Een effectieve dataorganistie is maatwerk

Organiseren en besturen van data

Een dataorganisatie geeft vorm aan de besturing van processen, taken en
verantwoordelijkheden ten aanzien van data. De belangrijkste datamanagementprocessen worden geborgd en de dataorganisatie ondersteunt ook de ontwikkeling van nieuwe datatoepassingen en data analytics. Het belangrijkste doel izorgen dat data op een goede, veilige en juiste manier worden ingezet en bijdragen aan de organisatiedoelstellingen. Datamanagementmodellen, zoals DAMA, DGI of Damhof, bieden handvatten daarvoor, maar om data echt van waarde te laten zijn, is het minstens zo belangrijk om de datavaardigheden van medewerkers te ontwikkelen en kaders aan te reiken voor het gebruik van data. Dit gaat niet vanzelf. Dit vereist visie, strategie en een vertaling daarvan naar de rest van de organisatie. De dataorganisatie is daarbij de spin in het web.

Positionering

Een effectieve dataorganisatie heeft mandaat en bestuurlijk draagvlak nodig. De dataorganisatie komt dan ook het best tot z’n recht direct onder het C- niveau. Dit toont aan dat data een centrale plek in de organisatie krijgen en onderstreept het belang van data. Nu wordt de dataorganisatie nog vaak onder de CIO geschaard. Het risico daarbij is dat data als een IT-onderwerp worden gezien, terwijl het belang juist in de business gevoeld moet worden om effectief te kunnen zijn. Dit pleit voor het aanstellen van een chief data officer (CDO), waarmee data een aparte status krijgen. De opkomst van de CDO toont aan dat data steeds vaker worden losgetrokken van IT en meer vanuit de ‘businesswaarde’ worden benaderd.

De taken van de dataorganisatie

Data is een breed begrip en raakt de hele organisatie. Om effectief te zijn op het sturen op en met data, is het dan ook belangrijk om de focus en taken van de dataorganisatie helder te definiëren ten opzichte van de rest van de organisatie. Hierbij zijn vijf aandachtsgebieden te onderkennen.

1. STRATEGIEONTWIKKELING
   De datastrategie geeft handen en voeten aan de ambities die de organisatie heeft met data. Het beschrijft de route naar die ambitie alsook wat daarvoor nodig is. Dit betreft zaken als technologie en architectuur, maar ook alle andere aspecten die nodig zijn om grip te houden op data en om de kansen van data te benutten. Bijvoorbeeld kennis en competenties die moeten worden ontwikkeld, waarmee medewerkers in staat worden gesteld om data toe te passen in de dagelijkse werkzaamheden. De dataorganisatie stelt in nauwe samenwerking met de rest van de organisatie de strategie op, zorgt voor focus en slaat de brug tussen data, IT en business.
   
2. KADERS EN PRINCIPES
   De dataorganisatie faciliteert het gezond gebruik van data door kaders en principes ten aanzien van onder andere privacy, beveiliging en ethiek. De continue stroom aan nieuwe ontwikkelingen maakt het noodzakelijk alert te zijn en te blijven of kaders en principes gehandhaafd blijven of indien nodig geëvalueerd. Denk aan de ontwikkeling van sensoren en camera’s en de impact op de maatschappij en burgers. Ook dat is een taak van een dataorganisatie.
   
3. ARCHITECTUUR EN STANDAARDISATIE
   Het gebruik van data vereist een architectuur die het mogelijk maakt om data te ontsluiten en te delen. Het organiseren van de datalogistiek is een belangrijke taak van de dataorganisatie. Er zijn verschillende opties om data te ontsluiten en ter beschikking te stellen, zoals middels een klassiek datawarehouse, een dataplatform, een API-omgeving of via virtualisatie. Welke optie het best past, hangt sterk af van de doelstellingen en legacy binnen de organisatie. De dataorganisatie draagt zorg voor de realisatie van de infrastructuur waarmee de organisatie in staat wordt gesteld om data voor verschillende toepassingen te gebruiken.

4. EIGENAARSCHAP EN KWALITEIT
   Het is vaak lastig om het eigenaarschap van data te beleggen, maar zonder eigenaar is er ook geen verantwoording. Eigenaarschap is belangrijk om grip te houden op data en de kwaliteit daarvan. De dataorganisatie geeft invulling aan het beleggen van de taken, rollen en verantwoordelijkheden rond data binnen de data governance.
   
5. KENNISDELING EN INNOVATIE
   Om datagedreven te kunnen werken, moet de organisatie in staat zijn te experimenteren, te innoveren en kennis daarover op een goede manier te delen. Dit vereist dat de dataorganisatie hier ook de faciliteiten voor realiseert en actief stuurt op het delen van kennis binnen de organisatie. Denk bijvoorbeeld aan het inrichten van een helpdesk voor datavragen tot het organiseren van kennisbijeenkomsten.
   

INRICHTEN VAN DE DATAORGANISATIE

Er is geen one-size-fits-all-dataorganisatie. Terwijl de ene organisatie gebaat is bij een centrale sturende dataorganisatie, vraagt de andere organisatie een meer organische aanpak waarbij de dataorganisatie vooral faciliteert en stimuleert. Het is dan ook belangrijk om de dataorganisatie bewust in te richten, zodat deze goed aansluit bij de doelstellingen, ambities en structuur van de rest van de organisatie. Daarbij zijn de volgende afwegingen van belang.

Centraal of decentraal?

De dataorganisatie moet als spin in het web voldoende aansluiting hebben bij de rest van de organisatie. Daarbij moet een aantal taken centraal worden bepaald, zoals op het gebied van architectuur of de kaders waarbinnen data worden gebruikt. Bij een organisatie met een hoge diversiteit, bijvoorbeeld bestaande uit verschillende diensten, is het belangrijk om aan te sluiten bij deze diversiteit. Sommige aspecten van de dataorganisatie zullen altijd centraal georganiseerd moeten worden. Denk bijvoorbeeld aan architectuurkeuzes of het beleggen van eigenaarschap. Maar het is daarbij ook belangrijk om een vertaling te maken naar de rest van de organisatie, bijvoorbeeld door het creëren van een afgeleide dataorganisatie binnen de diensten van de organisatie die dichter bij de business staan en een deel van de taken kan overnemen (zie figuur 1).

Sturen of faciliterend?

Een tweede afweging om te maken bij het inrichten van de dataorganisatie, is de sturingsvorm. Deze kan faciliterend of sturend zijn (zie figuur 2). Beide kunnen effectief zijn, maar ze moeten passen binnen de organisatie, de cultuur en de doelstellingen. Veel organisaties die met hun data-ambities starten, beginnen met een faciliterende organisatie die vooral gericht is op stimuleren en ontdekken. Als de organisatie verder komt en er een beter beeld is van de doelstellingen, ontstaat er meer behoefte aan structuur en sturing. In zo’n geval past ook de dataorganisatie zich hierop aan. Er zijn echter ook situaties denkbaar waarin de dataorganisatie juist vanaf het begin sturend moet zijn om een doorbraak te forceren.

SUCCESFACTOREN

Zoals eerder gesteld: er is geen one-sizefits-all-dataorganisatie. Bovenstaande afwegingen kennen ook geen goed of fout. Belangrijk is dat er bij het inrichten van de dataorganisatie serieus wordt nagedacht over het takenpakket, de positionering en de sturing. Deze moeten passen in de organisatie en in lijn zijn met de ambities en doelstellingen.

Op basis van onze ervaringen bij zowel publieke als private organisaties komen we tot vijf succesfactoren voor het inrichten van de dataorganisatie.

1. Organiseer draagvlak en sponsorschap op C-level.
2. Definieer duidelijk verantwoordelijkheden en bevoegdheden van de dataorganisatie.
3. Bepaal de positionering van de dataorganisatie en weeg af wat centraal en decentraal moet.
4. Kies een sturingsvorm die past bij de cultuur en volwassenheid van de organisatie.
5. Wees flexibel; de dataorganisatie zal zich door de tijd ontwikkelen waarbij schaalbaarheid en wendbaarheid belangrijk zijn.

Deze succesfactoren beginnen met het creëren van bewustwording van het belang van data als asset, en dat data ook als zodanig moeten worden beheerd.

Over de auteurs

CHRISTIAN VERHAGEN is senior consultant Data & Analytics bij Verdonck, Klooster & Associates en houdt zich bezig met het vraagstuk van datagedreven werken binnen de overheid, waaronder verschillende gemeenten, provincies en het Rijk.

EDWARD BLOM is docent en organisatieadviseur binnen het domein data en intelligence. Hij werkt voor Quality-Ahead, als associate bij Verdonck, Klooster & Associates en is verbonden aan de Orde van organisatiekundigen en -adviseurs.