Inleiding
Business Intelligence (BI) is niet meer weg te denken uit moderne organisaties. Ongeacht de omvang – groot of klein – speelt BI een steeds grotere rol in het verbeteren van bedrijfsvoering. Deze groeiende relevantie komt mede doordat standaardapplicaties, zoals ERP-systemen, BI-functionaliteiten steeds vaker als standaardonderdeel meeleveren. Tegelijkertijd zorgen nieuwe spelers op de markt voor concurrentie en prijsdruk, waardoor BI-oplossingen breder toegankelijk zijn geworden.
In eerdere publicaties hebben we uitgebreid stilgestaan bij de betekenis van BI. Kort samengevat: BI draait om het omzetten van ruwe data naar bruikbare informatie, met behulp van mensen, processen, systemen en tools. Dit stelt organisaties in staat om beter onderbouwde beslissingen te nemen.
Het belang van data integratie
Een cruciaal aspect van BI is het transformeren van bestaande data naar betekenisvolle informatie. Daarbij is het essentieel om te weten of die data uit één bron komt of uit meerdere. Zodra meerdere databronnen gecombineerd worden, ontstaan er al snel uitdagingen rond datakwaliteit.
Vaak lijkt data binnen elk individueel systeem op orde – actueel, correct en compleet. Maar zodra die gegevens gecombineerd worden, blijken definities en interpretaties uiteen te lopen. Dit komt vooral voor bij zogenaamde master data: gegevens die in meerdere systemen voorkomen, maar niet overal op dezelfde manier zijn opgebouwd.
Drie typen gegevens binnen een organisatie
Binnen BI en data-integratie maken we onderscheid tussen drie hoofdtypen gegevens:
1. Master data
Gegevens die in meerdere systemen worden gebruikt, zoals producten, klanten, leveranciers en medewerkers. Deze entiteiten zijn vaak redundant opgeslagen met verschillende attributen per systeem, wat integratie complex maakt.
2. Meta data
Gegevens over gegevens. Metadata beschrijft entiteiten zowel technisch (zoals datatypes en veldlengtes) als functioneel (zoals definities, bewerkingen en herkomst).
3. Transactiegegevens
Feitelijke data die specifiek is voor een bepaald proces of systeem, bijvoorbeeld orderregels in een ERP-systeem of verkooptransacties in een POS-systeem. Deze gegevens zijn uniek per systeem.
De rol van master data in BI
Voor een schaalbare en toekomstbestendige BI-oplossing is het van groot belang om aandacht te besteden aan de kwaliteit en uniformiteit van master data.
Waar organisaties vroeger probeerden gegevens centraal op te slaan in één uniforme database, wordt tegenwoordig vaker gekozen voor een meer flexibele aanpak via Master Data Management (MDM). Zeker bij “vanilla” ERP-implementaties (waar weinig maatwerk is toegestaan), is het niet wenselijk om master data aan te passen binnen elk afzonderlijk systeem.
MDM-systemen of -hubs bieden een oplossing:
- Ze maken het mogelijk gegevens aan elkaar te relateren, ook al zijn ze afkomstig uit verschillende bronnen.
- Hiervoor zijn technieken zoals matching (identieke records herkennen) en merging (samenvoegen tot een ‘golden record’) nodig.
Waar leg je master data vast?
Er zijn verschillende opties voor het implementeren van MDM:
1. Analytisch MDM-systeem (via het Data Warehouse)
Bij deze aanpak vindt de integratie van master data plaats binnen het Data Warehouse. Verschillende bronnen leveren hun gegevens aan, en daar wordt de master data achteraf gevormd.
- Voordeel: relatief eenvoudige integratie in bestaande BI-architectuur.
- Nadeel: de koppeling van data gebeurt pas ná het inladen, wat tot vertraging of inconsistenties kan leiden. Bovendien komt het beheer van de data bij het BI-team te liggen, terwijl zij vaak niet verantwoordelijk zijn voor de inhoudelijke juistheid van de data.
2. Operationeel MDM-systeem (bronapplicaties + aparte hub)
Hierbij wordt master data beheerd in een aparte MDM-hub die los staat van het Data Warehouse. Elke bronapplicatie levert data aan, en de hub zorgt voor matching en merging. De output is beschikbaar voor BI, maar ook voor operationele processen.
- Voordeel: eigenaarschap van de data blijft bij de business.
- De MDM-hub levert ‘golden rows’ aan, inclusief sleutels naar de originele data.
- Resultaat: schonere, betrouwbaardere data én betere samenwerking tussen BI en de business.
Samenvatting
Voor een krachtige, flexibele BI-omgeving is het onderkennen en beheersen van master data essentieel – vooral bij het combineren van meerdere databronnen.
Hoewel analytische MDM-oplossingen binnen een Data Warehouse technisch haalbaar zijn, ligt het eigenaarschap van data daar vaak op de verkeerde plek. Een operationeel MDM-systeem dat aansluit bij de bronapplicaties biedt in veel gevallen een robuustere en duurzamere oplossing.
Toch blijft MDM een complex vraagstuk. Veel organisaties worstelen er nog steeds mee – en dat is begrijpelijk. Het vraagt om goede samenwerking, duidelijke definities én het lef om data-eigenaarschap structureel te beleggen waar het thuishoort: bij de business.