De verborgen risico’s van self-service analytics zonder governance

14 apr 2025

Self-service analytics maakt data toegankelijker dan ooit. Medewerkers kunnen zelfstandig rapporten maken, dashboards bouwen en inzichten genereren zonder afhankelijk te zijn van centrale BI-teams. Maar zonder duidelijke governance brengt die vrijheid risico’s met zich mee. Ongecontroleerde datatoegang, inconsistente rapportages en onbetrouwbare inzichten kunnen leiden tot verkeerde beslissingen en zelfs complianceproblemen. Wat begint als een efficiënte oplossing, kan uitmonden in fragmentatie en chaos. Hoe voorkom je dat? Door grip te houden op de basis: data governance.

1. Ongecontroleerde datatoegang en compliance: wie mag wat zien?

Self-service analytics werkt het best als medewerkers toegang hebben tot de juiste data. Maar zonder governance ontbreekt het aan controle over wie welke datasets mag inzien en gebruiken. Dit vergroot het risico op datalekken en kan leiden tot schendingen van regelgeving zoals de AVG.

Daarnaast kan het onduidelijk zijn wie toegangsrechten mag toekennen. Bij centrale dashboards ligt dit vaak bij IT of een BI- of data governance-team, maar bij zelf ontwikkelde rapportages is dat minder duidelijk. Zonder heldere afspraken kunnen makers dashboards en onderliggende data delen zonder dat dit gecontroleerd is.

Voorbeeld: Een medewerker maakt een Power BI-dashboard en deelt dit met collega’s. Hierdoor krijgen zij niet alleen toegang tot het dashboard, maar ook tot de ruwe klantgegevens erachter.

Oplossing

Stel rolgebaseerde toegangsrechten in en regel dat het beheer van onderliggende datasets centraal is belegd. Zo kan een maker het dashboard delen, maar wordt centraal bepaald welke data zichtbaar is voor welke gebruiker. Gebruik daarnaast dataclassificatie om gevoelige informatie te beschermen.

2. Wildgroei aan rapportages: één databron, maar eindeloze varianten

Self-service analytics maakt het makkelijker om dashboards en rapportages te bouwen op basis van een semantische laag. Maar zonder duidelijke governance ontstaat al snel een wildgroei: meerdere versies van rapportages met hetzelfde doel, gemaakt door verschillende gebruikers. Dit leidt tot inefficiëntie, dubbel werk en mogelijk verwarring als verschillende versies naast elkaar worden gebruikt.

Voorbeeld: Een salesmanager in Nederland visualiseert zijn sales funnel anders dan zijn collega in België, terwijl ze dezelfde informatie nodig hebben. Dit kost onnodig veel ontwikkeltijd en maakt het lastig om de cijfers op dezelfde manier te interpreteren.

Oplossing

Stel richtlijnen op over welke rapportages centraal ontwikkeld worden en wat eindgebruikers zelf kunnen doen. Voor veelgebruikte inzichten is een centraal dashboard vaak efficiënter dan losse, individuele versies.

3. Beheersbaarheid: wie is verantwoordelijk?

Self-service analytics geeft gebruikers de vrijheid om zelf dashboards en rapportages te ontwikkelen. Maar wat gebeurt er als de maker vertrekt? Zonder afspraken over beheer en overdracht kan waardevolle kennis verloren gaan en kunnen rapportages verouderen of onbetrouwbaar worden.

Voorbeeld: Een dashboard wordt veel gebruikt, maar de maker is vertrokken. Omdat niemand het dashboard onderhoud, blijven noodzakelijke updates uit en worden fouten niet opgemerkt.

Oplossing

Zorg voor een proces bij uitdiensttreding: wordt een zelfgemaakt rapport overgedragen aan een directe collega of aan een centraal BI-team? Beide opties zijn prima, zolang er maar afspraken over zijn.

4. Verkeerde beslissingen door onbetrouwbare inzichten

Als data onvolledig, foutief of verkeerd geïnterpreteerd wordt, kunnen er grote fouten worden gemaakt. AI en dashboards geven snel inzicht, maar zonder de juiste context kunnen ze ook misleidend zijn. Centrale BI-teams hanteren vaak een Quality Assurance-proces met testen en reviews om de betrouwbaarheid van rapportages te garanderen. In self-service omgevingen ontbreekt deze controle vaak, waardoor de kwaliteit per rapportage kan verschillen.

Voorbeeld: Een manager ziet een daling in klanttevredenheid en besluit direct extra budget vrij te maken voor serviceverbeteringen. Later blijkt dat het probleem een invoerfout was en dat de klanttevredenheid juist stabiel is.

Oplossing

Combineer self-service analytics met data governance én training, zodat gebruikers begrijpen hoe ze data correct interpreteren, en stel afspraken en standaarden op voor kwaliteitsborging, zoals peer reviews en validatieprocedures.

Self-service analytics werkt alleen met governance

Self-service analytics is krachtig en maakt data toegankelijker voor iedereen, maar zonder governance brengt het serieuze risico’s met zich mee. Fragmentatie, slechte datakwaliteit, complianceproblemen en verkeerde beslissingen kunnen je organisatie duur komen te staan.

De oplossing? Zorg voor een duidelijke governance-structuur. Stel kaders en richtlijnen op, bewaak de datakwaliteit en zorg dat gebruikers de tools op de juiste manier inzetten. Alleen zo benut je de voordelen van self-service analytics zonder in de valkuilen te trappen.

Meer weten?

Elke dataset bevat een wereld aan verhalen. Bij Orange Business helpen we je deze verhalen tot leven te brengen. Of je nu hulp nodig hebt bij het bouwen van dashboards, het ontwerpen van datavisualisaties of het trainen van je team – wij zorgen voor oplossingen die naadloos aansluiten op jouw specifieke vraagstukken. Samen zorgen we ervoor dat jouw organisatie beschikt over betrouwbare inzichten waarop je met vertrouwen kunt bouwen.

Meer weten over self-service analytics, dashboards of datavisualisaties? Neem contact met ons op en ontdek hoe we jouw organisatie kunnen helpen.

Neem contact op