Opzetten van een Data Governance Programma

Geen enkele CEO zou het accepteren dat er binnen zijn of haar organisatie verschillende standaarden bestaan voor de financiële administratie. Dat is niet anders voor Data Governance. Omdat moderne organisaties accepteren dat ze volledig afhankelijk zijn van hun data assets, accepteren ze ook de noodzaak van een Data Governance programma.

Het is alleen vaak onduidelijk hoe een dergelijk programma ontworpen, geïmplementeerd en onderhouden moet worden. Voor de volledigheid: Het gaat hier om Governance: het ervoor zorgen dat data op de juiste wijze gemanaged wordt en niet om Data Management (het managen van de eigenlijke data om business doelen te bereiken).

Data Governance (DG) houdt niet op bij het opzetten van processen en beleid: Het is een lange termijn commitment voor een change programma. In de basis gaat het uiteindelijk niet over data maar over mensen: Data Governance is shared decision making (DAMA-DMBOK*). Om een DG programma concreet te maken zetten we een hier aantal stappen op een rijtje.

1) Bepalen van de Scope

Elk change programma start met het vaststellen van de scope. Welke businessunits zijn betrokken? Welke lopende datatrajecten kunnen van het programma profiteren? Welke uitgangspunten gelden? Hoe ziet het DG Team eruit? Hoe ziet de eerste opzet van het DG plan eruit? Houd hierbij voor ogen dat er niet zoiets bestaat als een afdelings DG Programma: Data Governance is organisatiebreed.

2) Assessments
Een vroege beoordeling van de drie C’s: Capacity, Culture en Collaborate is op zijn plaats. De assessments geven een indicatie in welke mate de organisatie in staat is te veranderen, wat het huidige en gewenste ambitieniveau van Data Maturity is en in welke mate de organisatie in staat is tot samenwerking. Voor deze assessments bestaan goede “standaard” vragenlijsten die het best online kunnen worden afgenomen. Als op een van de drie C’s een probleem zichtbaar wordt, heeft een DG Programma weinig kans van slagen. Zo kan er in het geval van een beperkte samenwerkingsbereidheid een beroep gedaan worden op HRM om eerst het samenwerken in de organisatie naar een hoger niveau te tillen.

3) Visie
Deze derde stap heeft als doel de definitie en de waarde van het DG programma voor de organisatie aan alle stakeholders duidelijk te maken. Toon aan welke business doelen bereikt worden als het DG programma geïmplementeerd is. Maak de visie tastbaar door duidelijk aan te geven wat er verandert in de taken en werkzaamheden van de belangrijkste stakeholders.

4) Business Alignment
De vorige stap heeft als doel steeds meer stakeholders achter het DG programma te krijgen. In deze vierde stap gaat het vooral om heel duidelijk verder de verbinding met de business doelen te definiëren. Voor het verkrijgen van commitment voor een DG programma is een eerste business case onmisbaar. Deze business case wordt in deze 4e fase verder uitgewerkt. Hierbij gaat het dan vooral om het DG programma in lijn te brengen met de behoeften van de business. Waar mogelijk wordt hier ook een financiële waarde aan toegekend. Denk daarbij ook aan de kosten/ risico’s van Non-Governance. Tot slot worden in deze fase ook de DG metrics bepaald. You can not manage what you can not measure!

5) Functioneel Ontwerp
In deze fase wordt uiteindelijk bepaald hoe een en ander moet gaan werken: Uitgangspunten, het beleid en de processen worden vormgegeven. Onmisbaar onderdeel hierbij is het bepalen van de belangrijkste data principes. Probeer deze tot maximaal 10 principes te beperken. In deze fase worden ook procesmodellen (flowcharts) en DG procedures opgesteld: Hoe gaan we bijvoorbeeld om met DG issues die we gaandeweg het programma zullen tegenkomen? Tot slot ontstaan ook de eerste contouren van data eigenaarschap en data verantwoordelijkheden.

6) Bepaal de DG Organisatie
Dit is een raamwerk waarmee bepaald wordt wie op welk niveau data assets managet en uitvoert. We bepalen hier de RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed). Het verdient aanbeveling een centraal orgaan te benoemen waar uiteindelijk de knoop wordt doorgehakt met betrekking tot data issues. Vaak wordt dit de DG Council genoemd. Bij grote organisaties kan deze getrapt zijn ingericht.

7) Road Map
In de Road Map fase wordt het DG programma verder verbonden met eventuele lopende data projecten (bijvoorbeeld een Data Quality programma). De DG metrics worden verder aangevuld. In deze fase wordt ook het daadwerkelijke Change Management Plan geschreven met daarin details voor de werkzaamheden van data Stewards. De Road Map brengt een duidelijke fasering aan in te nemen stappen en maakt de verandering meetbaar. Tot slot dient de Road Map aandacht te schenken aan de duurzaamheid van het DG programma: Denk hierbij aan het ontwikkelen en uitvoeren van een DG Road Show, educatie en training met betrekking tot bijvoorbeeld veranderde processen en procedures.

8) Uitvoering
Voer het Change Management Plan uit. Start met kleine projecten, waar de kans op succes het grootst is. Vier de successen om het momentum vast te houden.

Deze stappen lijken wellicht eenvoudig, maar Data Governance kan zeer weerbarstig zijn. Bedenk dat slechts weinig mensen de verantwoordelijkheid willen nemen over de data van anderen, maar hun eigen data liever ook niet afstaan aan die ander. Het DG programma wordt ten slotte ook niet uitgevoerd door de ‘afdeling’ Data Governance maar zal altijd een virtuele ‘organisatie’ betreffen die zich zelf uiteindelijk overbodig moet maken. Daar kan echter pas sprake van zijn als data ook daadwerkelijk als een asset behandeld wordt.

Via Data Governance krijgen we een goed beeld van de waarde en risico’s van de data maar hebben we nog geen antwoord op het optimale data framework dat we daarvoor moeten inzetten. Het Data Management framework DMBOK van DAMA International is mogelijk het antwoord op deze uitdaging. DAMA-DMBOK is een framework die de relatie legt tussen mensen, processen, en technieken waarmee de Data Governance organisatie wordt ingericht, waarbij de Data Governance doelen op zowel Strategisch, Tactisch als Operationeel niveau kunnen worden bereikt.

Wij hebben als een van de eerste organisaties een training ontwikkeld op de DMBOK framework en onderdelen van de training met DAMA Nederland opgezet. Het voordeel van de training van Data Kitchen is de kennis die wij op dit vakgebied hebben, gecombineerd met onze praktijkervaring bij het inrichten van Data Governance en Data Management bij grote organisaties/multinationals.

Wil u meer informatie over onze trainingen? Neem dan graag contact op!