Data science en data governance zijn twee van de belangrijkste aspecten van een succesvolle datagedreven organisatie. Vaak gaan ze echter niet hand in hand. Dit kan een groot probleem zijn, aangezien data science teams toegang nodig hebben tot schone en goed beheerde gegevens om hun werk effectief te kunnen doen.
De groeiende bezorgdheid over datamanipulatie en misbruik van statistische methoden in data-engineering heeft geleid tot de noodzaak van data science governance. Dit omvat het opzetten van structuren voor gegevensbeheer om ervoor te zorgen dat het gebruik van statistische methoden en analyse ethisch, transparant en betrouwbaar is.
Het belangrijkste doel van een dergelijke structuur moet zijn om de behoefte aan datawetenschap in evenwicht te brengen met goede bestuurspraktijken om de besluitvorming binnen organisaties te ondersteunen. Dit is echter vaak makkelijker gezegd dan gedaan, omdat data science teams resistent kunnen zijn tegen verandering en governancestructuren het data science proces kunnen vertragen.
Er zijn een paar dingen die datagovernanceteams kunnen doen om ervoor te zorgen dat data science en data governance effectief samenwerken. Maar laten we, voordat we daarop ingaan, eerst kijken waarom data science en data governance vaak niet hand in hand gaan.
Data Science vs. Data Governance
Een van de belangrijkste redenen waarom data science en data governance vaak niet hand in hand gaan, is dat het twee heel verschillende disciplines zijn. Bij data science draait alles om het analyseren van data om inzichten te krijgen, terwijl data governance erop gericht is ervoor te zorgen dat data betrouwbaar en nauwkeurig is. Als gevolg hiervan hebben deze twee disciplines verschillende doelen en doelstellingen, wat kan leiden tot conflicten wanneer ze allebei proberen om data-oplossingen te gebruiken.
Data-governanceteams kunnen moeite hebben om het hoge tempo van data science bij te houden, en datawetenschappers kunnen zich beperkt voelen door de noodzaak om governance-protocollen te volgen. Daarnaast draait data science om experimenteren en ontdekken, terwijl data governance meer gericht is op het verantwoordelijk gebruiken van data.
Dit kan vaak leiden tot wrijving en frustratie tussen datawetenschapsteams en datagovernanceteams, aangezien de twee groepen zeer verschillende manieren van werken hebben.
Data Science-teams willen toegang tot gegevens
Datawetenschappers willen toegang tot schone, goed beheerde gegevens, zodat ze hun werk effectief kunnen doen. Data governance-teams zijn echter vaak terughoudend om datawetenschappers toegang te geven tot dit soort gegevens, omdat ze zich zorgen maken over beveiligings- en privacykwesties. Uiteindelijk zullen conflicten en frustratie tussen de twee groepen toenemen en zullen data science-teams gefrustreerd raken omdat ze het gevoel kunnen hebben dat ze niet genoeg toegang hebben tot de gegevens die ze nodig hebben om hun werk goed te doen.
Data governance is essentieel voor elke organisatie die verantwoord en ethisch met data om wil gaan. Het kan echter een uitdaging zijn voor datawetenschappers om toegang te krijgen tot schone, goed beheerde gegevens wanneer ze deze het meest nodig hebben. Dit kan een groot obstakel zijn voor business intelligence in datagedreven organisaties, en het is iets dat moet worden aangepakt als data science en data governance effectief gaan samenwerken.
Data governance vertraagt het data science proces
Bestuursstructuren kunnen het data science proces vertragen, wat frustrerend kan zijn voor datawetenschappers. Datagovernanceteams vereisen bijvoorbeeld vaak dat datawetenschappers strikte protocollen volgen bij het werken met data, wat hun onderzoek kan vertragen en hun vermogen om met verschillende methoden te experimenteren kan beperken. Dit kan een grote ergernis zijn voor datawetenschappers, die gewend zijn om de vrijheid te hebben om met data te werken op elke manier die zij nodig achten.
Bestuursstructuren zijn essentieel om ervoor te zorgen dat gegevens op verantwoorde en ethische wijze worden gebruikt. Ze kunnen echter ook het data science proces vertragen en leiden tot conflicten tussen datawetenschappers en bestuursteams. Het is essentieel dat beide groepen zich bewust zijn van deze potentiële conflicten en samenwerken om een manier te vinden om ze te overwinnen.
Hoe u data science en data governance kunt laten samenwerken
Nu we weten waarom data science en data governance vaak niet hand in hand gaan, gaan we verder in op hoe we ze kunnen laten samenwerken.
Hierna sommen we enkele manieren op waarop datagovernanceteams kunnen helpen ervoor te zorgen dat data sciene en data governance samen gedijen.
Maak data governance eenvoudiger voor data science
Een fundamentele manier om datawetenschap en datagovernance effectiever te laten werken, is door het voor datawetenschappers gemakkelijker te maken om te voldoen aan governanceprotocollen.
Data governance-teams kunnen dit doen door hun processen te stroomlijnen, waardoor het voor datawetenschappers gemakkelijker wordt om toegang te krijgen tot de gegevens die ze nodig hebben. Ze kunnen er ook voor zorgen dat bestuursstructuren flexibel genoeg zijn om experimenten en ontdekkingen mogelijk te maken.
Leid datawetenschappers op over databeheer
Het opleiden van datawetenschappers over data governance is ook essentieel om datawetenschap en data governance effectief te laten samenwerken.
Datagovernanceteams kunnen datawetenschappers informeren over het belang van data governance en hen leren hoe ze kunnen voldoen aan de geldende protocollen. Dit helpt ervoor te zorgen dat beide groepen werken vanuit hetzelfde begrip van de rol van data governance in de organisatie.
Data Governance-teams moeten bereid zijn om begeleiding te geven
Data governance-teams moeten bereid en in staat zijn om richtlijnen te geven over hoe gegevens op verantwoorde wijze kunnen worden gebruikt, wat ervoor zal zorgen dat datawetenschappers de gegevens op de juiste manier gebruiken.
Deze richtlijn moet informatie bevatten over hoe gegevens kunnen worden geopend en gebruikt, evenals instructies over hoe gevoelige gegevens op de juiste manier moeten worden behandeld.
Bestuursteams aarzelen vaak om data scientists te begeleiden, omdat ze zich zorgen maken over de impact die dit kan hebben op het onderzoeksproces. Als het echter op de juiste manier wordt gedaan, kan begeleiding het datawetenschapsproces daadwerkelijk helpen versnellen door ervoor te zorgen dat gegevens op verantwoorde en ethische wijze worden gebruikt.
Bij datawetenschap draait alles om experimenteren en ontdekken, terwijl data governance meer gericht is op het zorgen dat data op een verantwoorde manier wordt gebruikt.
Door het voor datawetenschappers gemakkelijker te maken om te voldoen aan de geldende protocollen, door datawetenschappers voor te lichten over het belang van data governance en door het proces te stroomlijnen waarmee toegang tot data wordt verkregen, kunnen datagovernanceteams ervoor zorgen dat data science en data governance effectief samenwerken.
Lees ook:
- Cegeka neemt meerderheidsparticipatie in dataspecialist Solver Sweden
