Voor jou draaien je BI-rapportages om het inzichtelijk krijgen van je KPI’s. Hier wil je elke dag op kunnen sturen. Maar heb je wel eens stilgestaan bij het datamodel dat achter je dashboards hangt? Dit model zorgt er namelijk voor dat je data beheersbaar, gestructureerd en inzichtelijk wordt én blijft. Zo kun jij efficiënter met alle beschikbare data werken en sneller de juiste inzichten verzamelen. Klinkt goed toch? Desondanks krijgen we bij Forque en datadone (ons zusterbedrijf) nog vaak de vraag of zo’n datamodel écht noodzakelijk. Tom Klein Wassink, businessconsultant, vertelt je waarom een sterk datamodel essentieel is voor succes.

Van doolhof naar structuur

Tom: “Ik vergelijk een datamodel vaak met het kopen van een auto. Aan de ene kant kijk je naar het merk, het type, de functionaliteiten; aan de andere kant maakt het je echt niet uit hoe de auto precies in elkaar is gesleuteld. Zo zit het vaak ook met een datamodel. Mensen kijken naar de output: kloppen mijn rapportages en BI-dashboards en heb ik inzicht in mijn KPI’s? Met een datamodel los ik de puzzel op aan de achterkant: welke data is nodig en hoe kunnen we alles efficiënt aan elkaar linken? Welke systemen komen hierbij kijken en hoe zorg ik ervoor dat dit doolhof aan data inzichtelijk wordt?”

Beginnen bij het begin

“Eén van de voordelen van een datamodel is dat je gedwongen wordt om vooraf te bepalen wat je inzichtelijk wilt hebben. Sommige databases bestaan uit ontelbare tabellen met ook nog eens onduidelijke naamgeving. En probeer dan maar eens het overzicht te bewaren. Daarom wil ik dit in de eerste gesprekken met een klant boven tafel krijgen. Vervolgens ga ik van start in een datadump (een kopie van de bestaande database). Hier leggen we de relaties tussen relevante tabellen en maken we een selectie van de benodigde kolommen. Je haalt overal een stukje data vandaan om tot het complete antwoord te komen.”

Van meerdere systemen naar één overzicht

“Een concreet voorbeeld is inzicht per werknemer. Klanten willen bijvoorbeeld in één oogopslag de gerealiseerde uren uit systeem A naast de geplande uren uit systeem B inzien. Dit betekent dat je aan de achterkant deze systemen aan elkaar moet knopen. Wij halen uit meerdere systemen alle benodigde data. Vervolgens leggen we in een datamodel de relaties en houden we het beheersbaar. Aan de voorkant kan de klant met één druk op de knop de gegevens inzien van elke werknemer.”

Download hier de whitepaper Business Intelligence…

Structuur voorkomt fouten

“Bij complexe vraagstukken is het van belang om de integriteit van de data te waarborgen. Met andere woorden: een goed ontworpen datamodel zorgt ervoor dat er geen foutieve data in staat, voorkomt inconsistenties en voorkomt dat er verkeerde relaties zijn tussen tabellen. Als ik de data aan de achterkant analyseer sta ik in nauw contact met de klant. Zij kennen de voorkant van het bronsysteem, waardoor ze een veldomschrijving of kolom in de achterkant snel herkennen. Vervolgens maak ik dan de relaties tussen de data. Uiteindelijk voorkom je hier niet alleen fouten mee, maar is je data beter gestructureerd. Wat het vervolgens in de toekomst weer eenvoudiger maakt om een nieuwe vraag of een nieuwe KPI inzichtelijk te maken.” Tom sluit af: “Dus is een datamodel écht nodig? Ja, en zéker voor vraagstukken waar je meerdere databronnen combineert of beschikt over veel data. Het maakt jouw data beheersbaar, inzichtelijk en brengt structuur aan.”

Deze blog is geschreven door:

Tom Klein Wassink

Tom Klein Wassink
Businessconsultant

Wil je meer weten?

    (Bij verzenden ga je akkoord met ons privacybeleid)