HRNWG - Simplifying Data Governance, Empowering Insights.
Te vaak wordt governance ontworpen vanachter een bureau. Mooie modellen, uitgebreide documentenโฆ maar in de praktijk worden ze nauwelijks gebruikt.
Dat is niet effectief.
Governance hoort niet boven de organisatie te hangen, maar er onderdeel van te zijn.
Sluit aan op hoe mensen รฉcht werken
Gebruik duidelijke, begrijpelijke taal
Verwerk regels in bestaande processen en systemen
Maak eigenaarschap zichtbaar en werkbaar
Behandel governance als een product: begin klein, test, verbeter.
Zo wordt het geen rem, maar een katalysator voor vertrouwen, samenwerking en waarde.
Organisaties starten vaak enthousiast met BI en AI, maar vergeten datagovernance en datamanagement mee te nemen. Daardoor hangt governance er vaak los bij, terwijl het juist de basis vormt voor duurzame waarde.
Een goede datastrategie verbindt business, techniek en governance.
Gebruik concrete use cases om samenwerking te organiseren, eigenaarschap te borgen en waarde zichtbaar te maken.
Zonder structuur en regie blijft het bij losse initiatieven. Met de juiste rollen en focus ontstaat samenhang en impact.
Tijdens een CFO-CXO diner in Bangkok, georganiseerd door de Netherlands-Thai Chamber of Commerce (NTCC) en Lexia Analytics, bespraken Thaise en internationale leiders hoe AI bedrijfsstrategieรซn fundamenteel verandert.
De gesprekken draaiden om het kantelpunt van 2025, succesvolle AI-integraties en het belang van een gefaseerde aanpak.
Dit event maakt deel uit van mijn marktverkenning in Thailand naar datagedreven transformatie en governance in een internationale context.
In mijn werk zie ik dat organisaties steeds meer aandacht hebben voor de ethische inzet van AI. Dat is een goede ontwikkeling.
Maar AI, data governance en data management worden nog te vaak los van elkaar georganiseerd. In mijn bijdrage aan het Harnham-artikel pleit ik voor een geรฏntegreerde aanpak, met data-architectuur als verbindende factor.
Alleen dan ontstaat een stevig fundament voor betrouwbare en schaalbare AI.
Lees het hele artikel, er staan veel interessante inzichten in.
Hoe pak je datakwaliteit รฉcht aan?
Rapportages wijken af van de bron
Specificaties zijn onduidelijk
Engineers en analisten vullen gaten
Issues worden doorgestuurd, maar niemand pakt ze op
DQ-tools leggen vooral vast hoe gebroken alles is
De echte vraag:
Wie doet wat, wanneer, waarom en hoe?
Een diagram helpt alleen als er ook echt iets mee gebeurt.
Tijdens de Data Demystified Summit in Bangkok sprak ik samen met DAMA Thailand over effectieve data governance.
Beleid zonder casus is leeg.
Een casus zonder standaardisatie blijft lokaal.
Tools registreren vooral wat misgaat.
De kernvraag blijft:
Wie doet wat, wanneer, waarom en hoe?
Begin klein. Werk met echte use-cases. Zorg voor breed draagvlak รฉn structuur.
Discrepanties worden vaak bottom-up gesignaleerd, maar zonder governance en mandaat blijft het bij symptoombestrijding.
Datakwaliteit is geen IT-feestje, het is een bestuurlijk sturingsmechanisme.
Beleid moet sturen op wat data moet zijn.
De operatie moet weten waarom dat ertoe doet.
Zonder bestuurlijke verankering geen continu proces.
Zonder ketendenken geen duurzame verbetering.
Zonder โwhatโs in it for meโ geen draagvlak.
Ik ben uitgenodigd om op 30 oktober 2024 te spreken tijdens de Data Demystified Summit in Bangkok.
Tijdens een paneldiscussie over Data Governance zal ik mijn ervaringen delen over hoe organisaties stap voor stap een effectief governance-framework kunnen opbouwen, en hoe praktische voorbeelden vaak meer impact maken dan beleidsdocumenten alleen.
Locatie: Hotel Nikko Bangkok โ Fuji Grand Ballroom
11:55 โ 12:35 (Bangkok tijd)
Een leuke kans om kennis en inzichten uit te wisselen met data professionals in Thailand en daarbuiten.
Op donderdag 19 september 2024 vond in het S31 Sukhumvit Hotel in Bangkok het seminar plaats:
โVan strategie naar uitvoering en het benutten van AI in Data Governance en Data Management.โ
Wat tijdens dit evenement aan bod kwam:
Inzicht in het AI-governance landschap in Thailand en de integratie van AI in diverse sectoren.
Praktische toepassingen van AI in de medische en bancaire industrie, met actuele use cases.
De belangrijkste succesfactoren voor data governance-projecten en hoe AI-innovaties daarbij een rol spelen.
Introductie van de Data Management Professional Certification (ISO 8000) en de โsoft sideโ van Organization Change Management als kritische elementen voor succesvolle implementatie.