Home Datakwaliteit & Datagovernance
Datakwaliteit & Datagovernance
De gevolgen van het gebruiken van onjuiste, niet tijdige of onvolledige gegevens kunnen groot zijn. Leer datakwaliteit te definiëren voor uw organisatie. U leert over het meten, analyseren en verbeteren van datakwaliteit en het benoemen van dataverantwoordelijkheden. U bent in staat om datakwaliteit en datamanagement in uw organisatie te verankeren. Dit leidt tot meer vertrouwen in uw informatiesystemen, een efficiëntere bedrijfsvoering en beter onderbouwde beslissingen.
- 22, 29 juni & 6 juli 2022
- Amsterdam
Over deze training
- 18 PE-punten
- 22, 29 juni & 6 juli 2022
- Amsterdam
Waarom deze training?
- Diepgaande kennis over de relatie tussen datakwaliteit, datamanagementprocessen en de rol van datagovernance hierbij.
- Een compleet beeld van de dimensies van datakwaliteit en de relatie met DAMA DMBOK.
- Een compleet beeld van de dimensies van datakwaliteit en de relatie met DAMA DMBOK.
Onderwerpen van de training
Voor wie is deze training?
- Data officers
- Business analisten
- Informatiemanagers
- IT managers
- Data adviseurs
- Managers Datakwaliteit

Datakwaliteit: een visie op gegevens
Ontvangst door uw docent Erik Schaap, Data management en analytics specialist bij Bits2B
Belang, dimensies en visie datakwaliteit
– Wat is datakwaliteit?
– Wat is de betekenis van datakwaliteit voor een proces?
– Wat is het belang van datakwaliteit voor een organisatie?
– Standaarden/raamwerken (zoals DAMA DMBOK) voor datakwaliteit
– Dimensies van datakwaliteit
– Hoe hangen deze dimensies samen?
– Hoe scoren deze dimensies op kwaliteit?
– De relatie van datakwaliteit met andere disciplines in het DAMA-wiel
– Hoe komt u tot een visie op de betekenis van datakwaliteit voor uw organisatie?
Meten, eisen en hulpmiddelen datakwaliteit – I
– Hoe meet/bepaalt u de kwaliteit van aanwezige data?
– Het meten van datakwaliteitsdimensies; uitdagingen en aandachtspunten
– Kwaliteitseisen en verschillende niveaus van kwaliteit
– Relatie tussen business rules en kwaliteitseisen
Opdracht: U formeert een visie op datakwaliteit en bepaalt kwaliteitsregels gerelateerd aan deze visie en business rules voor uw organisatie. Hierdoor krijgt u zicht op het volwassenheidsniveau van uw data en datamanagement.
Meten, eisen en hulpmiddelen datakwaliteit – II
– Uitvoeren van een datakwaliteit assessment
– Welke hulpmiddelen zijn er om datakwaliteit te meten en te monitoren? (handmatig vs geautomatiseerd)
– Welke eisen stelt u aan dit soort oplossingen? (bijv. inzet machine learning en data profilering)
– De kwaliteit van transactie- en rapportagedata
Analyseren en oplossen van datakwaliteit issues
– Wat zijn veel voorkomende oorzaken van uitdagingen op het gebied van datakwaliteit?
– Data-issues analyseren door middel van root cause analysis
– Hoe kunt u kwaliteitsproblemen oplossen? (eenmalig vs structureel)
Praktijkcase: Datakwaliteit: visie, dimensies, issues en oplossingen in de praktijk
Hoe heeft een data-intensieve organisatie haar datakwaliteit georganiseerd? Wat zijn uitdagingen en hoe gaat zij hiermee om? U leert over datakwaliteit dimensies, business rules en kwaliteitseisen, aanpak voor het meten en monitoren van datakwaliteit en oplossingen voor datakwaliteit problemen.
Gastspreker: Kasper Kisjes, Data Management Consultant, Valcon (voorheen Viqtor Davis), ex-RWS
Evaluatie en afsluiting van de eerste cursusdag
Datagovernance: bewaken en verbeteren van datakwaliteit
Ontvangst door uw docent Erik Schaap, Data management en Analytics specialist bij Bits2B
Datagovernance en datakwaliteit
– Wat is datagovernance (Gartner, R. Seiner)?
– Waarom is data governance belangrijk voor datakwaliteit?
– De relatie tussen (data)organisatiestructuur en data governance
– Welke type organisatie en cultuur is nodig voor de governance van datakwaliteit?
– Hoe zorgt u voor een juiste governance structuur die datakwaliteit blijvend aanstuurt?
Regie houden over datakwaliteit
– Data visualisatie en dashboards
– Interne audits en controls
– Review van alle maatregelen door het management
– In gesprek met de business over datakwaliteit
Gastspreker: Ronald Baan, Data architect bij Achmea (a.i.), Partner bij Data for a change
Continu verbeteren van datakwaliteit
– Wat zijn structurele maatregelen voor het verbeteren van datakwaliteit?
– First time right vastlegging in procedures en systemen
– Feedbackloop om data te verbeteren
– Hoe dragen AI, Machine Learning, Data science, Business Intelligence bij aan datakwaliteit?
– Wat is ‘Data Quality by Design’ en hoe past u dit praktisch toe?
Datakwaliteitscultuur en meenemen van de organisatie
– Hoe creëert u de noodzakelijke cultuurverandering voor de gewenste datakwaliteit?
– Hoe behoudt u draagvlak bij het bestuur en management?
– Hoe krijgt en houdt u het datakwaliteitsbewustzijn in de organisatie op niveau?
– Aandacht voor de ketengedachte
– Hoe verkleint u de afstand tussen data-invoerder en eindgebruiker?
– Hoe motiveert u medewerkers tot beter data-invoer-gedrag?
– Hoe gaat u om met weerstand in de organisatie? Tips & tricks
Opdracht: U denkt na over welke benadering (topdown, bottom-up) het beste werkt voor uw organisatie. U ervaart hoe een datakwaliteitsgame kan bijdragen aan de gewenste datakwaliteitscultuur.
Evaluatie en afsluiting van de derde cursusdag
Implementatie datakwaliteit: van aanpak tot realisatie
Ontvangst door uw docent Erik Schaap, Data management en Analytics specialist bij Bits2B
Aan de slag met datakwaliteit
– Het belang van datakwaliteit vanuit een business perspectief
– Rollen en verantwoordelijkheden
– Stakeholderanalyse
– Draagvlak creëren voor datakwaliteit
– Bedrijfskritische datasets en prioritering
– Eisen en afspraken rondom datakwaliteit
– Analyse en maatregelen (eenmalig en structureel)
– Monitoring van datakwaliteit inrichten
– Aantonen en verbeteren van datakwaliteit
Positionering van datakwaliteit in de organisatie
– Voor- en nadelen van beleggen van datakwaliteit bij de business of IT
– Onder welke C-rol hoort datakwaliteit eigenlijk?
– Hoe lopen de rapportagelijnen en op welk niveau rapporteren?
– Hoe zorgt u dat de business ‘in the lead’ is en blijft?
Opdracht: U maakt expliciet welke rollen en verantwoordelijkheden formeel en informeel bestaan rond data in uw organisatie. Door het delen met medecursisten krijgt u meer inzicht in de rollen en functies rondom data en datakwaliteit in uw organisatie.
Dataverantwoordelijkheden, taken en stakeholders
– De rol van de data steward of de datakwaliteitsmanager
– Taken en verantwoordelijkheden
-Overige stakeholders, intern vs extern
– Competenties van medewerkers voor het doen van datakwaliteitsmanagement
Inrichten van datakwaliteitsmanagement
– Volwassenheidsniveaus
– Kwaliteitsdoelstellingen (KPI’s)
– Kritische Data Elementen (CDE’s)
– Datakwaliteitscyclus inrichten – Plan-Do-Check-Act
– Datakwaliteitsbeleid
– Datakwaliteit en eenduidige datadefinities
– Datakwaliteit en metadata management
– Datakwaliteit en data architectuur
– Datakwaliteit en data operaties
– ISO 8000 en ISO 9001
Praktijkcase: inbedden van datakwaliteit in een organisatie
Hoor de verschillende aanvliegroutes voor het inbedden van datakwaliteit. Wat zijn voor- en nadelen daarvan en wat zijn lessons learned voor een organisatie, die datakwaliteit in een aantal lagen heeft doorgevoerd?
Gastspreker: Kasper Kisjes, Senior adviseur datamanagement, Rijkswaterstaat
Evaluatie en afsluiting van de tweede cursusdag
Reviews
Download de brochure
In de steigers: nieuwe Europese cybersecurity wetgeving
In de steigers: een ingrijpend tekstvoorstel op de NIB-richtlijn door de Europese Commissie voor een nieuwe…
Datageletterdheid: de competentie van de 22e eeuw!
Datagedreven werken verandert fundamenteel de rol van kenniswerkers in organisaties en vraagt om datageletterdheid van medewerkers.
Datagedreven werken: hoe kom je van strategie naar uitvoering?
De transitie naar datagedreven werken van organisaties staat of valt met een datastrategie. Hoe brengt u…
Securitisation Event
The Securitisation Event, where more than 250 participants come together annually to discuss developments in the securitisation market.
Hypotheken Event
2022. Fiscale wijzigingen, verduurzaming, digitalisering; er wordt van u gevraagd om op al deze veranderingen in de hypotheekmarkt in te…
Informatiebeveiliging
In de opleiding Informatiebeveiliging leert u naast technische aspecten hoe u uw informatiebeleid aanscherpt, welke risico’s uw organisatie loopt en beveiligingseisen uit…
Datavisualisatie & Dashboard Design
Grafieken en diagrammen geven sneller inzicht in complexe data. Leer zelf krachtige en inspirerende visualisaties te maken die aanspreken én…
Next step privacy compliance
Deze actualiteitenreeks geeft grip op de gevolgen voor dataprotectie en het continu naleven van wetgeving. Als dataprivacy professional moet u…