Effectieve data governance wordt elk jaar steeds belangrijker vanwege de hoeveelheid complexe datastromen in bedrijven en ook strengere regelgeving. Organisaties die te weinig investeren in data governance zullen de komende jaren veel problemen ondervinden, terwijl degenen die dat wél doen, zullen floreren in een datagedreven wereldmarkt.
In dit artikel leggen we vier soorten data governance modellen uit inclusief hun sterke en zwakke punten. Om het begrijpelijker te maken gebruiken we een metafoor van een restaurantketen om elk data governance model uit te leggen. Zo zijn er centraal geleide voorschriften/wetten waar je aan moet houden, bijvoorbeeld belastingwetten en hygiënevoorschriften. Die worden centraal gemonitord, maar de recepten worden overgelaten aan de lokale filialen, zodat ze effectief in kunnen springen op de lokale markten.
Centrale Data Governance
Dit is een restaurantketen waarbij alle beslissingen, van menu-ontwerp tot ingrediëntenkeuze, centraal worden gemaakt door het hoofdkantoor. Elk restaurant moet strikt de richtlijnen volgen die zijn opgesteld om een consistente klantbeleving te garanderen.
Dit data governance model richt zich op een gecentraliseerd governance-team dat de regels, standaarden, en beleidsmaatregelen ontwikkelt en handhaaft. Dit team werkt meestal vanuit het hoofdkantoor en heeft de autoriteit om beslissingen te nemen over de data-architectuur, datakwaliteit, en bescherming van data over de gehele organisatie. Het is vooral effectief in sterk gereguleerde industrieën waar consistentie en naleving van groot belang zijn.
Sterke punten:
- Consistentie: Biedt uniforme standaarden en procedures over de gehele organisatie, wat leidt tot consistente datakwaliteit en -naleving.
- Controle: Sterke controle en toezicht op data-beleid en -praktijken, wat vooral handig is in gereguleerde industrieën.
- Eenvoudiger compliance: Vergemakkelijkt naleving van externe regelgeving door een gecentraliseerd overzicht en management.
Zwakke punten:
- Minder flexibiliteit: Kan te rigide zijn voor afdelingen of business units met specifieke data-behoeften die afwijken van de centrale normen.
- Langzamere besluitvorming: Beslissingen moeten vaak door hogere, centrale lagen goedgekeurd worden, wat kan leiden tot vertragingen.
Replicated Data Governance
Het hoofdkantoor stelt centrale richtlijnen vast die elk restaurant moet volgen, bijvoorbeeld over vegetarische gerechten, maar elke locatie mag deze richtlijnen aanpassen aan lokale behoeften en marktvoorwaarden. Dit zorgt voor een balans tussen het handhaven van merkconsistentie en het toelaten van regionale variatie in bijvoorbeeld menukeuzes.
Het “Replicated” data governance operating model is een benadering waarbij data governance structuren en processen worden gedupliceerd en aangepast over verschillende afdelingen of geografische locaties binnen een organisatie. In dit model is er een centraal gedefinieerde set van beleidsregels en procedures, maar elk team of elke afdeling past deze aan en implementeert ze op een manier die past bij hun specifieke operationele behoeften en context.
Sterke punten
- Aanpasbaarheid aan lokale omstandigheden: Het replicated model staat lokale aanpassingen toe, wat de relevantie en responsiviteit verhoogt.
- Behoud van merkconsistentie met lokale relevantie: Cruciale standaarden worden bewaard terwijl lokale nuances worden meegenomen.
Zwakke punten:
- Complexiteit in management en coördinatie: Het balanceren van centrale richtlijnen met lokale aanpassingen verhoogt de administratieve lasten en maakt het complexer.
- Risico op inconsistentie: Lokale variaties kunnen leiden tot inconsistenties in data management en compliance, wat datakwaliteit kan schaden.
Federatieve Data Governance
Dit is een restaurantketen waarbij elk filiaal de vrijheid heeft om zijn eigen menu’s, kooktechnieken en klantenservice aan te passen aan lokale smaken en voorkeuren, binnen het kader van overkoepelende merkrichtlijnen. In tegenstelling tot Replicated Data Governance, waarbij centrale controle behouden blijft, decentraliseert dit model de autoriteit over data governance beslissingen naar individuele restaurants, wat resulteert in een meer flexibele en aanpasbare aanpak.
Federatieve Data Governance is een benadering waarbij de autoriteit over data governance wordt gedecentraliseerd naar individuele afdelingen of business units binnen een organisatie. Elk van deze entiteiten heeft de vrijheid om zijn eigen data governance-processen en -procedures te ontwikkelen en te implementeren, terwijl ze nog steeds moeten voldoen aan overkoepelende richtlijnen en standaarden. Deze aanpak biedt flexibiliteit en maakt lokale aanpassingen mogelijk om beter aan te sluiten bij specifieke behoeften en omgevingsfactoren, terwijl tegelijkertijd de consistentie en samenhang binnen de organisatie behouden blijven.
Sterke punten:
- Balans: Combineert centrale sturing met lokale flexibiliteit, wat zowel uniformiteit als aanpasbaarheid biedt.
- Efficiëntie: Voorkomt dubbel werk en zorgt voor synergie tussen verschillende afdelingen.
Zwakke punten:
- Complexiteit: Vereist nauwkeurige afstemming en coördinatie, wat organisatorisch uitdagend kan zijn.
- Mogelijke conflicten: Risico op conflicten tussen centrale en lokale governance wanneer niet duidelijk is wie verantwoordelijk is voor wat.
Non-Invasive Data Governance
Hierbij worden de bestaande processen van elk restaurant gerespecteerd. Het hoofdkantoor biedt training en best practices om de kwaliteit te verhogen zonder de dagelijkse gang van zaken te verstoren. Restaurants worden aangemoedigd om zelf verbeteringen voor te stellen en uit te voeren, binnen bepaalde richtlijnen.
Non-invasive Data Governance, bedacht door Robert Seiner, is een subtiele benadering die bestaande processen en verantwoordelijkheden binnen een organisatie formaliseert zonder ingrijpende veranderingen te introduceren. Je zou kunnen zeggen: de weg van de minste weerstand. Deze methode benadrukt het versterken van natuurlijke data governance structuren door bewustzijn en begrip van dataverantwoordelijkheden te vergroten onder alle medewerkers. Het richt zich op het verbeteren van datakwaliteit en -beheer door samenwerking en culturele aanpassing, zonder de operationele workflow te verstoren.
Sterke punten:
- Minimale verstoring: Integreert naadloos in bestaande processen en structuren zonder grote veranderingen.
- Hoge acceptatie: Door aan te sluiten bij bestaande rollen en verantwoordelijkheden is er vaak minder weerstand tegen implementatie.
Zwakke punten:
- Minder zichtbaarheid: Kan leiden tot minder expliciete controle en zichtbaarheid van data practices.
- Afhankelijk van cultuur: Succes sterk afhankelijk van de organisatiecultuur en het bestaande bewustzijn van het belang van data governance.
Jouw ‘restaurantketen’ besturen
Elke organisatie is anders en daarmee ook de standaarden per organisatie. De ene restaurantketen is het andere niet maar ze moeten allemaal wel goed bestuurd en georganiseerd worden. Zo ook met data governance. De verschillende benaderingen variëren afhankelijk van de organisatorische behoeften, locaties, bedrijfscultuur, en specifieke langetermijn doelen.
Effectieve data governance wordt uiteindelijk niet door één team uitgevoerd: dat doe je met de hele organisatie. Daarom is het kiezen van de juiste data governance aanpak, of een slimme hybride versie van meerdere aanpakken, essentieel voor het ontwikkelen van beleid én het creëren van draagvlak voor goed gebruik van data.
Hulp nodig met data governance in jouw organisatie?
Wij helpen organisaties met het inrichten van hun data governance en ook met de praktische uitvoering ervan. We vertellen je er graag meer over.
