In de vorige blog lieten we zien waarom een normenkader onmisbaar is: zonder maatlat blijven ambities zweven. Deze keer gaan we een laag dieper. Niet de papieren afspraken, maar wat er in het ritme van teams gebeurt, bepaalt of je strategie landt. Het verschil zit in gedrag: wie komt waarvoor aan tafel, wat spreken we af, en hoe houden we elkaar hieraan.

De bedoeling: van beleid naar gewoontes en cultuur

Veel organisaties hebben hun beleid keurig opgeschreven. Toch zie je aan de bestuurstafel dat data vooral ad‑hoc wordt gebruikt. Waar gaat het dan mis? Databeleid is geen datagewoonte. Lijnmanagers en afdelingshoofden zijn vaak eigenaar van een dataset, maar herkennen zichzelf niet in die rol. Zij zijn dagelijks bezig met (inhoudelijke) sturing, niet met datakwaliteit of -uitwisselbaarheid. Data-analisten leveren fraaie dashboards, maar zonder structureel gesprek met data-eigenaren en stewards verandert er weinig aan de kwaliteit van hun bronnen. Kun je dan wel besluiten baseren op die dashboards? Het management wil “data-gedreven” besluitvorming, maar heeft geen MT-dashboard voor haar strategische KPI’s, eist geen onderbouwing op basis van data in haar MT-notities en agendeert data-gedreven werken ook niet als terugkerend gespreksonderwerp.

Cultuur verander je niet in één dag, maand of jaar. Wat wij willen dat een lezer na vandaag anders doet, is alleen de eerste stap: benoem je rol in elk overleg. Zit je hier als data‑eigenaar, als data-steward, of als data-gebruiker? En stel vervolgens de vraag: welke verantwoordelijkheid hoort daarbij en wat mag ik van de andere rollen verwachten? Wanneer die bril opgaat, verschuift een meeting van meningen naar afspraken.

Signalen dat beleid niet leeft in gedrag

Je herkent het vast. Er ligt een beleidsdocument, maar:

• strategische besluiten worden soms op data gebaseerd, maar net zo vaak niet. Leiderschap toont geen zichtbaar, ritmisch commitment om structureel te sturen op betrouwbare informatie, vaak omdat een sterke, bestuurlijke informatiepositie ontbreekt;
• data-eigenaren zijn nooit formeel aangewezen, laat staan dat ze een actueel overzicht hebben van hun data-gebruikers; daardoor blijven kwaliteitsvereisten vaag en werken eigenaren en gebruikers in hun eigen silo;
• rapportbouwers worden afgerekend op datakwaliteit terwijl ze data slechts inzichtelijk maken. Het gesprek met de data-eigenaar ontbreekt, dus blijven dashboards onbenut in plaats van als motor van verbetering te fungeren.

Zonder dat data-eigenaren en -gebruikers structureel bij elkaar komen, blijft data-gedreven werken een ambitie. De echte knelpunten in de data van de organisatie schuiven door. Ondertussen ontstaat er in de praktijk een onhandige scheidslijn: IV/IT vindt dat de business haar rol niet neemt en bekijkt data als technisch vraagstuk, terwijl uiteindelijk de business de data daadwerkelijk gebruikt. De focus verschuift van data-gebruik naar de techniek, en we krijgen weer een (software-)oplossing erbij. De echte oplossing: Een structureel gesprek tussen data-eigenaren en -gebruikers zorgt ervoor dat bedrijfsprocessen en -doelen leidend blijven, in plaats van technologische oplossingen.

Het werkritme dat wél werkt

Begin klein en maak het behapbaar. Eén domein, één terugkerend overleg.

• Frequentie: eens per vier weken. Kort is beter dan lang; liever 45 minuten strak dan twee uur volpraten.
• Deelnemers: data‑eigenaar, data-steward(s) en een representatieve groep van gebruikers.
• Doel: eerst scherp krijgen wat gebruikers nodig hebben (kwaliteitsvereisten en leverafspraken), dan prioriteren, vervolgens implementeren en na afloop feedback ophalen.

Met alleen de frequentie ben je er niet. Het mandaat bepaalt of het gesprek effect heeft. De data-eigenaar is de kapitein van de dataset: verantwoordelijk voor kwaliteit, beschikbaarheid en veiligheid. De steward is de rechterhand: regelt deze data-meetings, bewaakt metadata, levert data aan gebruikers, en volgt afspraken en issues op. De gebruiker is de kritische klant: benoemt behoefte, signaleert afwijkingen en beheert haar eigen informatieproducten. Als deze drie rollen helder zijn, gaan gesprekken en afspraken ook leven.

De meeting zelf: geen marathons, wel herhaalbaar

Vrijwel elk overleg ontspoort zonder structuur. Kies een vaste volgorde en houd je eraan. Onze favoriet is kort en functioneel:

1. Terugblik op acties: wat is afgevinkt, wat niet, en waarom?
2. Leveringen en beschikbaarheid: is alles op tijd en compleet? Waar schuurde het?
3. Kwaliteitscheck: bespreek afwijkingen op juistheid, volledigheid en actualiteit – wat is de impact op beleid/operatie?
4. Taal en definities: begrijpen we elkaar nog? Is de betekenis eenduidig?
5. Nieuwe wensen: welke nieuwe datawensen zijn er?
6. Issues en escalaties: wat pakken we nu op, wat later, wat moet een trede hoger?
7. Lessons learned: wat werkte goed, wat doen we voortaan anders?

Houd het ook leuk voor de notulist. Gebruik een besluiten- en actiepuntenlijst en een kwaliteitslogboek: kort, dwingend, doorzoekbaar. En wees eerlijk: als een item drie keer terugkomt, is het óf niet belangrijk genoeg óf vraagt het om escalatie.

Artefacten die het gesprek scherp houden

Je hebt niet veel nodig:

• een rolmatrix (wie doet wat, met mandaat);
• een herbruikbare agenda die nauwelijks verandert, zodat iedereen weet wat er komt;
• een kwaliteitslogboek met afspraken, issues en verbeterpunten;
• een escalatie‑checklist zodat duidelijk is wanneer je opschaalt.

Deze stukken zijn geen doel op zich, maar helpen discipline bouwen. Ze maken vooruitgang zichtbaar en afdwingbaar zonder hiërarchische zwaarte.

Beslisregels: wanneer schaal je op?

Soms kom je er niet uit. Opschalen doe je dan:

• Binnen je eigen data-domein: voor gebruikers ↔ stewards ↔ data-eigenaren van een dataset.
• Binnen een organisatieonderdeel/sector: als meerdere afdelingen geraakt worden.
• Op MT‑niveau: zodra het meerdere organisatieonderdelen raakt.

Beoordeel prioriteit nuchter: hoog (wettelijke plichten of kerntaken), middel (managementinformatie), laag (nice‑to‑have). Zo voorkom je dat elk datapunt urgentie claimt.

Wat het oplevert: een korte casus uit de praktijk

Bij meerdere managementteams (lees: data-gebruikers) zijn we gestart met een simpele vraag: waarop wil je echt sturen? Als de organisatie niet helder heeft waar ze op willen sturen, zal geen enkel dashboard de juiste inzicht geven. Nadat dit helder is, benoemen we de benodigde databronnen én -eigenaren. Samen stemmen we de kwaliteitscriteria af en de frequentie van elke KPI (hetgeen waar je op wil sturen). Pas dán bouwen we een dashboard. Het succes van dit MT-dashboard zit niet in de techniek of de tooling, maar in het gesprek eromheen. De uitkomst: minder herstelwerk, kortere doorlooptijden en vooral data-gedreven besluitvorming.

Veelgehoorde bezwaren – en wat ze missen

“We hoeven het beleid alleen nog goed te communiceren.”
Communicatie is geen implementatie. Datamanagement is een middel om doelen te bereiken in de business; zonder nieuwe gewoontes verandert er niets in processen en gedrag.

“We hebben al een awareness‑programma.”
Prima, maar bewustzijn zonder afspraken en opvolging beklijft niet. Je meet geen vooruitgang en je corrigeert niet systematisch.

“Iedereen weet heus wat ’ie moet doen.”
Dat klopt tot het misgaat. Dan heb je expliciete rollen en mandaat nodig. Anders keert het overleg terug naar meningen in plaats van feiten.

“Data is van IV/IT.”
De techniek ondersteunt; de business gebruikt en verantwoordt. Kwaliteitsafspraken horen bij de data-eigenaren en -gebruikers, én doorgaans zitten beiden in de business. IT faciliteert, maar is niet de eigenaar van de inhoud, het probleem of het vraagstuk.

De rode draad: staar je niet blind op het implementeren van “datamanagement” als einddoel. Kijk naar het resultaat dat je wil bereiken en gebruik het normenkader als hulpmiddel om daar stapsgewijs te komen.

Koppeling met het normenkader

Waarom werkt dit? Omdat het precies is wat het normenkader toetst: zijn rollen en mandaten helder, is er een terugkerend overleg, worden kwaliteitscriteria gemeten en hersteld, en is er een PDCA‑ritme? Door elke vier weken aan dezelfde tafel te zitten, geef je vorm aan die principes. De strategie daalt in, niet in één keer, maar in kleine stappen die je volhoudt.

Direct aan de slag: Data Meeting Starter Pack

Wil je morgen beginnen zonder alles zelf te verzinnen? Download het Data Meeting Starter Pack. Daarin vind je de tips en tricks van deze blog terug in een beknopt agenda‑sjabloon dat precies dit ritme ondersteunt.

Jouw eerste stap: plan een pilot‑overleg binnen één datadomein. Benoem expliciet wie er als data-eigenaar, steward en gebruiker aan tafel zitten. Gebruik de starter kit, houd het 45 minuten, en spreek drie concrete verbeterpunten met bijbehorende actiehouders af.

En daarna: plan een 1‑op‑1 gesprek met ons, meld je aan voor de DSMS‑demo, of vraag direct een interne nulmeting aan. Na aanmelding volgt een korte e‑mailserie met verdieping en andere sneakpeaks.

Vorige week vertelden we over de noodzaak van een samenhangend normenkader op het gebied van Datavolwassenheid. Wil je in 5 minuten weten wat het Datavolwassenheid-niveau van jouw organisatie is? Vul dan de Datavolwassenheid-zelfscan in. Je krijgt een beknopt, toetsbaar overzicht van de kernonderwerpen en ziet direct welke gesprekken en beslissingen prioriteit hebben.

Vooruitblik

Volgende keer bespreken we hoe je inzichten op de bestuurstafel krijgt zonder te verdrinken in data-analyses en dashboards, en zetten we een stap naar overtuigend digitaal leiderschap met de GPT Pitch Assistant. De rode draad blijft gelijk: kleine stappen die het gedrag veranderen – dáár leeft je datastrategie.