Governance-raamwerk is ontwikkeld en het programma in werking is, moet het voldoen aan de wijzigingen verplicht worden gesteld. Zoals Robert Seiner, voorzitter van KIK (Kennis is Koning), eenmaal vermeld, "Je moet gezag uitoefenen en handhaven over het beheer van gegevens." 

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com