We kunnen als lerende organisaties niet meer om data heen. Data wordt steeds belangrijker om je (klant)processen te verbeteren, om beter je klanten te bedienen of om beter je klanten te leren kennen. Data gebruiken, er van leren en de volledigheid en kwaliteit waarborgen is lastig. Volgens het Data Management Maturity Model zijn er 5 stadia van datavolwassenheid te herkennen. De meeste organisaties zitten nog in stadium 1 of 2. Dus er is nog veel werk aan de winkel.

Niveau 1
Organisatie reageert reactief naar aanleiding van bijvoorbeeld nieuwe of aangescherpte AVG wetgeving. Er is nog geen fundamenteel en organisatiebreed beleid ten aanzien van datamanagement. Datakwalteitsprocessen worden projectmatig en ad hoc uitgevoerd. De nadruk ligt met name bij herstel en minder bij preventie.

Niveau 2
Organisatie is zich meer van bewust dat datamanagement een belangrijke kritische bedrijfsfactor is. Processen worden conform beleid meer structureel uitgevoerd. Gespecialiseerde werknemers worden aangetrokken om datamanagement ‘handen en voeten’ te geven, om de belanghebbenden erbij te betrekken en om de diverse processen te controleren.

Niveau 3
Organisatiebrede erkenning dat data van belang is voor een succesvolle uitvoering van de missie. De organisatie is zover dat er een reeks standaardprocessen planmatig en consequent worden uitgevoerd.

Niveau 4
Data wordt nu gezien als de belangrijkste bron voor concurrentievoordeel. Kwantitatieve procesindicatoren worden gedefinieerd en toegepast voor gegevensbeheer. Continu worden de datamanagementprocessen gemeten en beoordeeld.

Niveau 5
Data wordt erkent als een kritische bedrijfsfactor om succesvol te opereren in een dynamische en concurrerende markt. Procesprestaties worden structureel geoptimaliseerd door middel van het toepassen van niveau 4-analyse.