Data Management:

hoe haalt u échte waarde uit uw data?

SOLUTIONS  >  DATA  >  DATA MANAGEMENT

Organisaties beschikken over een enorme hoeveelheid data. Hierdoor wordt het beheren, organiseren en beschermen ervan een steeds grotere uitdaging. De sterke groei van data versterkt deze complexiteit nog verder. Als gevolg neemt de behoefte aan effectief data management fors toe.

Ontdek onze oplossingen voor data management.

data management

Wat is Data Management?

Datamanagement is het organiseren, beheren en onderhouden van data uit verschillende bronnen voor productiviteit, efficiëntie en besluitvorming. Data speelt vandaag de dag een cruciale rol in alle moderne organisaties, ongeacht de omvang. Een strategie voor data management is dan ook een noodzaak.

Het datamanagement proces bevat talloze taken en procedures. Denk aan het verzamelen, verwerken, valideren en opslaan van data. Integratie van diverse data uit uiteenlopende bronnen, inclusief gestructureerde en ongestructureerde data, is een belangrijk onderdeel.

Andere integrale aspecten zijn het waarborgen van hoge beschikbaarheid, calamiteiten herstel, toegangsbeheer, evenals data privacy. Het geheel zorgt voor efficiënt gebruik en integriteit binnen de organisatie.

Data management vs data governance: wat is het verschil?

De termen data management en data governance worden regelmatig door elkaar gebruikt. Toch vervullen zij verschillende functies binnen een moderne it organisatie.

Data governance bepaalt het beleid, de regels en de verantwoordelijkheden rondom data. Het beschrijft wie eigenaar is van data, welke kwaliteitsnormen gelden, welke beveiligingsmaatregelen noodzakelijk zijn en hoe compliance wordt gewaarborgd.

Data management is de praktische uitvoering van dit beleid. Het omvat alle processen, technologieën en activiteiten die nodig zijn om data te verzamelen, op te slaan, te beheren, te beveiligen en beschikbaar te maken voor gebruikers en applicaties.

Kort gezegd: governance bepaalt het wat en waarom, data management regelt het hoe. Organisaties die beide disciplines combineren, beschikken over betrouwbare data, betere besluitvorming en minder risico's op compliance- of beveiligingsproblemen.

Waarom is data management cruciaal voor uw organisatie?

Bedrijfsapplicaties, analyses en algoritmen zijn afhankelijk van naadloze toegang tot data. Maar elk stukje verzamelde data bewaren is niet altijd nodig. Daarnaast zijn overweldigende hoeveelheden onbeheerde data ook potentieel nutteloos.

Een effectief datamanagementsysteem waarborgt de veiligheid, beschikbaarheid en nauwkeurigheid van die gegevens.

Data management helpt organisaties bij het beheren en gebruiken van data. Dit zorgt voor betere besluitvorming, efficiëntere processen en continue verbetering door analyse. Dit draagt bij aan het concurrentievoordeel van een onderneming.

Databasemanagementsystemen (DBMS)

Databasemanagementsystemen (DBMS) vormen een belangrijk component van data management voor het organiseren, opslaan en beheren van data. Deze systemen omvatten diverse typen, zoals relationele DBMS voor gestructureerde data, en objectgeoriënteerde DBMS voor complexe structuren.

Big data beheer

Big data beheer brengt nieuwe tools voor het managen van enorme datasets. De focus ligt voornamelijk op verwerkingscapaciteit en interpretatie van diverse data.

Data-integratie

Data-integratie omvat het opslaan, transformeren en leveren van data, waar en wanneer nodig. Data integratie gebeurt zowel binnen het bedrijf als buiten het bedrijf. Bijvoorbeeld via partners of databronnen van derden. Het doel is om aan de dataverbruik vereisten van alle applicaties en bedrijfsprocessen te voldoen.

De 11 pijlers van data management volgens DAMA-DMBOK

Veel organisaties gebruiken het DAMA-DMBOK-raamwerk (Data Management Body of Knowledge) als fundament voor hun datastrategie. Dit internationale referentiemodel beschrijft de belangrijkste kennisgebieden binnen datamanagement.

De 11 pijlers zijn:

  • Data Governance
  • Data Architecture
  • Data Modeling & Design
  • Data Storage & Operations
  • Data Security
  • Data Integration & Interoperability
  • Document & Content Management
  • Reference & Master Data Management
  • Data Warehousing & Business Intelligence
  • Metadata Management
  • Data Quality Management

Samen vormen deze disciplines een geïntegreerde aanpak voor het beheren van data gedurende de volledige levenscyclus. Organisaties die deze onderdelen structureel inrichten, creëren een solide basis voor innovatie, compliance en datagedreven werken.

Rollen in een data management team

Succesvol datamanagement is niet alleen afhankelijk van technologie. Duidelijke verantwoordelijkheden zijn minstens zo belangrijk.

data team

Data Owner

De Data Owner is eindverantwoordelijk voor een dataset of informatiegebied. Deze persoon bepaalt welke eisen gelden op het gebied van kwaliteit, beveiliging en beschikbaarheid.

Data Steward

De Data Steward bewaakt de dagelijkse kwaliteit van gegevens. Deze rol houdt zich bezig met datadefinities, metadata, classificaties en kwaliteitscontroles.

Data Architect

De Data Architect ontwerpt de datastructuren en bepaalt hoe gegevens binnen de organisatie worden opgeslagen, geïntegreerd en ontsloten.

Data Custodian

De Data Custodian beheert de technische infrastructuur waarop data wordt opgeslagen. Deze rol is verantwoordelijk voor beveiliging, back-ups, beschikbaarheid en operationeel beheer.

Data Engineer

Data Engineers bouwen en onderhouden data pipelines waarmee gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld, verwerkt en beschikbaar gemaakt.

Data Analist

De Data Analist vertaalt data naar inzichten, rapportages en dashboards die besluitvorming ondersteunen.

Data Consumer

Data Consumers gebruiken gegevens voor operationele processen, analyses of strategische besluitvorming.

Door deze rollen duidelijk vast te leggen ontstaat eigenaarschap, hogere datakwaliteit en meer grip op compliance.

De data lifecycle: van creatie tot archivering

Data management stopt niet bij opslag alleen. Elke dataset doorloopt een volledige levenscyclus.

1. Creatie en verzameling

Data ontstaat via applicaties, sensoren, transacties, documenten of externe databronnen.

2. Verwerking

Gegevens worden gevalideerd, verrijkt en voorbereid voor gebruik binnen processen en analyses.

3. Opslag

Data wordt opgeslagen in databases, data lakes, data warehouses of cloudplatformen.

4. Gebruik

Medewerkers, applicaties en analysesystemen maken gebruik van de gegevens voor operationele en strategische doeleinden.

5. Archivering

Niet alle data hoeft actief beschikbaar te blijven. Oudere datasets worden vaak gearchiveerd om kosten te beperken en prestaties te verbeteren.

6. Vernietiging

Wanneer wettelijke bewaartermijnen verlopen, moeten gegevens gecontroleerd en aantoonbaar worden verwijderd.

Door de volledige data lifecycle te beheren, behouden organisaties controle over kosten, compliance en datakwaliteit.

Data sovereignty en de EU Data Act

Steeds meer organisaties stellen vragen over waar hun data daadwerkelijk wordt opgeslagen en onder welke wetgeving deze valt.

Data sovereignty, of data-soevereiniteit, betekent dat gegevens en het beheer daarvan onder de jurisdictie van één land of regio blijven. Voor Europese organisaties wordt dit steeds belangrijker vanwege privacywetgeving, compliance-eisen en geopolitieke ontwikkelingen.

Wat betekent de EU Data Act?

De Europese Data Act introduceert nieuwe regels rondom toegang, gebruik en overdraagbaarheid van data.

Belangrijke gevolgen voor organisaties zijn:

  • Eenvoudigere migratie tussen cloudproviders
  • Meer controle over eigenaarschap van data
  • Verplichtingen rondom data-portabiliteit
  • Meer transparantie over opslaglocaties
  • Hogere eisen aan interoperabiliteit

Voor organisaties die werken met gevoelige persoonsgegevens, financiële informatie of bedrijfskritische data wordt data sovereignty steeds vaker een strategisch onderdeel van het data management beleid.

Hybride cloud en data management: waar staat uw data écht?

Veel organisaties beschikken tegenwoordig over een hybride IT-landschap. Data bevindt zich verspreid over on-premise systemen, private clouds, publieke clouds en SaaS-platformen.

Dit biedt flexibiliteit, maar brengt ook uitdagingen met zich mee:

  • Verspreide opslaglocaties
  • Verschillende beveiligingsniveaus
  • Compliance-vraagstukken
  • Complexere integraties
  • Hogere beheerkosten

Een goed data management platform zorgt voor centrale regie over alle databronnen, ongeacht waar deze zich bevinden.

Voor organisaties met strenge eisen rondom compliance, prestaties of datalokatie kan een hybride cloudstrategie de ideale balans bieden tussen flexibiliteit, controle en veiligheid.

Data management technologieën

Naast traditionele databases maken organisaties gebruik van verschillende technologieën om data effectief te beheren.

Data Warehouse

Een data warehouse centraliseert gestructureerde gegevens voor rapportages, dashboards en business intelligence.

Data Lake

Een data lake slaat grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data op tegen relatief lage kosten. Hierdoor ontstaat een flexibele basis voor analytics, AI en machine learning.

Master Data Management (MDM)

Master Data Management zorgt ervoor dat kerngegevens zoals klanten, leveranciers, producten en locaties consistent blijven binnen alle systemen.

MDM voorkomt dubbele records, verhoogt datakwaliteit en ondersteunt betrouwbare rapportages.

Metadata Management

Metadata beschrijft de betekenis, herkomst en structuur van gegevens. Goede metadata helpt organisaties sneller data te vinden, begrijpen en gebruiken.

IBM Power data management

Veel bedrijfskritische workloads draaien op IBM Power-platformen. Voor deze omgevingen is specialistisch databeheer essentieel.

IBM Power biedt sterke mogelijkheden op het gebied van:

  • Databeschikbaarheid
  • Performance
  • Security
  • Disaster recovery
  • Databasebeheer
  • Integratie met hybride cloudomgevingen

Voor organisaties die afhankelijk zijn van IBM Power-systemen vormt professioneel data management een belangrijke voorwaarde voor continuïteit en schaalbaarheid.

Datakwaliteit als fundament voor datagedreven werken

Slechte data leidt tot slechte beslissingen. Daarom vormt datakwaliteit één van de belangrijkste onderdelen van data management.

Datakwaliteit wordt vaak beoordeeld op basis van:

  • Volledigheid
  • Juistheid
  • Actualiteit
  • Consistentie
  • Beschikbaarheid
  • Betrouwbaarheid

Door datakwaliteit continu te meten en te verbeteren kunnen organisaties meer waarde halen uit analyses, automatisering en AI-toepassingen.

Hoe stelt u een data management plan op?

Veel organisaties nemen een passieve houding aan als het om datastrategie gaat. Ze vertrouwen op de ingebouwde functies van hun leveranciers. Echter, de groeiende hoeveelheden data, en het belang van data voor bedrijfsvoering zorgt ervoor dat een proactieve aanpak noodzakelijk is.

Organisaties moeten zich voorbereiden door een doordacht data management plan (DMP) op te stellen. Dit plan vereist een stapsgewijze aanpak:

  1. Identificeren van de soorten gegevens
  2. Bepalen van opslag behoeften (data storage)
  3. Vaststellen van toegangscontroles
  4. Selecteren van geschikte data management tools
  5. Definiëren van verantwoordelijkheden voor gegevensbeheer
  6. Naleving van regelgeving zoals privacywetgeving

Een data management partner kiezen

Een geschikte partner moet in staat zijn om data management processen effectief te ondersteunen en voldoen aan regelgeving. Een succesvol partnerschap draagt bij aan het realiseren van doelstellingen voor gegevensbeheer. Dit omvat data inzichten, technologische ondersteuning en strategische begeleiding. Een betrouwbare partner versterkt niet alleen de operationele aspecten van datamanagement maar bevordert ook innovatie en concurrentievoordeel binnen de organisatie.

Trends in data management

Een van de nieuwere trends, als genoemd door Gartner (2022), is augmented datamanagement. Leveranciers bieden steeds vaker nieuwe producten met machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om data management processen zelfconfigurerend te maken. Zo kan technisch personeel zich richten op belangrijkere taken. Deze trend beïnvloedt alle categorieën van data management, waaronder datakwaliteit, metadatabeheer, master data management, en data-integratie.

Data management oplossingen van TTNL Group

Als waardevolle inzichten uit data de kracht is van ondernemingen, dan is het effectief beheer op het gebied van datamanagement een integraal aspect. Met de grote hoeveelheid data groeit het belang van data management plan steeds verder. Organisaties zien in dat een adequaat data management plan helpt data inzichten, trends en technologieën te benutten.

Het beheer van uw data architectuur optimaliseren voor waardevolle resultaten? Ontdek de data management oplossingen van TTNL Group.

data management

Veelgestelde vragen over data management

Data management is het geheel van processen, beleid, rollen en technologieën waarmee u data verzamelt, opslaat, beschermt, beschikbaar stelt en archiveert. Het doel is dat de juiste mensen op het juiste moment beschikken over betrouwbare data, terwijl u voldoet aan compliance-eisen.

Data governance gaat over beleid, rollen en verantwoordelijkheden – wie mag wat met welke data en op basis van welke regels. Data management is de uitvoering: de technische en operationele activiteiten die zorgen dat dat beleid in de praktijk werkt. Governance bepaalt het wat en waarom, management regelt het hoe.

De meest voorkomende rollen zijn Data Owner (eindverantwoordelijke voor een dataset), Data Steward (beheert kwaliteit en metadata), Data Architect (ontwerpt de datastructuren), Data Custodian (technisch beheer en beveiliging), Data Engineer/Producer (bouwt pipelines), Data Analist en Data Consumer.

Wat is DAMA-DMBOK? DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) is het wereldwijde referentie raamwerk voor data management, beheerd door de Data Management Association. Het beschrijft 11 kennisgebieden zoals data architecture, governance, kwaliteit en security. Veel organisaties gebruiken het als blauwdruk voor hun data-aanpak.

Data soevereiniteit betekent dat data en het beheer ervan onder jurisdictie van één land of regio vallen, los van extra-territoriale wetgeving zoals de US Cloud Act. Voor Nederlandse organisaties die werken met persoonsgegevens of staatsgeheimen is dit een kritiek aandachtspunt bij cloudkeuzes.

De EU Data Act regelt onder andere het recht op data-portabiliteit (klanten moeten hun data eenvoudig kunnen meenemen tussen cloud-providers) en stelt eisen aan data-deling tussen bedrijven en overheden. Voor uw data management-strategie betekent dit: u moet data exporteerbaar, gestructureerd en interoperabel houden.

Begin met een data-inventaris (welke data heeft u, waar staat het, wie gebruikt het). Bepaal vervolgens governance-rollen, kies tooling, leg retention- en classificatiebeleid vast en formuleer KPI's voor datakwaliteit. Implementeer in fases en evalueer jaarlijks.

De kerntechnologieën zijn relationele DBMS (Oracle, PostgreSQL, IBM Db2, MySQL, NoSQL), data warehouses (Snowflake, BigQuery, AWS Redshift, Azure Synapse), data lakes (S3, ADLS), MDM-tools (Informatica, Profisee), data integration platforms (Informatica, Talend) en data catalog/lineage-tools (Collibra, Alation). De keuze hangt af van schaal, branche en bestaande infrastructuur. MySQL, NoSQL, AWS Redshift, Azure Synapse

Hoe kunnen we helpen? 💬

Wil je de kosten van je IT-infrastructuur verlagen? Heb je behoefte aan verbeterde gegevensbeveiliging? Laten we praten.