• English

Vraagstuk

We moeten voldoen aan nieuwe eisen

Er komen kaders bij rond data en AI, en ze raken systemen die al jaren draaien. De vraag is zelden of u eraan moet voldoen, maar of u kunt laten zien dát u eraan voldoet.

Bekijk de oplossing →
Hoge stapel checklistvellen naast een laptop

De situatie

De eis is niet het probleem, het aantonen wel

De meeste organisaties doen al veel goed. Er is nagedacht over toegang, over bewaartermijnen, over wie welke gegevens mag zien. Wat ontbreekt is de vastlegging: op het moment dat iemand vraagt hoe een besluit tot stand kwam, welke data erin zat en wie ervoor tekende, begint het zoeken.

Dat wordt scherper naarmate er meer geautomatiseerd wordt. Ook een mens kan achteraf niet altijd navertellen welke informatie hij gebruikte, maar bij een systeem is het reconstrueerbaar, mits daarop is ontworpen. Zonder vastgelegde data- en modelversies blijft alleen benadering over, en die houdt bij een audit zelden stand.

Waarom het laat op de agenda komt

Omdat het lang een juridisch onderwerp lijkt. Het wordt bij de jurist of de compliance-officer belegd, terwijl de antwoorden in de systemen zitten en dus bij de mensen die die systemen bouwen. Die twee groepen spreken elkaar meestal pas als er een deadline of een audit in zicht komt.

De tweede reden is dat het niets oplevert wat u kunt laten zien. Er komt geen nieuwe functionaliteit uit, alleen de zekerheid dat iets later niet misgaat, en dat verliest het van vrijwel elk ander project, tot het moment dat het misgaat.

Waar wij wel en niet over gaan

Twentynext geeft geen juridisch advies en bepaalt niet welke kaders op uw organisatie van toepassing zijn. Dat hoort bij uw jurist of compliance-functie. Wat wij doen, is de technische kant: zorgen dat de vragen die zij stellen ook uit uw systemen te beantwoorden zijn.

Hoe dit speelt bij overheid en non-profit, staat op de sectorpagina.

Wat helpt

Vier vragen die u zichzelf kunt stellen

Welke eisen precies gelden, verschilt per sector, per soort gegevens en per rol die een systeem speelt: dat bepaalt uw jurist, niet wij. Onderstaande vier vragen zijn geen samenvatting van de regels, maar een eerste technische inventarisatie. Als het antwoord op alle vier “dat weten we niet” is, weet u waar te beginnen.

Weet u welke data waar staat?

Niet in grote lijnen, maar aanwijsbaar: welke persoonsgegevens zitten in welk systeem, hoe kwamen ze daar en hoe lang blijven ze. Zonder dat overzicht is elke verdere vraag niet te beantwoorden.

Kunt u een besluit reconstrueren?

Als een systeem vorig kwartaal een uitkomst gaf, kunt u dan laten zien welke gegevens en welke versie van het model daaraan ten grondslag lagen?

Is er iemand verantwoordelijk?

Per systeem, met naam. Gedeelde verantwoordelijkheid tussen IT en de business betekent in de praktijk vaak dat niemand het overzicht heeft op het moment dat het nodig is.

Waar zit menselijke tussenkomst?

Bij welke geautomatiseerde uitkomsten kijkt een mens mee, en heeft die persoon de kennis en de bevoegdheid om ervan af te wijken? Meekijken zonder mandaat telt niet. Het is bovendien zelden ergens vastgelegd.

Verder lezen

Waar dit uitgebreider staat

Vraagstuk

Onze data wordt niet vertrouwd

Herkomst en eigenaarschap zijn hier hetzelfde fundament. Wie dat op orde heeft, kan de meeste vragen hierboven beantwoorden.

Lees het vraagstuk

Oplossing

Data-architectuur

Waar definities, herkomst en eigenaarschap worden vastgelegd: de laag waar elke vraag over verantwoording op terugvalt.

Bekijk de oplossing

Dienst

Consultancy

Uitzoeken wat er moet gebeuren, en in welke volgorde, inclusief welke van de vier vragen hierboven bij u het meest urgent is.

Bekijk de dienst

Terug naar de vraagstukken

Eerst weten waar u staat? Doe de gratis Data Maturity Scan: zestien vragen, direct resultaat.

Samenwerken

Samen uw project realiseren?

De mensen die het bouwen, beheren het daarna. Sinds 2014 in Eindhoven.

Martijn van Grieken

Martijn van Grieken

Directeur Data & AI

Neem contact op