Datagovernance is essentieel voor zorg- en welzijnsorganisaties om te voldoen aan wetgeving, databeheer en om de transformatie naar datagedreven werken te realiseren. Een robuuste datagovernance is belangrijk voor organisaties om kwalitatieve en passende zorg en ondersteuning te kunnen bieden. Het helpt ook om administratieve lasten te verminderen en waardevolle inzichten uit data te halen. Dit fundament is onmisbaar voor innovaties zoals Advanced Analytics en Artificial Intelligence (AI), waarbij het waarborgen van datakwaliteit, privacy en ethische normen centraal staat.
Typen data die rondom een cliënt of patiënt worden verzameld
Voor een effectieve datagedreven werkwijze is het essentieel dat het beheer en de bescherming van zorg- en ondersteuningsdata binnen de organisatie op orde zijn. Dit zorgt voor veilige, toegankelijke en beschikbare data, wat belangrijk is voor zorgprofessionals, beleidsmakers en onderzoekers om betere besluiten te kunnen nemen.
Organisaties vinden het vaak complex om de transitie te maken naar een meer datagedreven werkwijze en cultuur. Vanuit onze praktijkervaring bij het inrichten van datamanagement voor klanten in het zorg- en welzijnsdomein zien we dat het belangrijk is om een datagovernancestructuur te creëren op basis van een robuust datagovernance raamwerk.
Met behulp van een datagovernance raamwerk legt u in een structuur de rollen, verantwoordelijkheden en processen vast voor datamanagement op diverse niveaus binnen uw organisatie. Dit helpt u in de transformatie naar datagedreven werken door het verduidelijken van uw dataprocessen en biedt sturingsmogelijkheden op de implementatie en toepassing van datamanagement in uw organisatie. PwC heeft een datamanagement raamwerk ontwikkeld op basis van zowel onze praktijkervaring bij diverse klanten als wereldwijde standaarden, zoals DCAM en DAMA DMBok2. Deze standaarden sluiten aan op belangrijke raamwerken binnen de overheid en zorgorganisaties, zoals het raamwerk gegevenskwaliteit van NORA dat vooral in de operationele laag (datamanagement) van toepassing is. Dit raamwerk biedt de kaders voor datagedreven dienstverlening, ondersteuning in de transformatie en mensgerichte innovatie binnen uw organisatie.
Data Governance Raamwerk
Voorafgaand aan de inrichting van datagovernance bepalen we in de datamanagementstrategie hoe datamanagement bijdraagt aan het realiseren van organisatiedoelstellingen, aan het verbeteren van zorg en welzijn van patiënten of cliënten en aan het voldoen aan (kwaliteits)normen (zoals de NEN-7510 of de ISO-9001) of aan wet- en regelgeving (zoals de Data Governance Act). Dit is een gezamenlijk proces met leidinggevenden binnen uw organisatie met als vertrekpunt de visie op zorg en innovatie. Het is belangrijk om hierbij relevante datadomeinen voor innovatie te identificeren.
Op basis hiervan stellen we prestatie-indicatoren vast die zorgen voor controle, en gericht zijn op de ontwikkeling van de datagovernance organisatie.
Op het tactisch niveau van datamanagement worden rollen en verantwoordelijkheden binnen de datagovernance gedefinieerd, en de inrichting van o.a. de data-architectuur, databeveiliging, metadatering en datakwaliteit bepaald. Daarnaast worden richtlijnen en procedures voor effectief datamanagement vastgesteld. Het faciliteren van innovatie met behulp van data is ook onderdeel van dit proces. Het is nuttig om dit onderwerp concreet te maken door middel van het bespreken van herkenbare use cases in werksessies met vertegenwoordigers uit zowel het primaire proces als de IV-organisatie.
Richt vervolgens een passende datagovernance in om een gestroomlijnde dataflow binnen de organisatie te realiseren. Het is eveneens belangrijk om te zorgen dat datastromen interoperabel zijn tussen zorg- en welzijnsorganisaties, zoals het IZA Uitvoeringsakkoord gegevensuitwisseling expliciet vraagt, bijvoorbeeld door aansluiting te zoeken op het Nictiz-lagenmodel.
Het operationele datamanagement omvat diverse aspecten van de informatielevenscyclus. Het doel hierbij is om ervoor te zorgen dat data gedurende de gehele levenscyclus op een effectieve en efficiënte wijze worden bestuurd, gebruikt en beheerd. Een belangrijk aandachtspunt hierbij is de inzet van dataspecialisten, die bij voorkeur dichtbij het primaire proces worden gepositioneerd.
Na het vaststellen van een datagovernance raamwerk is het van belang om dit raamwerk te vertalen naar een goed functionerend besturingsmodel. Dit besturingsmodel stelt u in staat om binnen uw organisatie controle uit te oefenen op het beheer en gebruik van data. Het omvat de inrichting van sturende gremia, zoals een 'data board', 'data council' of 'datagovernance office', evenals het definiëren van de rollen, taken, bevoegdheden en besluitvormingsprocessen die nodig zijn voor effectieve datagovernance. Het is belangrijk om deze inrichting te doen met IV/data-experts en vertegenwoordigers vanuit de organisatie, zodat de aansluiting van besturingsmodel op het primaire proces geborgd is.
Wij delen graag onze kennis op het gebied van het opzetten, inrichten en implementeren van datagovernance binnen het zorg- en welzijnsdomein. Samen met u brengen richten we de datagovernance in op strategisch, tactisch en operationeel niveau. Hierin kunnen we sprints organiseren met een aantal werksessies waarin we het raamwerk aanpassen naar uw organisatie. Vervolgens brengen we essentiële verantwoordelijkheden voor verschillende functies en rollen in kaart ten aanzien van datagovernance. Op deze manier creëert de organisatie inzicht rondom verantwoordelijkheden en beheer van data om op basis van kwalitatieve informatie passende zorg te kunnen leveren in de keten van zorgaanbieders.
Ons team van experts staat klaar om u te begeleiden bij het ontwikkelen van een strategie die aansluit bij uw specifieke doelen om samen met u de implementatie van digitale oplossingen te realiseren.
Ons uiteindelijke doel: Een duurzame bijdrage leveren aan het realiseren van goede (digitale) zorg en werkplezier tegen lagere maatschappelijke kosten.
Heeft u een vraag over het inrichten van datagovernance binnen uw organisatie? Of ontvangt en verwerkt u grote hoeveelheden data en zoekt u een gedegen (technische) oplossing om uw organisatie klaar te maken voor de datavraagstukken van morgen? Dan gaan wij graag met u in gesprek.