Deze blogreeks geeft managers alle benodigde uitleg rond Business Intelligence. Omdat je wel houvast kan gebruiken tussen alle leveranciersverhalen.

1. Business Intelligence
voor managers: Need-
to-know #2 Brondata
Door: Gerrit Versteeg

2. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 2
“Al is je BI-omgeving nog zo goed… garbage-in betekent garbage-out.”
Deze tiendelige blogreeks is onderdeel van de themareeks Management & BI’. De blogreeks is
bedoeld voor managers die wat meer willen weten over Business Intelligence, maar dan in
begrijpelijke taal zonder alle technische termen en hypes. De blogs vormen een samenvatting van
de inhoud van het 100 pagina’s lange eBook ‘De 10 Need-to-Know’s, een introductie van Business
Intelligence voor managers’.
Dit is de tweede blog in de reeks waarin we de in’s en out’s van brondata bespreken en het
onttrekken van die data uit de primaire bedrijfsapplicaties van jouw organisatie.
Voor een BI-omgeving is de kwaliteit van de geleverde managementinformatie van het grootste
belang. Wat hebben jouw managers aan mooie dashboards en rapporten als de cijfers die erop
staan niet kloppen of misschien niet kloppen, zodat er onzekerheid gaat ontstaan? Gelukkig bestaan
er in een BI-omgeving allerlei methoden en tools om cijfers te kunnen controleren en om te kunnen
herleiden hoe een bepaald cijfer is ontstaan. Een goed gecontroleerd productieproces in de BI-

3. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 3
omgeving is niet voldoende, omdat fouten in de brondata de belangrijkste bron van fouten in de
managementinformatie vormen.
Al is je BI-omgeving nog zo goed.... ‘garbage-in’ betekent ‘garbage-out’.
Wat is brondata?
Binnen je organisatie wordt gebruik gemaakt van operationele systemen (de primaire
bedrijfsapplicaties), waarmee medewerkers de feitelijke gang van zaken vastleggen. Denk aan het
invoeren van orders door de binnendienst, het opvoeren van nieuwe producten of prijswijzigingen
door productmanagers, het registreren van adreswijzigingen van klanten door de servicedesk,
voorraadwijzigingen door distributiemedewerkers, een salariswijziging door P&O, nieuwe facturen
door de afdeling financiën, enzovoort. In deze ‘bronsystemen’ zit waardevolle data (‘brondata’), die
weergeeft wat er daadwerkelijk in je bedrijf is gebeurd en wanneer. Dit zijn dus ‘feiten’, of beter
gezegd: bedrijfsfeiten. Deze bedrijfsfeiten moeten we verzamelen om er managementinformatie

4. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 4
mee te kunnen maken. En in principe geldt: des te meer data wordt verzameld, des te meer
informatie kan ervan worden gemaakt.
Brondata ophalen (extractie)
De data moet uit de operationele productiesystemen worden gekopieerd. Dat heet bron-ontsluiting
of data-extractie. In de meeste gevallen wordt brondata niet constant, maar periodiek uit de
bronsystemen gehaald (maandelijks, wekelijks of dagelijks). Je kunt er wel voor kiezen om elke
dataverandering in een bronsysteem direct of achteraf ‘druppelend’ (dripfeed) door te laten geven,
maar vaak is dit in het begin niet nodig, te complex of te duur.
Als basisregel adviseer ik om de meest elementaire data/feiten op te halen voor in het data
warehouse. Anders kom je er op termijn achter dat je initieel onvoldoende ‘granulariteit’ in de
verzamelde feiten hebt voorzien. Je hebt bijvoorbeeld orders verzameld in plaats van orderregels.
Zo gauw een manager bijvoorbeeld job-costing of winstgevendheid per klant wil vaststellen dan
moet omzet aan kosten worden gekoppeld. Omdat die gegevens veelal pas op het meest

5. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 5
elementaire feitenniveau (orderregel) bij elkaar komen, is er vaak sprake van te weinig
granulariteit in het data warehouse. Als je daar pas achter komt na een aantal jaren, dan loop je
niet alleen het risico van de kosten voor het bijbouwen van een extra data ontsluiting, maar ook
van de kans dat de historische gegevens misschien niet meer in de productiesystemen aanwezig
zijn.
Meestal is het zo als je toch een bronsysteem moet ontsluiten, dat je het dan gelijk min of meer
compleet doet. Met andere woorden: haal dan gelijk alle feiten op die het bronsysteem beheert.
Operational Data Store of Data Lake?
Normaal gesproken kopieer je brongegevens uit een bronsysteem naar de BI-omgeving. Daar sla je
de gegevens op in een ‘Operational Data Store (ODS)’. Dit is een tijdelijke opslag, waarin de
brondata wacht op verwerking in het data warehouse. Zo’n Operational Data Store kom je
tegenwoordig vaak tegen als ‘Data Lake’ (of ‘Data Integratie Hub’) als de verzamelde data niet

6. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 6
alleen voor de BI-omgeving word gebruikt, maar voor hergebruik door de hele organisatie. In een
dergelijk ‘data lake’ wordt vaak ongestructureerde data opgeslagen.
Fouten in de brondata
Voordat je de brondata kan verwerken moet het vaak nog worden schoongemaakt (‘cleansing’).
Foutjes die syntactisch van aard zijn (gegevens die niet voldoen aan een vooraf afgesproken
formaat), kun je nog voordat de data het ODS in gaat, herstellen. Ook kun je data in een standaard
syntax brengen, zoals bijvoorbeeld bij gegevens rond datum, geslacht, afstand, gewicht of
temperatuur. Als er niet automatisch een duidelijke correctie mogelijk is, dan wordt de datalevering
afgekeurd en moet de beheerder van het bronsysteem worden benaderd om een set met ver-
beterde gegevens aan te leveren.
Fouten in de brondata die inhoudelijk van aard zijn (semantisch), kunnen niet goed worden hersteld
door de BI-omgeving. Denk bijvoorbeeld aan een aangeleverde order waarbij een niet-bestaande
klant staat aangegeven. In dat geval zie je pas bij de integratie van brongegevens dat de relatie

7. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 7
tussen de order en de klant niet kan worden gelegd. Soms kun je zelfs helemaal niet constateren
dat een gegeven fout is, zoals bijvoorbeeld bij een order met een verkeerd bedrag.
Tijdens de ontwikkeling van een data-ontsluiting, maar ook tijdens de daadwerkelijke periodieke
dataleveringen daaropvolgend, kan een ‘data profiling’ tool erg behulpzaam zijn om syntactische en
semantische fouten vroegtijdig op te sporen.
Service Level Agreement
Als niet herstelbare fouten in de brondata geconstateerd worden, moet je contact opnemen met de
partij die verantwoordelijk is voor de levering. Dat is meestal een gesprek tussen een functioneel-
of applicatiebeheerder van het bronsysteem. Fouten in brondata treden bijna onvermijdelijk met
enige regelmaat op in elke BI-omgeving. Het is dan ook verstandig om een Service Level
Agreement (‘SLA’) met de brondata-leveranciers op te stellen, zodat incidenten, changes,
aanspreekpunten en escalatie goed zijn geborgd in procedures.

8. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 8
Navolgbare data
Uitgebreidere BI-omgevingen bevatten allerlei tools om de data door het verwerkingsproces te
volgen (tracking & tracing op basis van meta-data). Deze methoden dragen sterk bij aan het
vertrouwen van de managers in de BI-omgeving en de daarbinnen gemaakte
managementinformatie. En dat vertrouwen is van cruciaal belang voor de business case van de BI-
omgeving.
Het volgende blog uit de reeks gaat specifiek over data-integratie: ‘Business Intelligence voor
Managers, Need-to-know #3: Data-integratie is het kernprobleem’. Een verdere uitleg over
brondata en de ontsluiting ervan vind je in het gratis eBook ‘de 10 Need-to-Know’s rond BI voor de
manager’. Als je op de hoogte wilt blijven wanneer de volgende blog in deze reeks verschijnt, dan
kun je je hier abonneren op het thema ‘Management & BI’.

9. Business Intelligence voor managers: Need-to-know #2 Brondata
Pg, 9
Wil je meer informatie? Neem dan een kijkje op ons blog.