De mening van een expert over data governance

Bij Funnel zijn ze niet bang om toe te geven dat ze het soms bij het verkeerde eind hebben. Nou ja, misschien niet zozeer “fout” als wel niet volledig op de hoogte. We zijn tenslotte ook maar mensen - ondanks alle data waar we dagelijks mee werken.

Dat was onlangs het geval, toen een scherpzinnige waarnemer Funnels recent stuk over data governance. Hoewel het stuk veel onderwerpen onder de paraplu van data governance behandelde, miste het misschien wat context en een vooruitdenkend standpunt over de zaak.

Gelukkig was dit geen doorsnee lezer. Het was Dassen Carbo, Consulting Director bij Artefact - een Funnel Solution Partner. Toevallig is Ties een expert op het gebied van moderne data governance, en werkt hij elke dag met klanten om best-in-class data governance structuren te creëren. Dus besloten ze om samen te gaan zitten en zijn beste ideeën over wat er gemist werd in het artikel vast te leggen.

Aan het begin van het gesprek wees Ties erop dat er drie belangrijke elementen zijn die zijn klanten het meest verkeerd begrijpen over het onderwerp.

Ten eerste zien veel mensen dit als een IT-probleem. Het is niet moeilijk om te zien waarom. Data governance omvat veel potentieel complexe technische componenten zoals modellen, processen en platforms. Vanuit het perspectief van Ties reiken de implicaties van een goede governance echter veel verder dan IT.

“Natuurlijk, er zijn veel technische onderdelen aan data governance,” zei Ties, “maar het is een organisatiebreed onderwerp.”

Dit speelt in op de tweede misvatting: mensen denken dat het alleen om naleving gaat.

De waarheid is dat dit onderwerp zoveel meer omvat. Compliance rondom zaken als GDPR zijn slechts één onderdeel van hoe een goede data governance uw hele organisatie kan beïnvloeden. In feite adviseert Ties haar klanten vaak om compliance-kwesties te zien als het sluitstuk van nieuwe data governance-structuren...

Dat brengt ons bij onze derde misvatting.

Volgens Ties werken veel teams geïsoleerd van elkaar aan data governance-kwesties. Een deel van de organisatie werkt aan data governance maar richt zich alleen op naleving, terwijl een andere groep ervoor zorgt dat data in magazijnen van de juiste kwaliteit is, en meer.

De juiste aanpak is om dit alles holistisch te bekijken, als één gigantisch data ecosysteem. Als u data governance vanuit een breder perspectief begint te zien, begrijpt u al snel dat het een bedrijfsbreed probleem is.

Ties ziet data governance bijna als een keuken. U moet uw keuken zo schoon mogelijk houden. Deze netheid (en het schoonmaken zelf) kunt u zien als uw data compliance rollen en verantwoordelijkheden, beleidsregels en processen. U moet echter nog steeds in die keuken koken, toch? Waarom zou u anders een keuken hebben?

Ervoor zorgen dat al uw kookgerei op zijn plaats staat, dat uw potten en pannen klaar zijn, dat uw souschefs goed zijn opgeleid, dat uw recepten worden gevolgd en dat uw eten naar de gasten gaat, dat is de rest van data governance.

Ziet u wel? Een schone keuken helpt u bij het leveren van een geweldige voedselervaring, net zoals data governance u kan helpen waarde te halen uit data.

Ok. We weten dat naleving slechts één onderdeel is van het hele data governance concept. Hoe zit het met de rest? Volgens Ties zijn er vier hoofdcomponenten: data structuren, data beleid, data bedrijfsmodellen, data hulpmiddelen.

Tijdens ons gesprek vertelde Ties dat data governance vaak over het hoofd wordt gezien in veel organisaties waar hij mee te maken heeft. Daar lijkt echter langzaam verandering in te komen.

Nu bedrijfsleiders zich bewust worden van het belang van data als strategisch bedrijfsmiddel, beginnen ze ook de waarde van goed bestuur in te zien.

Zelfs verschillende afdelingen beginnen in te zien dat data governance niet langer alleen een IT-kwestie is. Bij marketing bijvoorbeeld, begrijpen we hoe waardevol data van hoge kwaliteit kan zijn. Maar alleen marketeers kunnen de kwaliteit van de data meten in een marketingcontext.

“Het IT-team kan u niet vertellen of de data correct is,” zei Ties. “Ze kunnen u alleen vertellen dat de data is waar hij hoort te zijn. Specifieke teams moeten ervoor zorgen dat de data voldoet aan de normen van hun use case.”

De ideale benadering van data governance is volgens Ties de data gaasbenadering.

“In een echt data-driven bedrijf werkt iedereen tegelijkertijd met data,” zegt Ties. “Door een federatieve bestuursstructuur te volgen, heeft iedereen een gevestigd belang in de data en met de mogelijkheid om de structuur op te schalen.”

Deze moderne benadering van data governance, waarbij iedereen in de organisatie een stukje van de data “bezit”, wordt steeds belangrijker. Kijk niet verder dan de opkomende generatieve AI-tools.

Hoewel veel mensen over het algemeen op de hoogte zijn van ChatGPT, kan de onderliggende technologie (dankzij het open source karakter) gebruikt worden om eigen AI-tools te maken. Een bedrijf zou bijvoorbeeld GPT-3 of GPT-4 kunnen nemen, het op een eigen geïsoleerde server kunnen zetten en het voeden met ladingen eigen data om een aangepaste, bedrijfsspecifieke AI te maken.

Een SaaS-bedrijf wil misschien een soortgelijk systeem implementeren om een zeer deskundige chatbot te maken die vragen van bestaande en potentiële klanten beantwoordt. Deze zou gebruikers kunnen adviseren hoe ze een product het beste kunnen gebruiken, of prospects kunnen overtuigen waarom het ene stuk software beter is dan het andere.

Dit AI-gereedschap zal echter slechts zo goed zijn als de data die u erin stopt.

“De data (en de kwaliteit van die data) waarmee u deze gereedschappen kunt voeden, is uw onderscheidende factor ten opzichte van de concurrentie,” aldus Ties. “Goede data governance is hier een belangrijk onderdeel van. Zonder goed bestuur wordt de data al snel een rommeltje, wat leidt tot een minder effectieve AI.

Elk bedrijf heeft zijn eigen unieke benadering van data governance nodig. Maar door een data mesh aanpak als uw Poolster te gebruiken, zet u uzelf op het pad naar een groter concurrentievermogen en betere data resultaten.

Of u nu de kwaliteit van uw data wilt verbeteren, wilt voldoen aan de compliance-eisen van een nieuwe markt, nieuwe tools wilt implementeren of meer, een strategische en holistische benadering van uw data governance zal u verder helpen.

Voel u vrij om uitsteken om uw data governance vragen te bespreken!