Wat is datagovernance?
Datagovernance is het fundament voor datagedreven werken; geen nieuw concept, maar een belangrijke randvoorwaarde voor betrouwbaar, veilig en consistent data-aanbod en -gebruik. Datagovernance is het geheel aan afspraken, processen en verantwoordelijkheden waarmee organisaties grip houden op hun data. Het gaat om gezag, controle en gedeelde besluitvorming over data-assets. In de publieke sector is datagovernance extra complex door de continue dynamiek in wet- en regelgeving, maatschappelijke belangen en de betrokkenheid van een breed veld van stakeholders. Hoe kan je datagovernance succesvol implementeren, ondanks deze complexiteit? In dit artikel presenteren wij vier lessen, afgeleid uit de wetenschappelijke literatuur.
- Lees meer over de succesfactoren in het interactieve rapport 'Succesfactoren datagovernance'.
Vier lessen uit de literatuur voor implementatie van datagovernance
Uit het onderzoek blijkt dat succesvolle datagovernance in de publieke sector draait om vier samenhangende thema’s:
1.
Organisatie & afstemming als prioriteit. Datagovernance begint bij een heldere visie op data en een duidelijke datastrategie. Leiderschap speelt daarbij een centrale rol door datagovernance te positioneren als een strategische capaciteit, niet als een IT-project. Rollen, verantwoordelijkheden en besluitvormingsstructuren moeten vervolgens op maat worden ingericht, passend bij de specifieke organisatiecontext. Effectieve afstemming tussen afdelingen en met externe partners voorkomt versnippering en vergroot het draagvlak. Een centraal datagovernance-team kan daarbij fungeren als verbindende schakel tussen beleid, uitvoering en IT.
2.
Stel de medewerker centraal. Datagedreven werken is mensenwerk. Succesvolle implementatie vraagt om datacompetenties en datageletterdheid bij alle medewerkers, van politici tot uitvoerders. Verandermanagement is essentieel: maak compliance eenvoudiger dan non-compliance, beloon positief gedrag en zorg dat governance aansluit bij bestaande werkprocessen en de transformatie die zij doormaken. Training en voortdurende educatie houden kennis, vaardigheden en motivatie op peil.
3.
Communicatie als sleutel. Goede communicatie creëert draagvlak en versnelt de implementatie. Stel vroegtijdig een communicatieplan op, afgestemd op de verschillende doelgroepen binnen de organisatie. Monitor de uitvoering van het plan en maak ruimte voor feedback. Vermijd jargon en leg uit waarom datagovernance belangrijk is voor de maatschappelijke doelstellingen. Tweezijdige communicatie, bijvoorbeeld via interactieve sessies, helpt om weerstand te overwinnen en betrokkenheid te vergroten.
4.
Data en technologie als hoeksteen. Robuuste datagovernance vraagt om standaardisatie, een datacatalogus en duidelijke processen voor de inzet van flexibele datatools en technologieën die het mogelijk maken om snel in te spelen op veranderende behoeften. Maar deze technologieën hebben ook implicaties op de datagovernance. Denk aan de implicaties van cloudtechnologie op de verantwoordelijkheden over data en van AI op de traceerbaarheid van datagebruik. Definieer heldere dataprincipes en -vereisten, implementeer gestandaardiseerde datamodellen en zorg voor goed beheer van de volledige levenscyclus van data. Een datacatalogus vergroot de vindbaarheid en herbruikbaarheid van data, wat bijdraagt aan maatschappelijke waarde.
Doorlopend proces
Tot slot, datagovernance is geen eenmalig project, maar een doorlopend proces dat vraagt om continue afstemming, leren en verbeteren. Door te investeren in visie, mensen, communicatie en technologie, kunnen overheidsorganisaties data omzetten in een strategisch instrument voor maatschappelijke impact.
Dit onderzoek is uitgevoerd als onderdeel van het programma Realisatie Interbestuurlijke Datastrategie. Benieuwd naar het TNO-onderzoek in dit programma? Kijk bijvoorbeeld naar het rapport Navigeren door Europese digitalisering: Verbindingen, belemmeringen, en kansen voor een sterkere internationale positie van Nederlandse publieke organisaties in de digitale transitie.








