Data modelleren: de onmisbare stap in datagedreven werken
Om als organisatie te kunnen groeien heb je inzichten nodig die je grip geven op de toekomst. Die grip krijg je niet als je je informatie uit ontelbaar veel systemen moet halen en je de data maar moeilijk aan elkaar kunt koppelen: dan ben je in deze concurrerende markt te laat en zijn je kansen verkeken. Wil je op tijd en slim kunnen inspelen op de realiteit van vandaag, dan is een real time dashboard gebouwd op een intelligent datamodel wat je nodig hebt.Wat betekent data modelleren?
Data modelleren is een van de belangrijkste stappen wanneer je datagedreven gaat werken. Eerst breng je alle data samen in een datawarehouse. Daarna ga je die data zo organiseren dat je er inzichten uit kunt opdoen. Hier komt het bouwen van een goed datamodel om de hoek kijken.
Waar een datawarehouse de plek is waar je de data uit verschillende bronnen, zoals CRM-systemen, HR-informatie en finance-systemen bij elkaar brengt, gaat een datamodel over de intelligentie waarmee je alle beschikbare data een plek geeft en met elkaar in verbinding brengt.
Wat is een datamodel en waar heb je het voor nodig?
Een datamodel is dus het model dat alle gegevens die in een datawarehouse zijn opgeslagen met elkaar in relatie brengt. Het model maakt data toegankelijk, vindbaar, beheersbaar en inzichtelijk. In een goed datamodel zijn alle muren tussen de verschillende databronnen, denk daarbij aan interne software systemen én externe bronnen, verdwenen. Alle data, ongeacht waar de registratie heeft plaatsgevonden, wordt op een slimme manier met elkaar in verbinding gebracht. Door alle data samen te brengen in één datamodel ontstaan er mogelijkheden om je inzichten te verrijken. Een datamodel zorgt er dus voor dat je datawarehouse veel meer is dan alleen de som der delen.
“Aan Big Data heb je niks zonder een goed datamodel”
Een voorbeeld: een forecast is vaak gebaseerd op assumpties. Meestal wordt het verleden als basis gebruikt om een forecast samen te stellen en binnen die basis worden dan kleine wijzigingen aangebracht: denk aan inflatie en salarisverhogingen. Maar wat als je de assumpties kan verminderen door gebruik te maken van alle informatie die je tot je beschikking hebt? Wat als je, behalve het verleden (financiële administratie), ook vandaag en morgen (CRM en operationele systemen) en de toekomst (sales en marketing software) met elkaar in verbinding kan brengen? Bij Yoogo helpen we veel klanten om meer grip te krijgen op de toekomst door een geautomatiseerde forecast te ontwikkelen die gebaseerd is op feiten in plaats van assumpties.
Een datamodel verrijkt informatie op verschillende manieren
Het datamodel is het minst zichtbare stuk in je business analyse, maar tegelijkertijd dé belangrijke kracht achter alle inzichten. Een datamodel zorgt ervoor dat je:
- De breedte kan opzoeken door alle bronnen met elkaar in verbinding te brengen. Dit verrijkt de informatie en zorgt voor inzichten die je, zonder consolidatie van de data, nooit had gehad. Denk aan forecasting op artikel- of dienstenniveau, een 13-wekelijkse cashflow forecast, volledige automatisering van de abc- kostenallocaties.
- De diepte in kan gaan en tot op detailniveau ontwikkelingen kan begrijpen. Waarom stoppen op het niveau van de grootboekrekening als je met één klik ook meteen de transacties kan zien? Zelfs budgetteren op detailniveau, op het niveau van klant en leverancier, wordt eenvoudiger, of een sluitende liquiditeitsanalyses tot op bankboekniveau.
Een goed doordacht datamodel helpt een organisatie om de ‘data gap, de kloof tussen de grote hoeveelheid data en de beperkte tools en expertise voor het doen van analyse, te verkleinen en uiteindelijk weg te nemen. De resultaten hiervan? Veel meer inzicht, betere beslissingen en snellere groei van de gehele organisatie.
Ben jij op zoek naar een strategisch partner voor het bouwen van een doordacht
datamodel? Maak kennis met Yoogo.
Veelgestelde vragen over: Data modelleren
Wat betekent data modelleren?
Data modelleren is het slim organiseren van data in een datawarehouse zodat je er betekenisvolle inzichten uit op kunt doen en deze kunt gebruiken om resultaten van je organisatie te verbeteren.
Wat is een datamodel?
Een datamodel is een model dat alle gegevens in een datawarehouse met elkaar in relatie brengt, waardoor de data toegankelijk, vindbaar, beheersbaar en inzichtelijk wordt.
Je datawarehouse is de verzameling van al je gegevens: een datamodel maakt daar chocola van.
Wat is een datawarehouse?
Een datawarehouse is een verzameling van systemen en diensten die er samen voor zorgen dat data op een centrale plek wordt verzameld, opgeslagen, geconsolideerd en ter beschikking gesteld voor krachtige data analyses.
Wat is de relatie tussen een datamodel en een datawarehouse?
Deze relatie is nogal innig, als je het ons vraagt. Een datawarehouse zonder een datamodel zou een verzameling van ongerelateerde gegevens zijn, terwijl een datamodel zonder een datawarehouse geen data zou hebben om te organiseren en te analyseren. In onze visie kunnen een datawarehouse en een datamodel niet zonder elkaar.
Wat is datagedreven werken?
Bij datagedreven werken spelen data een centrale rol in het nemen van beslissingen en het sturen van een organisatie. Data wordt systematisch verzameld, geanalyseerd en gebruikt om inzichten te verkrijgen over de prestaties van de organisatie en om kansen en risico’s te identificeren.
Wat is een dashboard?
Een dashboard is een grafische weergave van data die snel inzicht geeft in
de prestaties van een organisatie of een bepaald proces. Gebruiksvriendelijke dashboards zorgen ervoor dat teams meer verantwoordelijkheid kunnen nemen en worden een essentieel onderdeel van de dagelijkse werkzaamheden.
