Data Governance10 min lezen

Data Governance: De basis voor betrouwbare data

D

Data Dock

7 december 2025 · Data Consultancy

Data Governance: De basis voor betrouwbare data

Data governance klinkt abstract, maar het is de fundering onder elke succesvolle data-strategie. Zonder governance blijft je data een chaos, ongeacht hoeveel je investeert in technologie. In dit artikel leggen we uit wat data governance is, waarom het essentieel is, en hoe je het praktisch implementeert.

Wat is data governance?

Data governance is het geheel van beleid, processen, rollen en standaarden dat bepaalt hoe data wordt beheerd binnen een organisatie. Het gaat om drie kernvragen:

  1. Wie is verantwoordelijk voor welke data?
  2. Wat zijn de regels voor het gebruik van data?
  3. Hoe borgen we de kwaliteit over tijd?

Data governance is geen IT-project. Het is een organisatiebrede discipline die mensen, processen en technologie combineert.

Waarom is data governance belangrijk?

1. Vertrouwen in data

Zonder governance weet niemand welke data te vertrouwen is. Sales gebruikt andere klantaantallen dan Finance. Marketing rapporteert andere conversiecijfers dan de webshop. Dit ondermijnt het vertrouwen in alle data.

Met governance: Eén waarheid, één set definities, één verantwoordelijke per domein.

2. Compliance en risicobeheer

Regelgeving zoals AVG en NIS2 stelt eisen aan hoe je met data omgaat. Zonder governance is compliance vrijwel onmogelijk.

Risico's zonder governance:

  • AVG-boetes tot €20 miljoen of 4% van de omzet
  • Reputatieschade bij datalekken
  • Juridische aansprakelijkheid bij foutieve beslissingen

3. Voorwaarde voor AI

AI-modellen zijn zo goed als de data waarop ze zijn getraind. Zonder governance is de kwaliteit van training data onvoorspelbaar.

70% van AI-projecten faalt - niet door slechte AI, maar door slechte data. Governance is de preventie.

4. Efficiëntie

Zonder governance verspillen teams uren aan:

  • Zoeken naar de juiste data
  • Discussies over welke cijfers correct zijn
  • Handmatige quality checks
  • Dubbel werk door inconsistenties

De vier pijlers van data governance

Pijler 1: Data Ownership

Elke dataset heeft een duidelijke eigenaar. De data owner is verantwoordelijk voor:

  • Kwaliteit: Zorgen dat data correct en compleet is
  • Definities: Vastleggen wat velden betekenen
  • Toegang: Bepalen wie toegang krijgt
  • Lifecycle: Beheren van creatie tot archivering

Tip: Kies business owners, geen IT-managers. De CFO is eigenaar van financiële data, niet de IT-afdeling.

Pijler 2: Data Definities (Data Dictionary)

Een data dictionary legt vast wat data exact betekent. Dit voorkomt misverstanden.

Voorbeeld zonder dictionary:

  • Sales telt "actieve klanten" als iedereen die ooit kocht
  • Finance telt alleen klanten met omzet in de laatste 12 maanden
  • Marketing telt iedereen met een e-mailadres

Voorbeeld met dictionary: | Term | Definitie | Bron | Owner | |------|-----------|------|-------| | Actieve klant | Klant met minimaal 1 order in afgelopen 12 maanden | CRM | Sales Director | | Prospect | Contact zonder orders, met opt-in voor marketing | CRM | Marketing Manager |

Pijler 3: Data Quality Management

Kwaliteit moet continu gemeten en verbeterd worden.

Kwaliteitsdimensies:

  • Completeness: Zijn alle velden gevuld?
  • Accuracy: Klopt de data?
  • Consistency: Is data gelijk across systemen?
  • Timeliness: Is data actueel?
  • Validity: Voldoet data aan business rules?

Implementatie:

  1. Definieer KPI's per dimensie
  2. Implementeer geautomatiseerde monitoring
  3. Stel alerts in voor afwijkingen
  4. Review wekelijks met data owners

Pijler 4: Data Lifecycle Management

Data heeft een levenscyclus: creatie, gebruik, archivering, verwijdering.

Zonder lifecycle management:

  • Databases groeien onbeperkt
  • Verouderde data vertroebelt analyses
  • Storage-kosten lopen op
  • Compliance wordt moeilijker

Met lifecycle management:

  • Automatische archivering na X maanden
  • Retentiebeleid per datatype
  • Verwijdering conform AVG

Hoe implementeer je data governance?

Stap 1: Start klein (Week 1-2)

Begin niet met een heel framework. Start met één domein waar de pijn het grootst is.

Quick start:

  1. Kies het meest problematische datadomein (vaak: klantdata)
  2. Wijs één data owner aan
  3. Definieer de 5 belangrijkste termen
  4. Meet 3 kwaliteitsmetrics

Stap 2: Documenteer (Week 3-4)

Leg vast wat je hebt afgesproken.

Minimum documentatie:

  • Data ownership matrix (wie is eigenaar van wat)
  • Data dictionary (definities van key terms)
  • Kwaliteits-KPI's en targets
  • Escalatieproces bij issues

Stap 3: Implementeer tooling (Week 5-6)

Automatiseer waar mogelijk.

Tooling opties:

  • Data catalog: Voor het documenteren en vinden van data
  • Data quality platform: Voor geautomatiseerde kwaliteitsmeting
  • Master data management: Voor het beheren van kernentiteiten

Tip: Start simpel. Een goed bijgehouden spreadsheet is beter dan een dure tool die niemand gebruikt.

Stap 4: Embed in processen (Continu)

Governance moet onderdeel worden van dagelijkse werkzaamheden.

Embedding:

  • Kwaliteitscheck bij data-entry
  • Review in sprint retrospectives
  • Governance als onderdeel van onboarding
  • Periodieke audits

Stap 5: Scale en optimaliseer (Maand 3+)

Breidt governance uit naar andere domeinen.

Groeipad:

  • Maand 1-2: Klantdata
  • Maand 3-4: Productdata
  • Maand 5-6: Financiële data
  • Maand 7+: Operationele data

Praktijkvoorbeeld

Een scale-up in de logistieke sector had te maken met inconsistente data. Zendingen werden dubbel geteld, klantaantallen verschilden per rapport, en niemand wist welke data te vertrouwen.

De aanpak:

Fase 1: Quick wins (2 weken)

  • Data owner aangewezen voor klantdata (Commercial Director)
  • Top 10 termen gedefinieerd
  • Duplicaten-check geïmplementeerd

Fase 2: Structuur (4 weken)

  • Data dictionary opgesteld
  • Kwaliteits-dashboard gebouwd
  • Maandelijkse governance meeting gestart

Fase 3: Scale (3 maanden)

  • Uitgebreid naar zendingdata en financiën
  • Data catalog geïmplementeerd
  • Automatische quality alerts

Resultaat:

  • 95% consensus over key metrics
  • 40% minder tijd kwijt aan data-discussies
  • Succesvolle AI-pilot na 6 maanden

Veelgemaakte fouten

1. Te groot beginnen

Organisaties die proberen alles in één keer te implementeren, falen. Begin klein, bewijs de waarde, schaal op.

2. Governance als IT-project

Governance is een business verantwoordelijkheid. IT faciliteert, maar de business leidt.

3. Alleen documentatie

Een 100-pagina governance framework dat niemand leest, heeft geen waarde. Focus op adoptie, niet op documentatie.

4. Geen executive sponsorship

Zonder steun van het MT blijft governance een goed bedoeld initiatief. Zorg voor een sponsor op directieniveau.

Conclusie

Data governance is geen optie meer, maar een noodzaak. Het is de basis voor betrouwbare data, compliance en AI-succes. Begin klein, focus op waarde, en bouw stap voor stap.

Wil je hulp bij het opzetten van data governance? Plan een gesprek en we bespreken hoe je praktisch kunt starten.

Data GovernanceData ManagementData KwaliteitData OwnershipAVG ComplianceData Dictionary

Hulp nodig met je data?

We helpen je graag. Plan een vrijblijvend gesprek en we bespreken hoe we je kunnen helpen.

Plan een gesprek