RBI-Solutions blog

Data Vault VS. Dimensionele Modellering

Dat onze data-experts goed zijn in datamodellering kunnen we wel zeggen, maar we laten het liever zien! In deze blogpost deelt collega en Data/BI Consultant Wensi zijn kennis over datamodellering, specifiek rondom Data Vault en Dimensioneel Modelleren.

Datamodellering is een cruciaal onderdeel van datawarehousing, en twee veelgebruikte methodologieën—Data Vault en Dimensionele Modellering—bieden unieke benaderingen die zijn afgestemd op verschillende behoeften.

Data Vault is een hybride, genormaliseerde modelleringstechniek die is ontworpen voor schaalbaarheid, flexibiliteit en controleerbaarheid. Het structureert gegevens in hubs (bedrijfskeys), links (relaties) en satellites (beschrijvende attributen), waardoor nieuwe gegevensbronnen naadloos kunnen worden geïntegreerd en historische gegevens nauwkeurig kunnen worden bijgehouden. Dit maakt het bijzonder geschikt voor complexe, dynamische omgevingen waarin bedrijfsvereisten vaak veranderen. Sectoren met strikte compliance-eisen, zoals financiën en gezondheidszorg, profiteren van de mogelijkheid van Data Vault om gedetailleerde gegevenslijnen en audittrails te behouden.

De genormaliseerde structuur kan echter leiden tot tragere queryprestaties vanwege de noodzaak van meerdere joins. Vaak zijn extra lagen, zoals een dimensioneel model, nodig om de gegevenstoegang voor eindgebruikers te vereenvoudigen. Bovendien vereist de implementatie van Data Vault gespecialiseerde expertise, wat het minder toegankelijk maakt voor kleinere teams of projecten.

Dimensionele Modellering daarentegen is een gedenormaliseerde benadering die is geoptimaliseerd voor queryprestaties en gebruiksgemak. Het organiseert gegevens in feitentabellen (meetbare metrieken) en dimensietabellen (beschrijvende context) binnen een Star- of Snowflake schema. Deze structuur vereenvoudigt de gegevenstoegang en maakt snelle, efficiënte queries mogelijk, wat ideaal is voor business intelligence (BI) en rapportage.

Dimensionele Modellering is vooral effectief in omgevingen met stabiele bedrijfsprocessen en voorspelbare querypatronen, omdat het gebruiksvriendelijke analyse boven flexibiliteit stelt. De rigiditeit kan echter het aanbrengen van wijzigingen in het schema bemoeilijken. Daarnaast mist het de inherente historische tracking en controleerbaarheid van Data Vault. Technieken zoals Type 2-dimensies kunnen sommige historische trackingbehoeften aanpakken, maar vereisen extra ontwerpinspanning.

Keuze tussen Data Vault en Dimensionele Modellering
De keuze tussen Data Vault en Dimensionele Modellering hangt af van de specifieke vereisten van een organisatie.

Data Vault is ideaal voor grootschalige, flexibele omgevingen waarin schaalbaarheid, flexibiliteit en controleerbaarheid van groot belang zijn. Het blinkt uit in enterprise datawarehouseprojecten die het integreren van diverse gegevensbronnen en het accommoderen van frequente wijzigingen vereisen.
Dimensionele Modellering is beter geschikt voor analytische en rapportage-use cases waarin prestaties en gebruiksgemak cruciaal zijn. Het is een natuurlijke keuze voor BI-systemen en datamarts die eindgebruikers voorzien van snelle, intuïtieve toegang tot gegevens.

Veel organisaties kiezen voor een hybride aanpak, waarbij Data Vault wordt gebruikt als de fundamentele laag voor het vastleggen en integreren van ruwe gegevens, terwijl Dimensionele Modellering fungeert als de presentatielaag voor het leveren van gebruiksvriendelijke analyses. Deze combinatie benut de sterke punten van beide methodologieën en biedt een robuuste en schaalbare oplossing voor modern datawarehousing.

Door de unieke kenmerken van Data Vault en Dimensionele Modellering te begrijpen, kunnen organisaties gegevenssystemen ontwerpen die aansluiten bij hun strategische doelen en operationele behoeften.

Meer weten over wat wij met data kunnen?

Lees verder over data en de diensten van RBI-Solutions in deze blog's:

MCP: De nieuwe AI standaard

Een begrip dat je online steeds vaker tegenkomt binnen al de buzz rond AI is ‘MCP’; weer zo’n afkorting die voor heel veel mensen cryptisch klinkt. Binnen de AI wereld is het echter wel een heel belangrijke vooruitgang: standaardisatie. Het verbinden van AI met bestaande APIs biedt heel veel mogelijkheden. Echter bouwt elke organisatie hun oplossing net weer anders. De ene bot praat zo tegen een API, de andere weer anders, en voor je het weet heb je een kerkhof aan connectors. Het idee is goed, de uitvoering vaak rommelig. Dit is precies waar MCP om de hoek komt kijken.

AI Agents: meer dan een slimmere chatbot

De meeste mensen zien AI nog steeds als een soort papegaai die tekstjes en plaatjes maakt zodra je iets vraagt. Handig, maar ook best oppervlakkig. Sinds enige tijd is er echter ook iets nieuws in opkomst: ‘Agentic AI’. AI-agenten dus die autonoom te werk kunnen gaan.

In plaats van pure generatie, kunnen ze een probleem ontleden, stappen zetten richting een oplossing, hun eigen werk checken en zelf andere tools gebruiken. We stappen dus richting zelfstandig werkende oplossingen. Je kunt het bijna zien als een leger van volledig virtuele assistenten en stagiaires. Dit belooft veel maar, brengt zeker ook gevaren.

AutoML: Machine Learning op de automatische piloot?

Geautomatiseerd Machine Learning ook wel ‘AutoML’ is het automatiseren van de tijdrovende, iteratieve taken bij het ontwikkelen van machine learning-modellen. Je laat als het ware het bouwen van de modellen aan de machines zelf over.

Voor een paar tientjes een model dat kan voorspellen welke klanten over een paar maanden gaan vertrekken. Klinkt een beetje te goed om waar te zijn. Dan heb je natuurlijk ook geen Data Scientists meer nodig, toch? Nou, er zitten uiteraard wel wat haken en ogen aan. De specialisten op het gebied van Machine Learning verdwijnen ook zeker niet zo maar. Even een stap terug dus.

Data mesh: principes en praktische implementatie

Elk relatief groot bedrijf bestaat uit verschillende afdelingen, elk met zijn eigen vraagstukken. Op datagebied is dat niet anders: marketing wil weten hoe campagnes performen, operations wil de huidige voorraad kunnen inzien, finance bewaakt de cashflow en productontwikkeling volgt klantgedrag.

Datamigratie afgerond… en nu?

Binnen veel organisaties is een datamigratie een enorme mijlpaal. Maandenlang werk je toe naar dat ene moment waarop alle data succesvol is overgezet naar de nieuwe operationele applicatie. Tijdens dat migratietraject worden allerlei controles ingericht: validatieregels, datakwaliteitschecks en integriteitscontroles die ervoor zorgen dat iedere klant, transactie of productrecord correct wordt overgezet. In de praktijk zien we alleen dat die regels direct na de migratie verdwijnen uit beeld. Terwijl ze juist ook dan van grote waarde zijn.

Meggie over haar werk bij de klant

Meggie van den Boom, data engineer bij RBI Solutions, werkt al anderhalf jaar als data consultant bij een financiële dienstverlener. Ze geeft ons vandaag een kijkje in hoe haar werkzaamheden binnen haar team bij de klant eruit zien.

Metadata: je geheime wapen voor observability & governance

Metadata voor observability en governance: verder dan information_schema
Een aantal weken geleden, wijdden we een blog aan het gebruik van metadata voor het slimmer ontwikkelen en onderhouden van dataplatforms. Metadata wordt helaas nog vaak gezien als het saaie bijproduct van data: een paar kolomnamen, datatypes en misschien een timestamp, maar in moderne dataplatformen is dat nog maar het topje van de ijsberg. Metadata kan, mits goed benut, een krachtig fundament vormen voor zowel observability als governance. Het kan helpen bij het opsporen van problemen, het begrijpen van datastromen, het garanderen van compliance en zelfs het optimaliseren van prestaties.

Data migratie test en validatiestrategieën: hoe je zeker weet dat je data klopt na een migratie

Data migraties zijn voor veel organisaties een uitdaging: je stapt over van een oud systeem naar een nieuw, je moderniseert je datawarehouse of je integreert een nieuw platform na een fusie. Ondanks dat het technisch ‘slechts’ het verplaatsen van data lijkt, komt er meer bij kijken om een goede datamigratie uit te voeren. Hoe weet je zeker dat de data na migratie nog klopt? Dat er niets verloren is gegaan, of erger nog: dat je geen subtiele fouten hebt geïntroduceerd die maanden later pas boven water komen?
In deze blog staan we stil bij test- en validatiestrategieën bij data migraties. We bespreken waarom het testen van een datamigratie fundamenteel anders is dan het testen van een standaard applicatie, welke technieken je kunt gebruiken om betrouwbaarheid te garanderen, en hoe je omgaat met de praktische uitdagingen die je onderweg tegenkomt.

Waarom AI en automatisering niet werken zonder goede data engineering

AI is hot. Iedereen wil er iets mee. Van slimme voorspellingen tot volledige automatisering van bedrijfsprocessen; organisaties investeren massaal in artificial intelligence. Maar wie verder kijkt dan de hype, ziet dat veel AI-projecten stranden nog voordat ze echt waarde opleveren. Niet vanwege de modellen of de tooling, maar vanwege iets veel fundamentelers: de onderliggende data en hoe je ermee omgaat. Of specifieker: de data engineering erachter. Want zonder robuuste data-infrastructuur is AI net zo betrouwbaar als een kompas in een magneetveld.

Data-APK: inzicht en zekerheid voor jouw bedrijfsdata

In een tijd waarin beslissingen steeds meer op data leunen, is het essentieel om zeker te weten dat die data klopt. Net als een auto die regelmatig een APK nodig heeft om veilig te blijven rijden, vraagt ook jouw bedrijfsdata om een periodieke check. Bij RBI Solutions noemen we dat de Data-APK: een slimme, laagdrempelige manier om jouw data in kaart te brengen, problemen te signaleren en waardevolle inzichten te bieden die jouw organisatie helpen sneller en beter beslissingen te nemen.

de transitie met Microsoft Fabric

In veel MKB-organisaties is het verzamelen en rapporteren van data nog steeds een tijdrovende en foutgevoelige klus. Excel-bestanden circuleren overal, gegevens worden handmatig gecorrigeerd in verschillende systemen en rapportages worden met de hand bijgewerkt. Het gevolg is dat managers en analisten vaak worstelen met verouderde inzichten, inconsistente cijfers en een gebrek aan overzicht. Hierdoor duurt het langer voordat er goede beslissingen genomen kunnen worden en het vertrouwen in de data neemt af.

Een bekend probleem is dat data uit verschillende systemen, zoals een boekhoudpakket, CRM of HR-software, niet automatisch met elkaar verbonden zijn. Dit leidt tot dubbel werk, handmatige controles en fouten bij het overzetten van data. Denk bijvoorbeeld aan het handmatig aanpassen van uitzonderingen in BTW-tarieven of het dubbel moeten invoeren van klantgegevens. Deze werkwijze kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee.

Metagegevens als motor: hoe gebruik van information_schema je dataplatform slimmer kan maken

Hopelijk weet iedereen die met databases werkt van het bestaan van standaard metagegevens waarmee er gemakkelijk inzicht verkregen kan worden over de structuur, data en opzet van de database. Ook voor dataplatforms zijn deze objecten enorm waardevol. Toch wordt het potentieel van metagegevens nog vaak onderschat, terwijl vrijwel elke (moderne) relationele database, van PostgreSQL tot Snowflake, een krachtig en vaak onderbenut startpunt biedt in de vorm van information_schema.

In deze blog duiken we dieper in hoe metagegevens via information_schema je dataplatform slimmer, transparanter en beheersbaarder maken. Voor zowel data engineers die pipelines bouwen, als analisten die vertrouwen op stabiele datasets, bieden deze metagegevens enorme voordelen. Van automatisch documenteren tot het voorkomen van incidenten: wie information_schema goed gebruikt, bouwt een robuuster platform.

« Older Entries