Jouw organisatie is erover uit. Na de eerdere blog gelezen te hebben over “Waarom een Datawarehouse ontwikkelen een cruciaal onderdeel is van je digitale strategie“, gaan jullie nu verder om de digitale strategie uit te werken.
Jullie dagelijkse leven bestaat nu nog te vaak uit versnipperde databronnen, handmatige exports en Excel-bestanden die overal in de organisatie rondzwerven. Dit zorgt voor foutgevoelige rapportages, beperkte mogelijkheden voor automatisering en een gebrek aan betrouwbare stuurinformatie.
De behoefte om processen te automatiseren, toekomst te voorspellen en AI-toepassingen te ontwikkelen groeit snel. Maar zonder een robuust datafundament blijven veel initiatieven geïsoleerde oplossingen. Een datawarehouse vormt daarom een cruciaal onderdeel van een toekomstbestendige data-architectuur. Het zorgt voor structuur in informatiestromen, maakt data betrouwbaar en creëert een centrale basis waarop analytics, BI en AI kunnen draaien.
Maar waar begin je als jouw organisatie een datawarehouse wil opzetten? In deze blog nemen we je mee in de belangrijkste strategische keuzes met een praktisch stappenplan om een datawarehouse zorgvuldig en schaalbaar in te richten.
1. Bepaal het doel van het datawarehouse
Een datawarehouse begint niet bij technologie, maar bij strategie. Is nu duidelijk wat jullie willen oplossen, verbeteren of automatiseren? Kies één duidelijke use-case. Bijvoorbeeld het ontsluiten van een kritische API of het centraliseren van terugkomende financiële rapportages. Hierdoor ontstaat focus. De gekozen use-case bepaalt: welke databronnen krijgen prioriteit, welke datamodellen zijn nodig en welke tooling is relevant. Zonder doel verandert een datawarehouse al snel in een technisch experiment zonder tastbare businesswaarde.
2. Spreek verantwoordelijkheden en governance af
Een datawarehouse is een fundament dat organisatiebreed gedragen moet worden. Daarom moet vooraf duidelijk zijn wie waarvoor verantwoordelijk is. Denk aan een data owner vanuit het MT, data stewards voor definities en datakwaliteit, en een engineering-team dat de pipelines en infrastructuur beheert. Daarnaast moeten compliance-eisen, zoals AVG, retention policies en beveiligingsstandaarden direct worden meegenomen. Governance is geen toevoeging achteraf, maar onderdeel van het ontwerp voordat je begint. Regel dit tijdig in zodat je ook compliant bent voor toekomstige ISO-certificering(en), audit(s) of due dilligence.
3. Richt een stuurgroep en planning in
Een datawarehouse raakt verschillende afdelingen en processen. Door een stuurgroep met stakeholders en minimaal één MT-lid in te richten, worden beslissingen sneller genomen en blijft het project tastbaar. Zorg voor een interactieve planning, met korte sprints en duidelijke opleveringen per use-case. Organiseer een demo aan het einde van elke sprint, ook als het resultaat erg klein aanvoelt. Door een demo te organiseren zorg je voor betrokken collega’s, een goede stok achter de deur en worden mensen aan het denken gezet.
4. Kies een cloudplatform
Vrijwel alle moderne datawarehouses draaien in de cloud. Momenteel is er veel te doen over de effectieve locatie van de cloud, door de dominantie van Amerikaanse Big Tech en wordt het steeds actueler dat organisaties voor een lokaal of hybride oplossing kiezen. Maar momenteel zien we nog een overduidelijke meerderheid kiezen voor Azure en AWS. Jouw keuze voor een cloudplatform bepaalt welke services je gebruikt en hoe flexibel je kunt opschalen. Heb je geen idee hoe je hier een keuze in moet maken? Huur een Data Strateeg of Cloud Architect in om je verder te adviseren.
In de praktijk kiezen veel organisaties voor Azure vanwege de integratie met bestaande Microsoft-systemen (of omdat Microsoft toch het bekendst is van Excel / Word / PowerPoint wat vertrouwen geeft), of voor AWS wanneer microservices en S3 centraal staan. Een on-premise setup is technisch mogelijk, maar beperkt schaalbaarheid, security en beschikbaarheid. Dit sluit minder goed aan op moderne AI-toepassingen en er zijn weinig technische specialisten die dit goed kunnen onderhouden.
5. Bepaal de architectuur
De basisarchitectuur van een datawarehouse bestaat meestal uit meerdere lagen:
- Bron → staging → warehouse → datamarts → presentatie
Daarbinnen bepaal je hoe de ETL- of ELT-processen lopen, welke technieken worden gebruikt (bijv. Synapse, Databricks, PostgreSQL, Snowflake) en hoe data wordt gevalideerd, verwerkt en opgeslagen.
Belangrijk is dat de architectuur schaalbaar, transparant en uitbreidbaar is, zodat nieuwe use-cases eenvoudig kunnen worden toegevoegd.
6. Ontwerp dataflows en ETL-pipelines
Een goede dataflow ontstaat van grof naar fijn:
- Conceptueel model: welke domeinen zijn er?
- Logisch model: welke tabellen, relaties en definities horen daarbij?
- Fysiek model: hoe wordt dit technisch opgeslagen?
Per stap leg je vast wat er met de data gebeurt: hoe wordt deze opgehaald, hoe wordt deze verrijkt, hoe worden fouten gedetecteerd en wanneer wordt de dataset ververst? Dit voorkomt discussie zodra de eerste rapportages live gaan.
7. Standaardiseer naamgeving en documentatie
Een datawarehouse groeit snel. Vooral als men eenmaal door heeft dat een datawarehouse de start is voor automatisering en verbetering. Om grip te houden, moeten naming conventions voor tabellen, kolommen, pipelines, folders en datamarts vanaf dag één worden vastgelegd.
Koppel hier verplichte documentatie aan: herkomst, definities en businessregels. Leg dit vast in bijvoorbeeld Jira of Notion. Dit helpt ontwikkelaars, product owners en analisten om data juist te interpreteren en maakt de omgeving toekomstvast.
8. Leg metadata en kolomdefinities vast
Bij het aansluiten van nieuwe bronnen moet exact worden vastgelegd welke tabellen en velden worden ingelezen, hoe vaak dit gebeurt, wat de datakwaliteitseisen zijn en welke businessdefinities horen bij elk veld.
Door metadata centraal vast te leggen, wordt de herkomst van cijfers transparant, een cruciaal onderdeel van vertrouwen in data. Als je deze stap overslaat dan krijg je daar in de toekomst gegarandeerd problemen mee.
9. Implementeer datakwaliteit en governance in de pipelines
Een datawarehouse is zo goed als de data die erin staat. Of een populair gezegde: Garbage in = Garbage out. Daarom moeten automatische kwaliteitschecks worden ingebouwd, zoals:
- recordcounts
- datatype-validaties (ze doen er allemaal toe: integers, numbers, strings, booleans, arrays, date & time)
- unieke sleutelchecks
- verplichte velden (of juist niet-verplichte velden).
Welke checks nodig zijn hangt af van de gekozen use-case. Door fouten vroeg in het proces te detecteren, houd je dashboards stabiel en betrouwbaar. Denk er ook aan dat je datawarehouse verschillende dataproducten zal voeden. Een int16 ipv int32 kan een bepaalde applicatie of visual platgooien.
10. Bouw datamarts op basis van de eerste use-case
Begin klein. Een afgebakende datamart levert sneller resultaat, zorgt voor draagvlak en maakt duidelijk welke verbeteringen nodig zijn.
Met één goed uitgewerkt domein ontstaat een fundament dat verder kan worden uitgebreid zonder technische schuld op te bouwen. Technische schuld wordt altijd gecollecteerd. Zorg er dus voor dat jij je tech crediteuren in bedwang houdt.
11. Richt beveiliging en toegangsbeheer in
Role-based access control (RBAC) moet gelden vanaf de eerste dag. Dit is anders dan de eerdere verantwoordelijkheden en governance. Bepaal wie welke data mag zien, hoe gevoelige gegevens worden gemaskeerd en hoe data wordt afgeschermd tussen afdelingen.
Ook de presentatie- & visualisation layer, bijvoorbeeld Power BI, Tableau, Qlik(view) of PI Vision, moet dezelfde beveiligingsregels volgen om risico’s te beperken.
12. Maak dashboards en self-service mogelijk
Pas als het fundament staat, kan data worden gepresenteerd. Vaak gebeurt dit in Power BI, waarbij semantic models, measures en datamarts de basis vormen. Benieuwd hoe je een self-service Power BI dashboards ontwikkeld? Lees de blog: Starten met self-service Power BI dashboards voor betrouwbare insights zonder Microsoft Fabric van Jeroen Smallegange, onze Power BI Specialist.
Door documentatie op orde te hebben, kunnen gebruikers zelf analyses uitvoeren zonder dat er continu ondersteuning nodig is vanuit IT.
13. Monitor kosten, performance en foutmeldingen
Een datawarehouse is geen statisch systeem maar een ecosysteem dat zich ontwikkel. Monitoring van queryload, opslag, compute en foutmeldingen voorkomt onverwachte kosten en prestatiedalingen. Zorg voor voldoende support voor (eind)gebruikers.
Goed ingerichte alerts en service workflows zorgen dat incidenten snel worden opgelost.
14. Blijf itereren, reviewen en schalen
Jouw datawarehouse groeit mee met je organisatie. Elke nieuwe vraag of functionaliteit wordt behandeld als nieuwe use-case: ontwerpen, bouwen, testen, uitrollen en evalueren. Evalueer de backlog, zorg voor transparantie over je ontwikkelproces en blijf gebruikers updaten of informeren.
Zo ontstaat een omgeving die niet alleen rapportages ondersteunt, maar ook processen automatiseert, mogelijkheden voor Machine Learning verzorgt en AI-toepassingen voedt.
Conclusie
Het opzetten van een datawarehouse is geen technisch project, maar een strategische investering in het datavermogen van de organisatie. Door te starten met een duidelijke use-case, een schaalbare architectuur en goede governance bouw je aan een fundament dat zowel BI als AI ondersteunt.
Met de juiste keuzes ontstaat een datawarehouse dat inzichten versnelt, processen automatiseert en de betrouwbaarheid van informatie structureel verbetert.
Wil je sparren over jouw datawarehouse of heb je hulp nodig bij architectuur, implementatie of governance? Stuur ons een bericht, wij denken graag mee over de visie, het ontwerp en de realisatie.
Vraag om een adviesgesprek of kom langs op ons kantoor in Utrecht voor een kop koffie.
