Datagovernance als groeiversneller

Betrouwbare data als concurrentievoordeel

Tijdens deze UBA Exchange Community Data & Tech-sessie lieten Glenn Vanderlinden (Human37), Ruben Tip (Snowflake) en Sophie Angenot (QuaData) zien hoe merken kunnen samenwerken, personaliseren en innoveren met data, zonder de controle te verliezen.

Dat vraagt in de eerste plaats een andere kijk op data. Data zijn niet langer alleen een technisch onderwerp. Ze vormen de basis voor marktonderzoek, CRM, media, personalisatie, analytics en artificiële intelligentie. Toch leiden meer data niet automatisch tot betere beslissingen. Wanneer teams verschillende definities hanteren, verantwoordelijkheden onduidelijk zijn of toestemming niet doorheen het volledige ecosysteem wordt meegenomen, worden marketingbeslissingen trager of minder betrouwbaar.

Toestemming moet met de data meereizen

Moderne marketingstacks zijn sterk met elkaar verbonden. Een CDP praat met een datawarehouse, dat vervolgens activatietools voedt, die op hun beurt gekoppeld zijn aan advertentieplatformen, CRM, e-mailing en analytics. Die connectiviteit zorgt voor snelheid, maar creëert ook risico’s.

Glenn Vanderlinden legde een belangrijk pijnpunt bloot: toestemming wordt vaak maar één keer geregistreerd, bij het eerste contactpunt, terwijl de data daarna blijft circuleren. De stack verplaatst de data probleemloos, maar niet altijd de context waarin ze werden verzameld. Daardoor wordt het moeilijk om te bepalen of een datapunt nog gebruikt mag worden voor analytics, marketing of personalisatie.

Een concrete oplossing bestaat erin de context van de toestemming rechtstreeks aan elk data-event te koppelen. Zo wordt toestemming een bruikbaar data-attribuut dat je kunt filteren, combineren en auditen, in plaats van informatie die opgesloten zit in een apart compliancesysteem.

Een concrete oplossing bestaat erin de context van de toestemming rechtstreeks aan elk data-event te koppelen. 

Minder data beheren, maar beter

Dataminimalisatie was een andere rode draad. De goedkoopste data om te beschermen, is de data die je nooit verzamelt. Voor je data verzamelt of activeert, stel je best drie vragen: hebben we een duidelijk gebruiksscenario, hebben we dit detailniveau echt nodig en waar zal deze data terechtkomen?

Sophie Angenot koppelde dit aan de bredere rol van data- en AI-governance. Governance is er niet om teams te vertragen met bureaucratie. Goed aangepakt zorgt het net voor duidelijkheid en snelheid. Gedeelde definities, duidelijke verantwoordelijkheden, kwaliteitsstandaarden, toegangsregels en compliancebeleid helpen teams om de cijfers die ze dagelijks gebruiken echt te vertrouwen.

Voor marketeers betekent dit: start waar de pijn het grootst is. Denk aan klantidentiteit, toestemming, campagne-KPI’s, NPS-definities of attributie. Governance wordt haalbaar wanneer je ze verankert in de business en behandelt als een levende praktijk, niet als een statisch beleidsdocument.

Samenwerken zonder data bloot te geven

Ruben Tip liet zien hoe governance samenwerking kan mogelijk maken in plaats van blokkeren. Met de juiste toegangscontrole, dataminimalisatie en auditlogs kunnen organisaties met partners samenwerken en tegelijk controle houden over wat gedeeld wordt, wie toegang krijgt en hoe data wordt gebruikt.

Datacleanrooms tonen goed hoe die aanpak werkt. Ze laten twee partijen toe om gecombineerde data te analyseren zonder ruwe klantgegevens bloot te leggen. Een merk en een mediapartner kunnen bijvoorbeeld de impact van een campagne meten zonder klantenlijsten uit te wisselen. Een retailer en een merk kunnen audience enrichment verkennen zonder persoonsgegevens te delen. Het inzicht wordt gedeeld, maar de blootstelling blijft beperkt.

Daar wordt governance een echt concurrentievoordeel. Ze maakt datasamenwerking veiliger, schaalbaarder en waardevoller voor marketingteams.

Artificiële intelligentie verhoogt de inzet

De sessie maakte ook duidelijk dat artificiële intelligentie de nood aan governance niet verkleint. Ze vergroot die net. AI heeft nood aan gestructureerde, gelabelde en betrouwbare data. Ze roept ook nieuwe vragen op: welke tools worden gebruikt, op welke data, volgens welke regels en wie is verantwoordelijk voor de output?

AI-governance bouwt voort op datagovernance, maar gaat verder. Ze omvat modelkeuze, versiebeheer, het gedrag van AI-agents, ongestructureerde data en audittrails. Wanneer een AI-agent e-mails verstuurt, records bijwerkt of campagnes activeert, beheer je als marketeer niet alleen data. Je beheert ook acties.

Een goed startpunt is om marketing-, juridische en datateams samen rond de tafel te brengen en drie vragen te stellen: weet je waar je belangrijkste data vandaan komt, vertrouw je die data en weet je wie verantwoordelijk is wanneer er iets fout loopt?