Gedeelde definities
Teams werken vanuit vastgelegde begrippen en kwaliteitsafspraken.
Maak eigenaarschap, definities en datakwaliteit onderdeel van de dagelijkse organisatie.
Afdelingen gebruiken soms verschillende definities en gegevens voor dezelfde indicator. Daardoor ontstaan discussies over cijfers en verantwoordelijkheid. Data governance organiseert eigenaarschap, definities, toegang en kwaliteitsafspraken rond data.
De toepassing krijgt pas betekenis wanneer deze aansluit op een concrete taak en op de informatie die daarvoor beschikbaar is.
De inrichting sluit aan op de belangrijkste data en concrete toepassingen. Daarom bepalen we vooraf wat de oplossing wel en niet moet doen, hoe de uitkomst wordt gecontroleerd en wie verantwoordelijk blijft.
Teams werken vanuit vastgelegde begrippen en kwaliteitsafspraken.
Het wordt duidelijk wie data beheert en wie verbeteringen oppakt.
Dashboards en AI kunnen bouwen op data die geschikt is voor het beoogde gebruik.
We starten bij de rapportage of toepassing waarvoor de data nodig is.
We brengen bronnen, eigenaarschap en kwaliteitsproblemen in kaart.
We leggen definities vast en maken kwaliteit meetbaar.
We pakken oorzaken aan in bron, verwerking of gebruik.
We signaleren wanneer kwaliteit of definities veranderen.
Deze service is relevant voor organisaties met meerdere databronnen en rapportages. De precieze inrichting hangt af van het proces, de beschikbare data en de risico's van de toepassing.
We beginnen daarom met een afgebakende toepassing en breiden alleen uit wanneer de eerste inrichting in de praktijk werkt.
Deze service richt zich op het volgende vraagstuk: data governance organiseert eigenaarschap, definities, toegang en kwaliteitsafspraken rond data. De precieze werking hangt af van het proces en de beschikbare data.
De service kan relevant zijn voor organisaties met meerdere databronnen en rapportages. Een concrete behoefte en bruikbare informatie zijn belangrijker dan de omvang van de organisatie.
Dat hangt af van de gekozen toepassing. We beginnen bij de vraag die moet worden ondersteund en bepalen daarna welke gegevens of bronnen daarvoor noodzakelijk en geschikt zijn.
Nee. Voor vaste, voorspelbare taken kan reguliere automatisering voldoende zijn. We kiezen het eenvoudigste middel dat het vraagstuk goed ondersteunt en voegen alleen complexiteit toe wanneer dat nodig is.
We bakenen de toepassing af, toetsen de uitkomsten met gebruikers en richten passende controle in. Na ingebruikname volgen we de werking en passen we de oplossing aan wanneer data, gebruik of context verandert.
Wil je onderzoeken waar data governance een logisch startpunt heeft? We brengen het vraagstuk, de beschikbare informatie en de randvoorwaarden samen in kaart.