Datakwaliteit is de motor van datagedreven projecten

De kennisuitwisselingsbijeenkomsten Hydroinformatica worden georganiseerd vanuit het gezamenlijk bedrijfstakonderzoek (BTO) van de waterbedrijven. Een belangrijk doel hiervan is het uitwisselen van praktijkervaring aan de hand van een relevant thema. In de afgelopen bijeenkomst stond de vraag centraal hoe kan worden voldaan aan goede datakwaliteit en voldoende databeschikbaarheid.

Grootschalige aanpak nodig

Soms is voorafgaand aan een project niet precies duidelijk of de datakwaliteit voldoende is en hoeveel moeite moet worden gedaan om dit te realiseren. Ook is soms onduidelijk waar de verantwoordelijkheid voor datakwaliteit ligt. In plaats van individuele datasets te verbeteren of een dataselectie te maken die aansluit op een concrete vraag, is een grootschalige, gestructureerde oplossing nodig. Data moeten breed worden georganiseerd en bij het genereren van data is de juiste aanpak nodig. Tijdens de kennisbijeenkomst werd aan de hand van praktijkvoorbeelden geïllustreerd hoe deze uitdagingen kunnen worden aangevlogen.

Datasteward als verbinder

Zo maakt Dunea als sinds drie jaar werk van het opzetten van een centrale organisatie rond datamanagement. Data-experts Arjan de Bruin en Nanon Klok van het Zuid-Hollandse waterbedrijf gaven hierover een toelichting in hun presentatie over het project ‘De datasteward als verbinder’. Een van de centrale doelstellingen van Dunea is het vormgeven van datagedreven processen, met als belangrijke uitdagingen digitalisering, datakwaliteit en accuraat datamanagement.

Als een van de eerste stappen in dit traject heeft Dunea per afdeling een ‘volwassenheidsmeting’ uitgevoerd. Deze was bedoeld om een inschatting te maken van de status van digitalisering en alles wat hiermee samenhangt. Vervolgens zijn uiteenlopende activiteiten uitgevoerd, waaronder het opzetten van datamodellen en processen voor data-uitwisseling, het ontwikkelen van een datakwaliteitsdashboard, het opstellen van een digitaliseringsagenda en het bouwen van een dataplatform. Bij al deze componenten speelt de ‘datasteward’ een belangrijke rol. De datasteward vormt de schakel tussen data-eigenaar, de werkvloer en de afdeling informatievoorziening. Binnen Dunea vervullen 17 werknemers deze speciale rol als datasteward, die elk een eigen datadomein overzien. Voor het verbeteren van datakwaliteit, het kunnen delen van data en het onderling contact, zijn Key Performance Indicators (KPI’s) opgesteld. Dit motiveert de datastewards in het behalen van de doelen, een aanpak die uitstekend werkt.

Datagestuurd werken

Ook Brabant Water is ‘op pad’ richting datagestuurd werken, zo vertelde Hans van Drunen, data architect bij het waterbedrijf. Met datagestuurd werken moet het mogelijk zijn om efficiënter, sneller en accurater te kunnen beslissen. Om deze doelen te behalen heeft Brabant Water een vijfjarenplan opgesteld waarin data onderdeel gaan uitmaken van de bedrijfsarchitectuur. Pijlers van dit plan zijn: gegevens, gedrag en structuur. Ook zijn 15 richtinggevende principes geformuleerd, waaronder ‘data zijn goed bij de bron, en er is maar één master copy’ en ‘Brabant Water streeft naar standaardisatie’. Als randvoorwaarde voor al deze ontwikkelingen geldt dat moet worden voldaan aan wet- en regelgeving.

Net als Dunea werkt ook Brabant Water met datastewards die zijn toegewezen aan een eigen domein en/of sector binnen het waterbedrijf. Hierin wordt gebruik gemaakt van een DAMA-model voor goed databeheer (zie figuur), met ‘governance’ als centraal uitgangspunt. Per bron (bijvoorbeeld ‘distributieleidingen’) wordt de datakwaliteit bijgehouden. Met een datavolwassenheidsmodel houdt Brabant Water op het niveau van datamanagement bij of de ontwikkelingen de goede kant op gaan. Voor goed datagebruik is een ‘datameer’ in opbouw, die is bedoeld om data van goede kwaliteit vast te leggen en om van hieruit te kunnen rapporteren. Met al deze stappen is Brabant Water op de goede weg.

Inspirerende pitches

Behalve de sprekers van Dunea en Brabant Water, konden de andere deelnemende drinkwaterbedrijven hun ervaringen rond datakwaliteit delen in korte pitches. Hieruit bleek dat in alle gevallen aandacht voor dit onderwerp bestaat, inclusief hoe dit moet worden georganiseerd. De wijze van implementatie verschilt tussen de bedrijven, variërend van een governance bedrijfsbreed plan tot het regelen op hoofdlijnen. Het was inspirerend om de ervaringen hierover uit te wisselen.

Behoefte aan uitwisseling

Naar goed gebruik eindigde de kennisuitwisselingsbijeenkomst met een plenaire discussie. Hierin kwam naar voren dat behoefte bestaat aan het uitwisselen van de verschillende aspecten rond datakwaliteit. Het gaat dan bijvoorbeeld over het delen van datamodellen en datavalidatieregels. Maar ook over het organiseren van ontmoetingen tussen datastewards en data-architecten van de verschillende bedrijven. Deze uitwisseling werkt stimulerend en bevordert de onderlinge afstemming, wat de stip op de horizon – kwalitatief hoogwaardige data voor succesvolle datagedreven projecten – een stuk dichterbij brengt.

DAMA structuur voor goed databeheer.