7 best practices voor gegevensbeheer voor ondernemingen

Voor CEO’s en CXO’s kan het benutten van de gegevens van hun organisatie uit offline en online bronnen een game changer zijn bij het snel analyseren van trends, het begrijpen van gebruikersgedrag en het nemen van snelle maar impactvolle beslissingen om de concurrentie voor te blijven. Stel je voor dat je realtime inzicht hebt in de voorkeuren van klanten, gestroomlijnde besluitvormingsprocessen en een veerkrachtige data-infrastructuur die innovatie mogelijk maakt.

Klinkt veelbelovend voor uw datamanagementtraject, toch?

Tijdens het hoogtepunt van de COVID-19-pandemie bewees de Harvard Business Review Analytics Survey dat datagestuurde bedrijven qua winstgevendheid 5 tot 10% beter presteerden dan hun sectorgenoten. En hier is het fascinerende: dit was niet zomaar een eenmalige gebeurtenis. Of het nu gaat om de productie, de gezondheidszorg, de financiële sector of welke andere sector dan ook: een goed geframede data-infrastructuur kan organisaties onfeilbaar houden in economische ups en downs.

Vaak worden organisaties overweldigd door de hoeveelheid gegevens die ze uit verschillende bronnen halen en worstelen ze ermee om bruikbare inzichten te verkrijgen. Om deze universele uitdaging te overwinnen, hebben we geschreven over de best practices voor databeheer die kunnen helpen het datalandschap van uw organisatie naar een hoger niveau te tillen.

7 Best practices voor ondernemingsgegevensbeheer

1. Creëer een feilloze datastrategie

Voordat organisaties zich verdiepen in de implementatie van best practices op het gebied van databeheer, moeten organisaties een duidelijke en alomvattende datastrategie opstellen. Een goed ontworpen datastrategie dient als de futuristische routekaart die de gehele gegevensbeheer traject. Het schetst de datagerelateerde doelen en prioriteiten van de organisatie en de stappen om deze naadloos te bereiken. Dat betekent fundamenteel een diepgaande samenwerking ontwikkelen tussen dataprofessionals en belangrijke belanghebbenden/beslissers (CEO’s en CXO’s) om deze strategische doelen te bereiken.

Stappen om een datastrategie te implementeren:

• Begrijp het huidige datalandschap van uw organisatie.
• Identificeer pijnpunten, datasilo’s en problemen met de datakwaliteit.
• Neem contact op met de belangrijkste belanghebbenden om duidelijke bedrijfsdoelstellingen te definiëren.
• Geef prioriteit aan data-initiatieven op basis van zakelijke doelstellingen.
• Maak een data governance raamwerk met rollen en verantwoordelijkheden.
• Implementeer standaarden voor gegevenskwaliteit, beveiliging en naleving.
• Kies de juiste tools en technologieën om uw datastrategie te ondersteunen.
• Overweeg oplossingen voor streaming/real-time gegevensverwerking, metadatabeheer, datavirtualisatie, masterdatabeheer en datamodellering.

Bron: Harvard Business Review

2. Schakel naadloze realtime integratie in

Real-time data-integratie is een van de best practices voor databeheer voor bedrijven die directe toegang tot data nodig hebben voor realtime besluitvorming en operationele efficiëntie. In tegenstelling tot traditionele batchverwerking omvat realtime data-integratie de continue en bijna -onmiddellijke verplaatsing van gegevens van bronsystemen naar doelsystemen, waardoor organisaties de kracht van actuele gegevens kunnen benutten voor analyse, rapportage en directe besluitvorming.

Real-time integratie ondersteunt ook data-analyse en business intelligence-initiatieven. Door gegevens in realtime aan te leveren, kunnen organisaties geavanceerde analyses uitvoeren, trends detecteren en sneller waardevolle inzichten ontdekken. Deze flexibiliteit in data-analyse kan leiden tot betere strategische planning en innovatie.

Stappen om realtime integratie tot stand te brengen:

• Kies een datastreamingplatform dat aansluit bij de vereisten van uw organisatie.
• Implementeer connectoren voor verschillende gegevensbronnen en doelen om de opname en distributie van gegevens te vergemakkelijken.
• Configureer gegevensstromen om verschillende gegevensformaten, schema’s en structuren binnen de organisatie te verwerken.
• Ontwerp een gebeurtenisgestuurde architectuur die in realtime kan reageren op gegevenswijzigingen. Deze architectuur moet naadloze publicatie van evenementen en abonnementen mogelijk maken.
• Implementeer gebeurtenisgestuurde triggers en workflows voor het verwerken, transformeren en leveren van gegevens.

3. Implementeer een ondernemingsbrede gegevenscatalogus

Het vereenvoudigen van de ontdekking en toegang tot gegevens is een trend in het moderne bedrijfsgegevensbeheer. De meeste organisaties geven er de voorkeur aan om een bedrijfsbrede datacatalogus te implementeren die dient als een gecentraliseerde opslagplaats voor metagegevens en die een uitgebreid overzicht biedt van alle gegevensassets binnen de organisatie.. Het speelt een cruciale rol bij het democratiseren van de toegang tot gegevens, waardoor gebruikers gegevens efficiënt kunnen vinden en gebruiken, en het helpt een cultuur van gegevensgestuurde besluitvorming tot stand te brengen.

Met een datacatalogus kunnen organisaties effectievere datastrategieën ontwikkelen. Het helpt bij het identificeren van hiaten in de gegevensdekking, problemen met de gegevenskwaliteit en mogelijkheden voor gegevensverrijking. Deze strategische aanpak stelt organisaties in staat meer waarde uit hun datamiddelen te halen.

Stappen om een bedrijfsdatacatalogus op te zetten:

• Kies een bedrijfsdatacatalogustool die geavanceerde zoekmogelijkheden biedt, inclusief natuurlijke taalverwerking.
• Neem metagegevens en gegevensiteminformatie op voor indexering, waarbij u waar mogelijk gebruikmaakt van geautomatiseerde processen.
• Implementeer een gebruiksvriendelijke zoekinterface met filters, trefwoorden en een algoritme voor het rangschikken van relevantie om nauwkeurige zoekresultaten te leveren.
• Stel processen voor het volgen van gegevensafstammingen in die automatisch informatie over gegevensbronnen, transformaties en opslag vastleggen en bijwerken.
• Visualiseer de gegevensafstamming met duidelijke diagrammen of stroomdiagrammen, waardoor het voor technische en niet-technische gebruikers eenvoudiger wordt om te begrijpen hoe gegevens door de systemen van de organisatie stromen.

4. Creëer een raamwerk voor metadatabeheer

De effectieve implementatie van een raamwerk voor metadatabeheer onderscheidt zich als een best practice voor databeheer in sectoren als de gezondheidszorg en de financiële sector. Omdat organisaties tegenwoordig een enorme hoeveelheid gegevens uit meerdere bronnen verwerken, is het creëren van een robuust raamwerk voor metadatabeheer essentieel voor het begrijpen, organiseren en effectief gebruiken van gegevens in de hele onderneming. Deze praktijk omvat het creëren van een raamwerk voor het vastleggen, opslaan en benutten van metadata, waardoor dataprofessionals inzicht krijgen in de data-afkomst en gebruikspatronen en data-assets waardevoller en toegankelijker worden.

Metadatamanagement is ook nauw verbonden met datakwaliteitsmanagement. Metagegevens kunnen informatie bevatten over gegevensbronnen, gegevensvalidatieregels en gegevenstransformatieprocessen. Nu deze informatie direct beschikbaar is, kunnen organisaties problemen met de gegevenskwaliteit efficiënter identificeren en aanpakken. Metadata stelt datastewards ook in staat de datakwaliteit in de loop van de tijd te volgen, waardoor continue verbeteringsinspanningen worden vergemakkelijkt.

Stappen om een raamwerk voor metadatabeheer te creëren:

• Definities en naamgevingsconventies van documentmetagegevens.
• Voortdurend bijwerken en verfijnen van metadatastandaarden op basis van veranderende gegevensbehoeften en trends in de sector.
• Selecteer een oplossing voor het bewaren van metagegevens die aansluit bij de doelstellingen van de organisatie.
• Implementeer toegangscontroles om ervoor te zorgen dat alleen geautoriseerd personeel metadata kan wijzigen.
• Zet versiebeheer- en controlemechanismen op om wijzigingen bij te houden en de integriteit van metagegevens te behouden.
• Controleer en update gegevensdefinities regelmatig om veranderingen in bedrijfsprocessen en gegevensgebruik weer te geven.

5. Aanpassen aan datavirtualisatietechnieken

Datavirtualisatie is een geavanceerde vorm van data-integratie die in de jaren 2000 furore maakte en bedrijven in staat stelde het data-integratieproces te vereenvoudigen door een uniform, virtueel beeld te bieden van gegevens verspreid over verschillende bronnen. Het elimineert de noodzaak van complexe, tijdrovende ETL-processen (Extract, Transform, Load), waardoor organisaties in realtime toegang kunnen krijgen tot gegevens en deze kunnen gebruiken zonder deze fysiek te verplaatsen. Deze vereenvoudiging stroomlijnt databeheerprocessen en vermindert de operationele overhead.

Stappen om datavirtualisatie in uw databeheersysteem in te voeren:

• Identificeer de specifieke doelstellingen en voordelen die u wilt bereiken via datavirtualisatie, zoals verbeterde dataflexibiliteit, verminderde redundantie of vereenvoudigde datatoegang.
• Voer een grondige inventarisatie uit van de gegevensbronnen van uw organisatie, waaronder databases, applicaties, cloudplatforms en datawarehouses.
• Documenteer de typen, indelingen en locaties van gegevens.
• Zorg ervoor dat de oplossing een breed scala aan gegevensbronnen ondersteunt en robuuste beveiligingsfuncties biedt.
• Implementeer connectoren of adapters om diverse gegevensbronnen te integreren in de gegevensvirtualisatielaag.
• Ontwikkel mappings en metadata om relaties tussen gegevensbronnen tot stand te brengen.
• Maak een virtuele gegevenslaag die de geïntegreerde gegevensbronnen vertegenwoordigt.
• Definieer datamodellen en transformaties die data-abstractie voor ander gebruik vergemakkelijken gevallen.

6. Ontwikkel een strategie voor het beheer van de gegevenslevenscyclus

Data Lifecycle Management (DLM) is een fundamentele praktijk in ondernemingengegevensbeheer om gegevens effectief te beheren, van creatie tot verwijdering. Deze praktijk zorgt ervoor dat gegevens gedurende de hele levenscyclus accuraat, toegankelijk en veilig blijven, waardoor de opslag, compliance en operationele efficiëntie worden geoptimaliseerd. DLM omvat het definiëren van duidelijke fasen, processen en beleid voor gegevens, waardoor belangrijke belanghebbenden en CEO’s kunnen beslissen wanneer ze gegevens moeten bewaren, archiveren of verwijderen.

DLM optimaliseert ook de gegevensopslag en het gebruik van bronnen. Door minder vaak gebruikte gegevens te archiveren en niet langer benodigde gegevens te verwijderen, verminderen organisaties de druk op hun primaire opslagsystemen. Deze efficiëntie vertaalt zich in kostenbesparingen omdat organisaties onnodige opslagkosten kunnen vermijden en de prestaties van hun data-infrastructuur kunnen verbeteren.

Stappen om DLM voor uw organisatie te maken:

• Implementeer mechanismen voor het vastleggen van gegevens bij de bron.
• Zorg ervoor dat gegevens nauwkeurig worden vastgelegd en voorzien van een tijdstempel.
• Behoud de gegevensafstamming om de oorsprong ervan te volgen.
• Definieer beleid voor gegevenstoegang en gebruiksrichtlijnen.
• Implementeer gegevenskwaliteitscontroles tijdens gebruik.
• Bewaak patronen van gegevensgebruik voor optimalisatie.
• Zet geautomatiseerde archiveringsprocessen op.
• Definieer criteria voor gegevensarchivering (bijvoorbeeld op basis van leeftijd).
• Sla gearchiveerde gegevens veilig op en catalogiseer deze zodat u ze kunt ophalen.
• Ontwikkel beleid voor het bewaren en verwijderen van gegevens.
• Implementeer veilige methoden voor gegevensverwerking (bijvoorbeeld versnipperen).
• Documenteer het verwijderingsproces voor nalevingsdoeleinden.

7. Opzetten van een Data Governance Framework

Data Governance-framework stelt organisaties in staat om naadloos datagestuurde beslissingen. Wanneer gegevens worden beheerd, bestuurd en vertrouwd, kunnen CEO’s/CXO’s erop vertrouwen om cruciale keuzes te maken, de operationele efficiëntie te verbeteren en kansen voor groei en innovatie te identificeren.

Hoewel datalekken, dataverlies of misbruik ernstige financiële en reputatiegevolgen kunnen hebben, helpt data governance deze risico’s te beperken door noodherstelplannen, databeveiligingsmaatregelen en datatoegangscontroles af te dwingen. Het vergemakkelijkt ook risicobeoordelingen en audits om proactief kwetsbaarheden en zwakheden te identificeren.

Stappen om data governance in een organisatie in te richten:

• Stel een raad samen bestaande uit senior executives, datastewards en vertegenwoordigers van verschillende bedrijfseenheden. Deze raad zal toezicht houden op data governance-initiatieven en deze aansturen.
• Ontwikkel uitgebreid beleid en standaarden voor gegevensbeheer met betrekking tot gegevensclassificatie, toegangscontrole, retentie en delen. Dit beleid moet aansluiten bij de strategische doelstellingen van de organisatie.
• Implementeer een raamwerk voor gegevenskwaliteit dat gegevenskwaliteitsmetrieken en Key Performance Indicators (KPI’s) definieert. Gebruik tools voor gegevensprofilering om de gegevenskwaliteit voortdurend te beoordelen.
• Blijf op de hoogte van de regelgeving inzake gegevensbescherming die relevant is voor uw branche en regio (bijvoorbeeld AVG, HIPAA, CCPA). Zorg ervoor dat het databeheerbeleid in overeenstemming is met deze regelgeving.

Wilt u uw eerste stap zetten in gegevensbeheer of heeft u moeite met het extraheren van de gegevens van uw organisatie uit meerdere bronnen? Maak je geen zorgen! Wij ondersteunen organisaties al jaren bij het efficiënt beheren van hun data. Vanaf het opzetten van de data-infrastructuur tot het verkrijgen van baanbrekende inzichten strekt de kracht van ons team zich uit over data-engineering, analyse en wetenschap.

Wij kunnen uw go-to technologiepartner zijn voor alle datagerelateerde vereisten. Praat met onze experts en plan een adviesgesprek van 30 minuten om inzicht te krijgen in de behoeften op het gebied van gegevensbeheer van uw organisatie.