Data governance roept bij veel mensen associaties op met regels, controle en restricties. Maar in de kern gaat governance over besturen: richting geven, ambities formuleren en verantwoordelijkheid nemen. In deze longread, geïnspireerd op een uitgebreid gesprek met Mark van der Veen MMIT-Trilingual, Vice President bij DAMA NL, verkennen we hoe organisaties data governance effectief kunnen vormgeven. We gaan in op leiderschap, stakeholdermanagement, educatie, en de noodzaak van datageletterdheid in een AI-tijdperk.
🔎 Data governance is besturen, niet controleren
In veel organisaties wordt ‘governance’ gezien als iets wat je ‘moet inregelen’ of een manier om risico’s te beheersen. Maar governance gaat in essentie om iets veel fundamentelers: het aansturen van verandering en het realiseren van ambities met data. Dat vraagt om meer dan beleid; het vraagt om leiderschap.
“Governance is niet een abstract controlemiddel. Het is een manier om organisatiedoelen te realiseren met data.”
Het Metromodel, een visueel hulpmiddel ontwikkeld door de community van DAMA Nederland, helpt om deze nuance inzichtelijk te maken. Het model maakt de lagen binnen datamanagement zichtbaar: van strategie en governance tot tooling, processen en cultuur. Het maakt het gesprek over datakwaliteit en -verantwoordelijkheid toegankelijker voor de business.
🧭 Leiderschap gaat niet over functietitels, maar over gedrag
Leiderschap in datakwaliteit hoeft niet vanuit een hiërarchische rol te komen. Integendeel: echte leiders tonen initiatief, voelen zich verantwoordelijk en zetten beweging in gang. Mark beschrijft hoe mensen uit werkgroepen binnen DAMA, zonder formele rol, leiderschap tonen door bijvoorbeeld tools te ontwikkelen, zoals het Data Quality Management System.
“Je hoeft geen manager te zijn om leiderschap te tonen. Je moet vooral willen, en iets in gang zetten.”
Deze leiders spelen een sleutelrol in het realiseren van bewustwording en het aanjagen van samenwerking rond datakwaliteit. Governance vraagt dan ook om sociale skills: weten wie je stakeholders zijn, en hoe je hen betrekt bij jouw ambities.
🤝 Stakeholdermanagement: samenwerken aan gedeelde verantwoordelijkheid
Effectieve data governance vraagt om samenwerking tussen verschillende rollen in de organisatie, van data-eigenaren tot procesmanagers en eindgebruikers.
Stakeholderanalyse is hierbij cruciaal. Wie heeft belang bij welke data? Wat zijn hun doelen? En welke afspraken moeten we maken om frictie te voorkomen? Het Metromodel helpt bij het structureel betrekken van deze stakeholders in governance- en overlegstructuren.
“Het draait om simpele vragen: Wat wil jij met deze data? Wat doe ik ermee? En moeten we hierover een afspraak maken?”
🧠 Zonder datageletterdheid geen governance
Met de opkomst van AI groeit ook de urgentie voor datageletterdheid. Medewerkers moeten niet alleen weten dát er data zijn, maar ook begrijpen, analyseren en ermee kunnen communiceren. Dat geldt niet alleen voor dataspecialisten, maar juist voor iedereen in de organisatie.
Mark legt uit dat DAMA NL daarom ook inzet op educatie, bijvoorbeeld door:
- De ontwikkeling van een bacheloropleiding Datamanagement & BI (i.s.m. Hogeschool Utrecht)
- Factsheets en tools voor datamanagement
- Serious Business Games, zoals Datamollen en Datadynamica, om op een speelse manier met datakwaliteit aan de slag te gaan
“Je kunt data pas goed gebruiken als je begrijpt wat je leest. En je begrijpt het pas echt als je erover kunt praten.”
📦 Van inspiratie naar implementatie
Alle kennis, modellen en tools uit het gesprek, inclusief de volledige Data Quality Management System factsheet en het Metromodel, zijn beschikbaar in de gratis community van Databewuster. Hier vind je onder andere:
- ✅ Alle afleveringen van de podcast
- ✅ Tools en factsheets uit de werkgroepen van DAMA NL
- ✅ Updates over nieuwe content, events en werkgroepen
Stel je vragen!
🎁 Stel gratis al je vragen via databewuster.com. Elke vrijdag om 15:00 uur.
🚀 Of wil je het Metromodel begeleid implementeren binnen jouw organisatie? Plan direct een vrijblijvend gesprek via powerbison.io/datakwaliteit
