Cleversight Datamodellering de basis voor betrouwbare inzichten
Goede dashboards en analyses beginnen bij data die kloppen. Toch staat informatie binnen veel organisaties verspreid over verschillende systemen en wordt dezelfde informatie op verschillende manieren geïnterpreteerd. Omzet betekent in het ene rapport bijvoorbeeld nét iets anders dan in het andere. Het gevolg: verschillende cijfers en veel tijd kwijt aan controleren.
Met datamodellering brengt Cleversight structuur aan in die data. We combineren gegevens uit verschillende bronnen en leggen definities en onderlinge relaties eenduidig vast. Zo ontstaat een centrale datafundering waarop je rapportages en analyses kunt bouwen. De basis kun je vandaag gebruiken voor Business Intelligence en managementinformatie, terwijl je tegelijkertijd voorbereid bent op verdere toepassingen, zoals forecasting en AI.
Bedrijven die al slimmer met Cleversight werken
De fundering onder je dataomgeving
Een Power BI dashboard of managementrapportage laat uiteindelijk alleen zien wat er in de onderliggende data zit. Wanneer definities verschillen of gegevens niet goed op elkaar aansluiten, zie je dat terug in het resultaat. Daarom zorgen we voor een centrale en betrouwbare structuur waarin data uit verschillende systemen samenkomt. Je hoeft niet meer per rapport opnieuw te bepalen welke berekening klopt of welke bron leidend is. Zo ontstaat een datafundering die op meerdere plekken binnen de organisatie kan worden gebruikt.
Eén datamodel, dezelfde betekenis
Data uit verschillende systemen hebben vaak een eigen structuur. Ook definities en berekeningen kunnen per applicatie verschillen. Dat wordt vooral lastig wanneer je informatie wilt combineren.
Cleversight ontwikkelt een schaalbaar datamodel waarin we onder andere:
- KPI's eenduidig vastleggen
- Bedrijfsregels centraal beheren
- Historische gegevens behouden
- Relaties tussen verschillende databronnen vastleggen
- Informatie op een consistente manier beschikbaar maken
Zo werken dashboards en rapportages op basis van dezelfde definities en cijfers. Dat voorkomt discussies over welke informatie klopt en maakt het sneller mogelijk om nieuwe rapportages te ontwikkelen.
Data uit verschillende bronnen combineren
Waardevolle informatie zit zelden in één systeem. Financiële gegevens staan bijvoorbeeld in je boekhoudsoftware, terwijl klantinformatie uit je CRM komt. Operationele gegevens kunnen weer uit een ERP systeem of branchespecifieke applicatie komen. Cleversight brengt data uit onder andere ERP en CRM, financiële software en andere SaaS applicaties samen. Met onze dataconnectoren ontsluiten we de benodigde gegevens, waarna we deze transformeren en modelleren tot een bruikbare centrale dataset.
Datakwaliteit, documentatie en governance
Een goed datamodel moet ook op de lange termijn betrouwbaar en beheerbaar blijven. Daarom kijken we verder dan alleen de technische structuur. We besteden aandacht aan datakwaliteit en validatie, maar leggen ook definities en verantwoordelijkheden vast. Daarbij richten we de toegang tot data zorgvuldig in. Met rollen en beveiliging op bijvoorbeeld Row Level Security bepalen we welke gebruikers welke gegevens mogen zien. Zo kan een manager toegang krijgen tot de gegevens van het eigen team, terwijl directie of finance vanuit dezelfde dataomgeving een breder overzicht heeft. Zo blijft duidelijk waar de cijfers vandaan komen en wat ze betekenen. Tegelijkertijd is vastgelegd wie verantwoordelijk is voor de onderliggende data en wie toegang heeft tot welke informatie.
Dat helpt om kennis binnen de organisatie te behouden en geeft gebruikers meer vertrouwen in de informatie waarmee ze werken.
Datamodellering voor Business Intelligence
Voor Business Intelligence vormt een goed datamodel de schakel tussen ruwe data en bruikbare stuurinformatie. We richten datamodellen zo in dat dashboards snel en betrouwbaar kunnen werken. KPI berekeningen worden centraal vastgelegd en gebruikers krijgen toegang tot consistente informatie voor hun eigen analyses. Dat maakt rapportages eenvoudiger te beheren en geeft management één betrouwbare basis voor besluitvorming.
Cleversight richt zich daarbij vooral op Microsoft Power BI. We maken data direct bruikbaar voor Power BI en kunnen daarnaast aansluiten op andere BI omgevingen, waaronder Qlik Sense en Tableau.
Een datafundering die klaar is voor AI
Dezelfde datafundering wordt steeds belangrijker voor nieuwe vormen van analyse en automatisering. Forecasting en andere voorspellende analyses vragen om betrouwbare historische data. Ook nieuwe AI toepassingen hebben baat bij informatie die goed gestructureerd en toegankelijk is. Cleversight helpt organisaties hun dataomgeving daarop voor te bereiden. We zorgen dat data uit verschillende systemen bruikbaar wordt samengebracht en goed wordt gemodelleerd. Vanuit die basis kunnen nieuwe toepassingen vervolgens gericht worden ontwikkeld.
Zo hoef je voor iedere nieuwe ontwikkeling niet opnieuw bij de bron te beginnen.
Wat levert datamodellering op?
- Eén betrouwbare basis voor je cijfers
- Consistente KPI's en definities
- Snellere en stabielere rapportages
- Herbruikbare datalogica buiten Power BI
- Betere schaalbaarheid bij groei van data en gebruikers
- Eenvoudiger beheer en onderhoud
Ook technisch slimmer ingericht
Wanneer transformaties en opschoningslogica volledig binnen Power BI plaatsvinden, wordt de omgeving sneller complex. Verwerking is dan afhankelijk van Power BI capaciteit en logica raakt opgesloten in Power Query of het Semantic Model. Dat maakt hergebruik, testen en versiebeheer lastiger. Door datalogica zoveel mogelijk in de database of centrale dataomgeving te verwerken, ontstaat een robuustere architectuur. Refreshes worden stabieler, Power BI wordt minder belast en dezelfde logica kan ook buiten één BI tool worden gebruikt.
Dat levert in de praktijk op:
- Betere performance door verwerking dichter op de data
- Minder belasting van Power BI
- Transparantere en beter herbruikbare transformatielogica
- Eenvoudiger testen, beheren en versiebeheer
- Snellere ontwikkelcycli
- Minder afhankelijkheid van specialistische kennis binnen één tool
Moderne datamodellering met ELT en dbt
Bij traditionele ETL worden data eerst buiten het datawarehouse getransformeerd en daarna ingeladen. Cleversight werkt met een moderne ELT aanpak in combinatie met dbt. De ruwe data worden eerst in het datawarehouse geladen, waarna de transformaties daar plaatsvinden.
Met dbt leggen we SQL modellen en afhankelijkheden vast en regelen we tests, documentatie en versiebeheer. De rekenkracht van het datawarehouse wordt zo optimaal benut, terwijl er minder aparte infrastructuur nodig is. Dat maakt de dataomgeving eenvoudiger te beheren en beter schaalbaar. Transformatielogica is herbruikbaar en transparant, terwijl technische teams volledig code driven kunnen werken met SQL, Git en dbt.
Waarom Cleversight?
Cleversight kijkt naar de volledige route die data binnen je organisatie aflegt. We ontsluiten informatie uit verschillende applicaties met onze dataconnectoren en brengen deze samen in een logisch datamodel. Daarbij werken we database-onafhankelijk op basis van SQL. Je kunt klein beginnen, bijvoorbeeld met één business unit of een beperkte hoeveelheid data, en de omgeving later opschalen wanneer het gebruik groeit. De technologie kan op vrijwel iedere SQL database worden toegepast. Cleversight focust daarbij onder andere op ClickHouse en Microsoft Fabric.
Vanuit die centrale datafundering bouwen we verder aan rapportages en dashboards. Zo ontstaat één schaalbare architectuur en hoef je voor connectoren, datamodellering en BI niet met verschillende partijen te schakelen.
Goede inzichten beginnen bij data die klopt. Cleversight zorgt voor de structuur waarop je verder kunt bouwen.
Veelgestelde vragen over datamodellering
Benieuwd wat Cleversight jouw kantoor oplevert?
We laten het je graag zien. Vraag direct een demo of offerte aan.
Klantcases
Lees over ons werk.
