‘Samenwerking voorop’: Waarom datagovernance de sleutel is tot datagedreven werken
Datagedreven werken draait niet alleen om technologie, dashboards en analyses. De echte uitdaging zit vaak in duidelijke afspraken over rollen, eigenaarschap en besluitvorming rondom data. Experts van Van Dam Datapartners leggen uit waarom datagovernance hiervoor de basis vormt en hoe organisaties dit in de praktijk kunnen organiseren.
Veel organisaties investeren volop in dashboards, rapportages en analyses. Toch blijken de grootste uitdagingen in de praktijk vaak niet technisch van aard. De complexiteit zit vooral in de organisatie rondom data: wie bepaalt welke informatie leidend is, wie neemt besluiten en hoe worden verantwoordelijkheden verdeeld? Dit zijn vraagstukken die raken aan datagovernance.
Duidelijke afspraken als basis
De kern van datagovernance is het creëren van een betrouwbaar fundament voor het gebruik van data. Het gaat om het vastleggen van definities, het aanwijzen van brongegevens en het organiseren van afspraken over beheer en besluitvorming. Daarmee ontstaat een gezamenlijke basis waarmee iedereen informatie op een consistente manier kan gebruiken.
Veel gemeenten en andere maatschappelijke organisaties worstelen met het creëren van zo’n gezamenlijke basis. Verschillende teams gebruiken vaak dezelfde gegevens voor beleid, uitvoering en verantwoording, maar bekijken deze informatie vanuit hun eigen rol. Dat hoeft geen probleem te zijn; verschillende perspectieven kunnen juist leiden tot nieuwe inzichten.
Knelpunten ontstaan echter wel wanneer afdelingen onbedoeld verschillende uitgangspunten hanteren. Als definities, peildata en brongegevens niet eenduidig zijn vastgelegd, verschuift de aandacht al snel van de inhoud naar discussies over de juistheid van cijfers en rapportages.
Een kritische blik op data en informatie blijft daarom waardevol. Het helpt organisaties om aannames te toetsen en scherp te blijven. Tegelijkertijd moet het gesprek over data ondersteunend blijven aan het werk. Uiteindelijk gaat het erom dat informatie bijdraagt aan betere dienstverlening, effectiever beleid en goed onderbouwde besluitvorming.
Van dashboard naar eigenaarschap
Een herkenbaar voorbeeld uit de praktijk is een dashboard binnen het sociaal domein dat inzicht biedt in het aantal meldingen, doorlooptijden en budgetten. Beleidsmedewerkers, uitvoerende teams en managers gebruiken deze informatie voor verschillende doeleinden: van beleidsontwikkeling en dagelijkse aansturing tot verantwoording.
Bij de ontwikkeling van een dashboard ligt de nadruk vaak op de inhoud. Welke indicatoren zijn relevant? Welke gegevensbronnen worden gebruikt? En hoe worden de cijfers gepresenteerd?
“Datagovernance gaat niet alleen over data, maar vooral over de manier waarop verantwoordelijkheden zijn georganiseerd.”
Zodra een dashboard een vaste plaats krijgt in de dagelijkse sturing, komen andere vragen naar voren. Stel dat een manager tijdens een overleg constateert dat de gemiddelde doorlooptijd van een voorziening toeneemt. Om passende maatregelen te kunnen nemen, moet duidelijk zijn wat deze indicator precies betekent. Welke definitie wordt gehanteerd? Welke registratiemomenten tellen mee? En hoe actueel zijn de gegevens?
Tegelijkertijd ontstaan nieuwe informatiebehoeften. Beleidsmedewerkers vragen om extra uitsplitsingen naar doelgroep of wijk, uitvoerende teams willen aanvullende toelichtingen op de cijfers en managers hebben behoefte aan nieuwe stuurinformatie. Ook verandert de groep gebruikers voortdurend, waardoor toegangsrechten moeten worden aangepast.
Hiermee ontstaan vragen over eigenaarschap en besluitvorming. Wie is verantwoordelijk voor de inhoudelijke kwaliteit van het dashboard? Wie beheert de toegangsrechten? Wie beoordeelt wijzigingsverzoeken en bepaalt welke ontwikkelingen prioriteit krijgen? En wanneer wordt besloten om verouderde rapportages uit te faseren?
Zonder duidelijke afspraken ontstaan in de praktijk al snel knelpunten. Medewerkers gaan werken met eigen overzichten, managers krijgen verschillende antwoorden op dezelfde vraag en oude rapportages blijven naast nieuwe dashboards bestaan. Het gevolg is dat discussies steeds vaker gaan over de betrouwbaarheid van informatie, terwijl de focus juist zou moeten liggen op de inhoud en de gewenste sturing.
De onderliggende gegevens zijn daarbij niet per definitie onjuist. Het ontbreken van duidelijke verantwoordelijkheden en heldere besluitvorming zorgt er vooral voor dat informatie minder effectief wordt benut. Juist daarom is datagovernance een belangrijke voorwaarde voor succesvol datagedreven werken.
Rollen, verantwoordelijkheden en samenwerking
Datagovernance gaat niet alleen over data, maar vooral over de manier waarop verantwoordelijkheden zijn georganiseerd. Data ondersteunen beleid, dienstverlening, bedrijfsvoering en verantwoording. De verantwoordelijkheid daarvoor ligt dan ook niet uitsluitend bij informatiemanagement of ICT, maar bij de organisatie als geheel.
Wanneer taken, bevoegdheden en verwachtingen niet expliciet zijn vastgelegd, ontstaat gemakkelijk onduidelijkheid. Niet omdat mensen hun werk niet goed doen, maar omdat niet altijd helder is wie waarvoor verantwoordelijk is.
RACI-model
Een hulpmiddel om verantwoordelijkheden inzichtelijk te maken, is het RACI-model. Hiermee wordt vastgelegd:
- wie verantwoordelijk is voor de uitvoering (Responsible);
- wie eindverantwoordelijk is (Accountable);
- wie wordt geraadpleegd (Consulted);
- wie op de hoogte wordt gehouden (Informed).
Het RACI-model beschrijft geen functies, maar rollen. Welke medewerkers deze rollen invullen, verschilt per organisatie en onderwerp.
In de praktijk vervult het management vaak een sturende rol door prioriteiten te stellen en richting te geven. Proceseigenaren zijn doorgaans verantwoordelijk voor de kwaliteit van gegevens binnen hun werkprocessen. Data- en informatiespecialisten ondersteunen bij analyses, definities en informatievoorziening. Bestuurders gebruiken de beschikbare informatie als basis voor besluitvorming.
“Niet de techniek bepaalt of een organisatie datagedreven werkt, maar juist de manier waarop mensen samenwerken en besluiten nemen rondom data.”
Voor het dashboard binnen het sociaal domein betekent dit bijvoorbeeld dat vooraf duidelijk is wie verantwoordelijk is voor de kwaliteit van de gegevens, wie wijzigingen beoordeelt, wie gebruikersrechten beheert en wie periodiek wordt geïnformeerd over de resultaten.
De menselijke kant van datagovernance
Een dashboard leidt niet automatisch tot betere sturing. Medewerkers moeten begrijpen wat cijfers betekenen, hoe deze tot stand komen en binnen welke context informatie gebruikt kan worden. Dat vraagt om meer dan alleen toegang tot data. Kennis, gezamenlijke afspraken en ruimte voor gesprek zijn minstens zo belangrijk.
Zonder die basis bestaat het risico dat teams hun eigen overzichten blijven gebruiken of dezelfde gegevens verschillend interpreteren.
Hoe te beginnen?
Succesvolle datagovernance begint vaak met een beperkt aantal duidelijke afspraken. Breng in kaart welke gegevens en informatieproducten cruciaal zijn voor de organisatie en leg vast wie hiervoor verantwoordelijk is. Maak daarnaast afspraken over definities, besluitvorming en de ontwikkeling van dashboards en rapportages.
Een uitgebreide governancestructuur is daarbij niet direct noodzakelijk. Juist een pragmatische aanpak werkt vaak het best. Begin klein, maak verantwoordelijkheden expliciet en leg afspraken vast op een manier die aansluit bij de dagelijkse praktijk.
Wanneer organisaties duidelijkheid creëren over rollen, verantwoordelijkheden en besluitvorming, ontstaat een stevige basis voor datagedreven werken. Medewerkers weten welke informatie zij kunnen gebruiken, vragen worden sneller beantwoord en besluiten kunnen worden genomen op basis van gedeelde uitgangspunten.
Datagovernance is daarmee geen doel op zich, maar een praktische voorwaarde om data betrouwbaar, begrijpelijk en bruikbaar te maken voor de hele organisatie. Zo ontstaat ruimte om informatie effectiever in te zetten voor beleid, dienstverlening, sturing en toekomstige AI-toepassingen.
Uiteindelijk bepaalt niet de techniek of een organisatie datagedreven werkt, maar de manier waarop mensen samenwerken en besluiten nemen rondom data.
