1. Ontwerp voor gebruik, niet voor opslag
Goed datamodelleren begint bij de vraag wat je wilt bereiken. Je kan alle data verzamelen en opslaan, maar daar creëer je alleen een groot aantal gegevens mee zonder richting. De tijd van de uitgebreide brononafhankelijke datawarehouses is echt voorbij. Focus je daarom op wat echt belangrijk is voor jouw teams en de gebruikers van de data.
Wil je bijvoorbeeld weten welke klanten vaak terugkeren en wat hen motiveert? Door het model specifiek in te richten op een ‘360-graden klantbeeld’, kun je beter inspelen op de klantbehoeften. Hiermee creëer je effectievere campagnes.
Hoe zorgvuldiger je modelleert, hoe meer inzichten gebruikers kunnen extraheren. Elke inspanning die je steekt in een helder, begrijpelijk model betaalt zich dubbel en dwars terug.
2. Houd het simpel en begrijpelijk
Niemand heeft tijd voor ingewikkelde modellen waar een data-expert mee overweg kan. Een eenvoudig en overzichtelijk datamodel helpt iedereen in je organisatie om sneller inzichten te krijgen. Vaag jezelf af of je met één blik op het model kan begrijpen wat het betekent.
Wanneer gebruikers meteen de juiste data kunnen vinden, besparen ze tijd en kan er efficiënter gewerkt worden. Complexiteit kost niet alleen tijd, maar ook geld. Bedenk dat ‘goedkope’ toegang tot date een randvoorwaarde is om datagedreven te kunnen werken.
3. Houd je data flexibel
De wereld verandert snel en je data moet hierop meebewegen. Richt je datamodel zo in dat het eenvoudig aan te passen is aan nieuwe vragen of veranderende prioriteiten. Dit doe je door:
- Het datamodel van je bronlaag (‘source data store’) hou je zo simpel mogelijk. Hier geen business rules, en bewerkingen. In een model voeg je hier technische metadata toe. Houd deze puur.
- De business rules, logica en eventuele transformaties modelleer je in de data producten. Deze data producten worden gevuld uit de bronlaag. Hierbij zie je vaak voor verschillende toepassingen, processen of teams eigen specifieke data producten.
- Rapporten, dashboards en analysemodellen maken weer gebruik van deze data producten. Om te zorgen dat deze onderling consistent blijven, wil je hier geen transformaties of logica in opnemen. In rapporten en dashboards maak je alleen gebruik van eenvoudige berekeningen als optellen, gemiddeldes en percentages berekenen (aggregaties).
4. Leer van patronen in je data
Een goed datamodel is vaak specifiek gemaakt voor een bepaald domein of context. Denk bijvoorbeeld aan klantgroepen, veelgebruikte rapportages of trends in verkoopdata. Een aantal tips voor slimmere datamodellering:
- Breng data met vergelijkbare kenmerken samen in groepen.
- Stel hiërarchieën eenvoudig en visueel op. Bijvoorbeeld: regio – land – klant
- Los dataproblemen zoveel mogelijk op aan de bron, zodat je model schoner en betrouwbaarder is.
Door patronen slim in je model te verwerken hoef je minder vaak handmatig dezelfde analyses te doen. Dat scheelt tijd en zorgt voor consistente inzichten.
Laat data voor je werken
Datamodelleren is een vak. Datamodelleren kan ingewikkeld zijn, maar het doel is simpel: inzichten creëren die jouw werk makkelijker en effectiever maken. Met een helder, doelgericht en flexibel datamodel kun je data echt benutten als strategisch hulpmiddel. Blijf nieuwsgierig, experimenteer en leer continu bij in dit dynamische vakgebied. De medewerkers van RBI-Solutions zijn allemaal goed in datamodelleren. We helpen je er graag mee.
Wil je weten of jouw organisatie het meest uit data haalt? Bij RBI Solutions kijken we graag met je mee. Vraag een vrijblijvende Data-APK aan, en ontdek hoe je je data nog slimmer kunt inzetten. Samen maken we data waardevol!
