RBI-Solutions blog

Datamodelleren is een vak – 4 tips

Data speelt een cruciale rol in moderne organisaties. Of je nu naar betere klantinzichten zoekt, data-driven campagnes wilt opzetten, of een strategische beslissing moet nemen: alles begint met een goed datamodel. Wat dat precies inhoudt en hoe je ervoor kunt zorgen dat data echt voor jou werkt, lees je in deze post, waarin we je vier praktische tips geven om meer waarde uit je data te halen.

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!

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

de transitie met Microsoft Fabric

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

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.

Van tijd naar trigger: De weg naar een event-driven data architectuur

Van tijd naar trigger: De weg naar een event-driven data architectuur

Sinds het begin van het gebruik van Business Intelligence hebben organisaties vertrouwd op periodieke dataverwerking, de zogenaamde ’batch jobs’ die elke nacht draaien. Sindsdien is de behoefte aan snelheid, flexibiliteit en realtime inzichten enorm toegenomen. Die behoefte zorgt dan ook voor een fundamentele verschuiving in hoe we data-architecturen ontwerpen: weg van batch processen, op weg naar een event-driven benadering.

Maar wat betekent dat eigenlijk: ’event-driven’? En waarom zou je hier als data engineer, analist, data scientist of business gebruiker wakker van moeten liggen? In deze blog duiken we in de wereld van event-driven data-architecturen, hun voordelen, uitdagingen, en de tools die deze transitie mogelijk maken.

DataOps, DevOps en MLOps: Oude wijn in nieuwe zakken of écht anders?

DataOps, DevOps en MLOps: Oude wijn in nieuwe zakken of écht anders?

In een data gedreven organisatie vliegen de samenwerkingstermen je om de oren: DevOps, DataOps, MLOps. Deze drie termen, die inderdaad erg hetzelfde klinken (en door sommige organisaties ingevuld worden door een beheerder in een ontwikkelteam te zetten), verschillen in de praktijk aanzienlijk in toepassing, focus en doel. Voor wie dagelijks werkt met data of systemen die op data drijven, is het essentieel om deze termen niet alleen te kennen, maar ook te begrijpen wat ze betekenen en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Daar nemen we jullie in deze blog dan ook in mee.

INTERVIEW MET DATA ENGINEER/BI CONSULTANT Said Saoud

INTERVIEW MET DATA ENGINEER/BI CONSULTANT Said Saoud

Wat begon met een goed gesprek en een flinke dosis enthousiasme, groeide uit tot een veelzijdige carrière in data engineering bij RBI. In dit interview deelt Said Saoud zijn reis bij RBI: hoe hij begon, waar hij aan werkt en waarom hij zich thuis voelt in de wereld van data engineering en BI. Benieuwd naar zijn ervaringen, tools en visie op de toekomst van data? Lees het hele verhaal in deze blogpost.

Data Science: Een eenmalig model of integratie in de dagelijkse operatie?

Data Science: Een eenmalig model of integratie in de dagelijkse operatie?

In veel organisaties is data science inmiddels geen onbekende meer. Data scientists bouwen geavanceerde voorspellende modellen, werken met machine learning en experimenteren met AI om waarde te halen uit grote hoeveelheden data. Er zit echter vaak een kloof tussen het bouwen van een model en het daadwerkelijk creëren van impact in de dagelijkse operatie.

Wat betekent de overname van Informatica door Salesforce voor data en AI?

Wat betekent de overname van Informatica door Salesforce voor data en AI?

Salesforce heeft aangekondigd dat het Informatica overneemt voor zo’n $8 miljard. Wat lijkt op een strategische fusie tussen twee softwaregiganten, is in werkelijkheid veel meer dan dat.
Deze overname heeft directe impact op hoe organisaties omgaan met datakwaliteit, governance en AI-adoptie. Het is een duidelijk signaal: zonder betrouwbare, goed geïntegreerde data, geen succesvolle AI. In onze nieuwste blog geven wij een analyse van deze ontwikkeling en leggen wij uit wat dit betekent voor jouw datastrategie.

Big Bang of stapsgewijs? De kunst van datamigraties

Big Bang of stapsgewijs? De kunst van datamigraties

Datamigraties lijken op het eerste gezicht slechts een technische randvoorwaarde, maar zijn in werkelijkheid een strategisch en risicovol proces. Uiteraard willen bedrijven de data die ze al hebben weer terugzien in de nieuwe applicatie. Het klinkt misschien als een simpele verhuizing, maar bij een datamigratie komt een hoop kijken. Je hebt immers niet alleen te maken met de twee systemen waar de data uitkomt, maar ook met de kritische processen die erop draaien. Denk aan orderverwerking, voorraadbeheer of klantcommunicatie.

Een slechte aanpak kan zorgen voor kostbare downtime, verstoringen in processen of zelfs verlies van klantvertrouwen. Organisaties staan vaak voor de keuze tussen twee migratiestrategieën: de ‘big bang’-aanpak of een gefaseerde overgang.
Welke kies je en waarom? We nemen je mee in de afwegingen.

Van Inzicht naar Data gedreven: DE SPRONG van AWS Data Warehouse naar Data Lakehouse

Van Inzicht naar Data gedreven: DE SPRONG van AWS Data Warehouse naar Data Lakehouse

Veel organisaties vertrouwen op hun data warehouse voor analyse en besluitvorming. Maar data is allang niet meer alleen gestructureerd: e-mails, Excel-bestanden, afbeeldingen en sensordata vormen inmiddels het grootste deel. En daar zijn traditionele warehouses niet op gebouwd.
De oplossing? Een Data Lakehouse: schaalbaar, flexibel én kostenefficiënt – zonder de betrouwbaarheid van een warehouse te verliezen. Maar hoe zet je die stap als je huidige omgeving op AWS draait? En hoe voorkom je vendor lock-in?

Zo begin je vandaag nog met Fabric

Zo begin je vandaag nog met Fabric

Microsoft Fabric is niet zo maar wéér een tool om iets te doen met je data. Het is een platformshift. Een alles-in-één oplossing die data-engineering toegankelijker en resultaatgerichter maakt. Je bent minder tijd kwijt aan de infrastructuur en hebt meer tijd om echt impact te maken. Het andere grote voordeel: Automatisering, data visualisatie en data governance zitten er vanaf dag één ingebakken.

Gebruik de gratis 60-dagen trial. Test het: één bron, één flow, één dashboard. Meer heb je niet nodig om te zien of het werkt voor jou.

Encryptie-by-Design, het veilig en verantwoord beheren van persoonsgegevens en gevoelige data

Encryptie-by-Design, het veilig en verantwoord beheren van persoonsgegevens en gevoelige data

Als data engineer of manager weet je hoe belangrijk het is om persoonsgegevens veilig te verwerken, vooral met de AVG op de achtergrond. Bij RBI hebben we Encryptie-by-Design als uitgangspunt toegepast tijdens verschillende projecten: alle persoonsgegevens worden standaard versleuteld bij het ontsluiten van data.
🔐 De sleutel? Alleen decryptie wanneer het echt noodzakelijk is. Dit minimaliseert risico’s en zorgt dat je dataplatform compliant blijft.

Praten met je data, toepassing van AI om inzichten te halen uit je eigen data

Praten met je data, toepassing van AI om inzichten te halen uit je eigen data

Data is er genoeg. Maar hoe zorg je ervoor dat de juiste mensen de juiste informatie to zich kunnen nemen?
Bij RBI onderzochten we hoe AI-selfserviceplatformen medewerkers kunnen helpen om zelf inzichten uit data te halen. Denk aan een chatbot of custom GPT waarmee je team direct met hun data kunnen ‘praten’. De vraag die wij onszelf stelden: hoe kun je een self-serviceplatform voor datavragen implementeren?