6) Snel leveren in Data-projecten; het kan echt!

In de wereld van Dataplatforms en Business Intelligence (BI) draait alles om het leveren van waardevolle inzichten en rapportages aan de business. Maar wat als we je vertellen dat er een manier is om snel nieuwe releases te realiseren en de oplevertijd richting de business aanzienlijk te verkorten? Het geheim zit hem in het hebben van een ontzettend sterk datamodel en het realiseren van een duidelijke splitsing tussen techniek en businesslogica. In deze blogpost zullen we de voordelen schetsen van deze aanpak, waarbij meerdere malen per week releases kunnen plaatsvinden zonder problemen, terwijl onderhoud en vragen tot een minimum worden beperkt. Bereid je voor op een reis naar een snellere en efficiëntere BI-wereld!

Een sterk datamodel: Ook het fundament voor snelle releases

Een sterk datamodel is, zoals eerder beschreven, de basis waarop een succesvolle BI-oplossing is gebouwd. Het omvat een gestructureerde en geoptimaliseerde weergave van de bedrijfsgegevens, waardoor snelle en eenvoudige dataverwerking mogelijk is. Door te investeren in het creëren van een solide datamodel, leg je de fundering voor het snel kunnen toevoegen van nieuwe elementen aan de rapportagelaag.

Voordelen van een sterk datamodel:

• Snelle dataverwerking: Het datamodel is geoptimaliseerd voor efficiënte query’s en snelle analyses, waardoor het genereren van rapporten en inzichten vliegensvlug verloopt.
• Betrouwbaarheid: Een goed ontworpen datamodel zorgt voor consistente en betrouwbare gegevens, waardoor de nauwkeurigheid van de rapportages wordt gewaarborgd.
• Flexibiliteit: Door een modulaire opbouw van het datamodel kun je gemakkelijk nieuwe elementen toevoegen zonder de bestaande structuur te verstoren, waardoor het implementeren van wijzigingen snel en probleemloos verloopt.

Een goed datamodel is voorbereid op toekomstige vragen

Naast de voordelen van een sterk datamodel en een duidelijke splitsing tussen techniek en businesslogica, is het essentieel om de opzet van een stuk van het datamodel niet te beperken tot een specifieke vraag, maar om het modelontwerp op te zetten met het oog op toekomstige vragen. Een goed datamodel moet flexibel en schaalbaar zijn, zodat nieuwe vragen snel kunnen worden beantwoord zonder dat er grote wijzigingen aan het datamodel nodig zijn.

Waarom een toekomstgericht datamodel cruciaal is:

• Anticiperen op verandering: Bedrijfsbehoeften evolueren voortdurend en nieuwe vragen kunnen op elk moment opduiken. Door een datamodel te ontwikkelen dat niet alleen gericht is op de huidige vraagstukken, maar ook ruimte biedt voor toekomstige behoeften, ben je voorbereid op veranderingen en kun je snel inspelen op nieuwe vragen zonder grote herzieningen.
• Snelle beantwoording van nieuwe vragen: Met een flexibel datamodel kunnen nieuwe vragen snel worden beantwoord, omdat de benodigde gegevens al beschikbaar en georganiseerd zijn. Het vermijdt de noodzaak om het datamodel uit te breiden of complexe wijzigingen door te voeren om aan nieuwe informatiebehoeften te voldoen. Doordat dit alles niet hoeft te gebeuren ontstaat veel snelheid; inventariseren, bouwen én testen kan overgeslagen worden.
• Gebruiksgemak: Een goed datamodel biedt een intuïtieve en gestructureerde weergave van gegevens, waardoor gebruikers gemakkelijk inzichten kunnen verkrijgen zonder diep in de technische details te hoeven duiken. Het minimaliseert onduidelijkheid en verwarring, waardoor gebruikers zelfstandig antwoorden kunnen vinden op hun vragen.

Weinig onderhoud en veel duidelijkheid

Naast het feit dat een sterk datamodel weinig onderhoud vereist, heeft het nog een ander belangrijk voordeel: het minimaliseert de hoeveelheid vragen die ontstaan en de behoefte aan keuzes (filters) die al voor gebruikers gemaakt zijn. Dergelijke filters zorgen er voor dat definitievraagstukken ontstaan omdat de cijfers hierdoor vaak afwijken van ‘de waarheid’ in de bronsystemen. Een goed datamodel biedt een gestandaardiseerde en consistente structuur voor het presenteren van gegevens, waardoor er geen ambiguïteit is en gebruikers gemakkelijk de gewenste informatie kunnen verkrijgen.

Hoe een goed datamodel helpt bij het verminderen van vragen en onduidelijkheid:

• Gestandaardiseerde presentatie: Door een uniforme structuur en terminologie in het datamodel te hanteren, wordt de informatie consistent gepresenteerd. Gebruikers weten waar ze moeten zoeken en vinden snel wat ze nodig hebben, waardoor er minder behoefte is aan extra vragen.
• Vermijden van keuzes en filters: In plaats van gebruikers te confronteren met een gefilterde dataset, kan een goed datamodel de meest relevante informatie direct tonen met de opties om te kiezen welke elementen relevant zijn en welke niet. Hierdoor worden gebruikers geleid naar de antwoorden die ze zoeken, zonder dat ze de informatie aan de bron kunnen relateren.
• Duidelijke definitie van gegevens: Een goed datamodel definieert de gegevens op een heldere en begrijpelijke manier, waardoor misverstanden en verwarring worden voorkomen. Gebruikers weten wat ze kunnen verwachten en er ontstaan minder vragen over de betekenis en interpretatie van de gegevens.

Door te investeren in een goed ontworpen datamodel dat gericht is op toekomstige vragen en dat helderheid en gebruiksgemak biedt, creëer je een stevig fundament voor snelle releases en efficiënte BI-projecten. Minder onderhoud, snelle beantwoording van nieuwe vragen en duidelijkheid voor gebruikers zijn de sleutels tot succes. Dus, zorg ervoor dat je datamodel klaar is voor de toekomst en geef jezelf de vrijheid om te excelleren in het leveren van waardevolle inzichten aan je organisatie.

Helaas zien veel ondernemingen in de praktijk vaak het tegenovergestelde gebeuren. In plaats van snelle oplevertijden en efficiëntie, ervaren ze juist lange doorlooptijden bij het stellen van vragen aan data-ontwikkelaars. Dit resulteert in het ontstaan van ‘waarheden’ buiten het BI-systeem om (lees de blog over de Excel hel gerust nog eens), wat leidt tot een toename van uitzoekvragen en het eindeloos puzzelen om verschillen tussen BI en de alternatieve waarheid te achterhalen. Deze vicieuze cirkel versterkt zichzelf en leidt alleen maar tot langere oplevertijden. Het is van cruciaal belang om deze uitdagingen aan te pakken en de nadruk te leggen op het bouwen van een solide datamodel. Alleen dan kunnen we de neerwaartse spiraal doorbreken en de weg vrijmaken voor snelle en effectieve BI-releases.

Conclusie

Het realiseren van snelle releases in BI-projecten vereist een slimme aanpak en de juiste fundamenten. Een sterk datamodel en een duidelijke splitsing tussen techniek en businesslogica zijn essentieel voor het behalen van snelheid en efficiëntie. Door te investeren in een goed ontworpen datamodel en gescheiden businesslogica, kun je zonder problemen meerdere malen per week releases uitvoeren en de oplevertijd richting de business aanzienlijk verkorten. Minder onderhoud, meer flexibiliteit en een snellere ontwikkeling maken van jouw BI-project een ware krachtpatser. Dus, wees slim, bouw aan een sterk datamodel en geef uzelf de ruimte om keer op keer te schitteren met snelle en waardevolle releases!