SlideShare a Scribd company logo
1 of 8
Download to read offline
De 8 BI-groeisignalen
voor managers - Situatie
4: het afdeling data
warehouse
Door: Gerrit Versteeg
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 2
“Signalen die wijzen op de noodzaak van een volgende stap voor jouw BI-omgeving”.
Deze blog is onderdeel van de themareeks ‘Management & BI’. De themareeks is bedoeld voor
managers die wat meer willen weten over Business Intelligence, maar dan alleen de essentie in
begrijpelijke taal en zonder alle technische termen en hypes.
Je hebt een structurele verbetering aangebracht, je hebt een eerste data warehouse (Dwh)
gebouwd ten behoeve van een discipline zoals Marketing of Finance. Een aparte datalogistieke tool
vult dat Dwh met brondata. Vanuit dit data warehouse, waarin je ook netjes jouw historie opbouwt,
worden jouw front-end BI-tools voorzien van eenduidige brondata. Ondanks de goede structurele
opzet van jouw BI-omgeving, kom je na verloop van tijd nieuwe problemen tegen. Welke
problemen kun je verwachten? En wat dan?
Schets van de huidige BI-oplossing
Voorheen waren de power-users nog vooral bezig met de ontwikkeling van voor (dashboard maken)
tot achter (brondata ophalen). Nu kent je BI-omgeving een eerste splitsing tussen back-end
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 3
en front-end. Een deel van de power-users legt zich toe op het ontsluiten van bronnen, het
bewerken van de brondata en de opslag ervan in een eerste data warehouse, al is dat meestal voor
één specifieke afdeling zoals Marketing of Finance. Deze power-users vervullen daarmee de eerste
echt gespecialiseerde back-end BI-functies in de ‘centrale’ BI-omgeving.
Omdat je nu de beschikking hebt over een centrale plek voor de functionaliteit rond het
binnenhalen, bewerken en opslaan van brondata, hebben de andere power-users een minder zware
taak in de front-end. Zij maken nu gebruik van hun moderne selfservice front-end BI-tool
clients met eventueel een server-component. Daarmee kunnen zij zich veel meer concentreren op
de logica om de juiste managementcijfers uit de bedrijfsdata te halen en deze netjes te presenteren
op een rapport of dashboard. Zij vertrouwen erop dat ze consistente en correcte brondata
binnenkrijgen van hun back-end collega’s.
Ook de managers die zelf hun wat eenvoudigere rapporten of dashboards willen maken, zijn een
stuk beter af. Zij werken nu met veel schonere brondata en met een goed beheerde historie.
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 4
Het hebben van een datalogistieke component (zoals SSIS, PowerCenter en ODI) en een data
warehouse, betekent een flinke verbetering in de behandeling van de brondata voor jouw afdeling.
De interpretatie van de brondata en de bewerking ervan liggen nu op één plek binnen de afdeling.
Hierdoor verbetert de consistentie in grote mate.
Waar gaat het mis?
De belangrijkste indicatoren dat er na verloop van tijd iets mis gaat bij deze aanpak zijn:
• Onduidelijkheid over de versheid van brondata in het data warehouse;
• Het verversen van het data warehouse duurt steeds langer;
• Sommige fouten in de brondata blijven lang hangen voordat ze verbeterd worden;
• Het data warehouse is steeds vaker ‘down’, waardoor de rapporten niet kunnen worden
gegenereerd;
• De power-users die de back-end beheren zijn te druk om vragen over de data te
beantwoorden.
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 5
Waar komt dit door?
Feitelijk is de belangrijkste oorzaak voor de eerste problemen in het eerste afdeling Dwh in de
meeste gevallen: de organisatie. Naar mijn ervaring wordt het eerste data warehouse in veel
gevallen technisch best netjes neergezet, maar ontbreekt het vaak aan het opzetten van een goede
organisatie eromheen.
De back-end power-users hebben met hun nieuwe data warehouse en het datalogistieke component
een nieuwe rol gekregen, maar daarmee ook een zware verantwoordelijkheid. Alle brondata die
uiteindelijk in de management-dashboards terechtkomt is nu van één plek afkomstig, namelijk het
afdeling Dwh. De brondata is daarmee wel veel consistenter dan voorheen, maar er ontstaat ook
een afhankelijkheid. Daar is niets mis mee, zolang de back-end power-users die
verantwoordelijkheid inderdaad op zich kunnen nemen. Daar is een ondersteunende organisatie
voor nodig met procedures, rollen, afspraken, enzovoorts.
Power-users zijn meestal power-users geworden door hun grote zelfredzaamheid, hun
nieuwsgierigheid, ambitie en volharding. Om ze te laten excelleren hebben ze vrijheid van handelen
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 6
nodig om allerlei problemen op te lossen of nieuwe uitdagingen in te vullen. Die werkwijze zit in
hun natuur en is vaak nodig om het eerste data warehouse te realiseren. Met mensen die de data
begrijpen en die geen uitdaging uit de weg gaan om hun doel te bereiken.
Het vervelende is echter dat na de eerste jaren van ontwerpen en implementeren en vooral leren,
blijkt dat een robuuste BI-backend (datalogistiek en Dwh) rust en regelmaat nodig heeft. Discipline
helpt om een goed lopend data-verversingsproces te beheren, waar nauwgezet naar foute data
wordt gekeken, waar de BI-front-end ervan uit kan gaan dat elke maandagochtend om 7.00 een
ververst data warehouse ter beschikking staat met alle correcte data bijgewerkt tot en met de
afgelopen week.
Next Steps
Komend uit de fase van change, waarbij de nieuwe situatie is opgezet door power-users (kennis-
werkers) met een focus op de inhoud van de managementinformatie, gaan de successen van
vernieuwingen steeds meer gepaard met storingen in het productieproces.
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 7
Als managers weten we dat er expliciete organisatorische inrichting nodig is om een robuust,
navolgbaar en herhaalbaar proces op te zetten. Rollen moeten expliciet worden gemaakt,
verantwoordelijkheden benoemd en procedures en werkafspraken opgesteld. Naast de karakters
van power-users voor het ontwikkelen van nieuwe datastromen, zijn zorgzame bedrijfsmannen
nodig voor de productie en het beheer.
Dit is een volgende belangrijke stap bij het volwassen worden in het gebruik van Business
Intelligence. Met de opzet van een goede BI-organisatie rond jouw afdeling data warehouse ben je
een tijd lang goed geholpen. De situatie wordt pas weer lastiger als er verschillende afdeling Dwh’s
ontstaan. Maar daarover vertel ik in de volgende blog.
Als je een keer wilt controleren welk soort BI-omgeving het beste bij jouw situatie en requirements
past, gebruik dan onze gratis BI-IntroScan. Deze is direct online te gebruiken en genereert meteen
een indicatie over welke BI-omgeving het best bij jou past. Vergeet niet om de user guide voor de
BI-IntroScan te downloaden. Daarin vind je wat onze BI-IntroScan voor je kan betekenen, welke
resultaten je kunt verwachten en een toelichting op het gebruik van de resultaten.
De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse
Pg, 8

More Related Content

What's hot

QplusO Informatiebroker slideshare
QplusO Informatiebroker slideshareQplusO Informatiebroker slideshare
QplusO Informatiebroker slidesharejdehullu
 
Datawarehousing kan sneller en flexibeler
Datawarehousing kan sneller en flexibelerDatawarehousing kan sneller en flexibeler
Datawarehousing kan sneller en flexibelermkompagne
 
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)FourPoints Business Intelligence
 
2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomst2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomstmr38schev
 
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means business
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means businessBI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means business
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means businessMarc Govers
 
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excelFourPoints Business Intelligence
 
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?FourPoints Business Intelligence
 
Applicatierationalisatie door Masterdatamanagement
Applicatierationalisatie door MasterdatamanagementApplicatierationalisatie door Masterdatamanagement
Applicatierationalisatie door MasterdatamanagementMarc Govers
 
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdW
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdWArtikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdW
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdWMarc Govers
 
Master data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatieMaster data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatieitelligence Nederland
 

What's hot (16)

Xero op hoofdlijnen
Xero op hoofdlijnenXero op hoofdlijnen
Xero op hoofdlijnen
 
QplusO Informatiebroker slideshare
QplusO Informatiebroker slideshareQplusO Informatiebroker slideshare
QplusO Informatiebroker slideshare
 
Datawarehousing kan sneller en flexibeler
Datawarehousing kan sneller en flexibelerDatawarehousing kan sneller en flexibeler
Datawarehousing kan sneller en flexibeler
 
Geschikte situaties voor Cloud BI
Geschikte situaties voor Cloud BIGeschikte situaties voor Cloud BI
Geschikte situaties voor Cloud BI
 
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 3
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 3BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 3
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 3
 
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Het Marketing Data Lake (2)
 
2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomst2010 I Rendementbijeenkomst
2010 I Rendementbijeenkomst
 
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means business
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means businessBI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means business
BI Symposium 2014 - Datagovernance - BI means business
 
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel
38 1 - de 8 bi-groeisignalen voor managers - situatie 1 excel
 
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?
BI-Tooltip: Hoe beheer je een self-service BI-tool, zoals QlikView?
 
Applicatierationalisatie door Masterdatamanagement
Applicatierationalisatie door MasterdatamanagementApplicatierationalisatie door Masterdatamanagement
Applicatierationalisatie door Masterdatamanagement
 
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdW
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdWArtikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdW
Artikel Revival Datamanagement v0-2 MG MdW
 
Data barrières doorbreken voor rendement met Smart Industry
Data barrières doorbreken voor rendement met Smart IndustryData barrières doorbreken voor rendement met Smart Industry
Data barrières doorbreken voor rendement met Smart Industry
 
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 1
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 1BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 1
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 1
 
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 2
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 2BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 2
BI voor managers: Master Data Management (MDM), deel 2
 
Master data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatieMaster data: een must voor iedere organisatie
Master data: een must voor iedere organisatie
 

Similar to De 8 BI-groeisignalen voor managers - Situatie 4: Het afdeling data warehouse

ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data Warehouse
ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data WarehouseISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data Warehouse
ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data WarehouseFourPoints Business Intelligence
 
BusinessBase MS CRM solutions
BusinessBase MS CRM solutionsBusinessBase MS CRM solutions
BusinessBase MS CRM solutionsBusinessBase
 
Workshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and BeyondWorkshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and BeyondDaan Blinde
 
DATA-collectief Whitepaper
DATA-collectief WhitepaperDATA-collectief Whitepaper
DATA-collectief WhitepaperChyara_vh
 
NL - Module 2 - Using your own Data
NL - Module 2 - Using your own DataNL - Module 2 - Using your own Data
NL - Module 2 - Using your own Datacaniceconsulting
 
Marketing Intelligence voor Managers – Customer Data voor MKB
 Marketing Intelligence  voor Managers – Customer Data voor MKB Marketing Intelligence  voor Managers – Customer Data voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Customer Data voor MKBFourPoints Business Intelligence
 
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked Inleeuw333
 
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked Inleeuw333
 
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-DatakwaliteitCompact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-DatakwaliteitEric Pols RE
 
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkb
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkbMarketing intelligence voor managers – big data voor mkb
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkbFourPoints Business Intelligence
 

Similar to De 8 BI-groeisignalen voor managers - Situatie 4: Het afdeling data warehouse (19)

Cloud BI, iets voor jou?
Cloud BI, iets voor jou?Cloud BI, iets voor jou?
Cloud BI, iets voor jou?
 
Cv ivo zoon
Cv ivo zoonCv ivo zoon
Cv ivo zoon
 
Hoeveel kost Cloud BI?
Hoeveel kost Cloud BI?Hoeveel kost Cloud BI?
Hoeveel kost Cloud BI?
 
ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data Warehouse
ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data WarehouseISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data Warehouse
ISO 20022: standaard datamodel voor financiële gegevens in een Data Warehouse
 
BusinessBase MS CRM solutions
BusinessBase MS CRM solutionsBusinessBase MS CRM solutions
BusinessBase MS CRM solutions
 
11. Wat is Big Data? En moeten we er wat mee?
11. Wat is Big Data? En moeten we er wat mee?11. Wat is Big Data? En moeten we er wat mee?
11. Wat is Big Data? En moeten we er wat mee?
 
Workshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and BeyondWorkshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
Workshop Business Intelligence : To the Stars and Beyond
 
BI-Tooltip: Ab Initio Continuous Flows
BI-Tooltip: Ab Initio Continuous FlowsBI-Tooltip: Ab Initio Continuous Flows
BI-Tooltip: Ab Initio Continuous Flows
 
DATA-collectief Whitepaper
DATA-collectief WhitepaperDATA-collectief Whitepaper
DATA-collectief Whitepaper
 
Business Intelligence, niet alleen voor de groten
Business Intelligence, niet alleen voor de grotenBusiness Intelligence, niet alleen voor de groten
Business Intelligence, niet alleen voor de groten
 
NL - Module 2 - Using your own Data
NL - Module 2 - Using your own DataNL - Module 2 - Using your own Data
NL - Module 2 - Using your own Data
 
Marketing Intelligence voor Managers – Customer Data voor MKB
 Marketing Intelligence  voor Managers – Customer Data voor MKB Marketing Intelligence  voor Managers – Customer Data voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Customer Data voor MKB
 
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
 
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
091213 Salespresentatie Collegium Ccp Linked In
 
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-DatakwaliteitCompact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
Compact-2014-2-Pols-Datakwaliteit
 
1. Managementinformatie: voldoet jouw BI-omgeving nog?
1. Managementinformatie: voldoet jouw BI-omgeving nog?1. Managementinformatie: voldoet jouw BI-omgeving nog?
1. Managementinformatie: voldoet jouw BI-omgeving nog?
 
Cloud BI: de roze wolk onder de wolken
Cloud BI: de roze wolk onder de wolkenCloud BI: de roze wolk onder de wolken
Cloud BI: de roze wolk onder de wolken
 
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkb
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkbMarketing intelligence voor managers – big data voor mkb
Marketing intelligence voor managers – big data voor mkb
 
Info-ApplRat
Info-ApplRatInfo-ApplRat
Info-ApplRat
 

More from FourPoints Business Intelligence

De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement
De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement
De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement FourPoints Business Intelligence
 
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodig
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodigmarketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodig
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodigFourPoints Business Intelligence
 
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...FourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)FourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation Tools
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation ToolsMarketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation Tools
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation ToolsFourPoints Business Intelligence
 
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis FourPoints Business Intelligence
 
Marketing intelligence voor managers – data science proces
Marketing intelligence voor managers –  data science proces Marketing intelligence voor managers –  data science proces
Marketing intelligence voor managers – data science proces FourPoints Business Intelligence
 
Marketing intelligence voor managers – de marketing data scientist
Marketing intelligence voor managers –  de marketing data scientistMarketing intelligence voor managers –  de marketing data scientist
Marketing intelligence voor managers – de marketing data scientistFourPoints Business Intelligence
 
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclus
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclusMarketing intelligence voor managers – de marketing cyclus
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclusFourPoints Business Intelligence
 
Marketing intelligence voor managers – data science - Intro
Marketing intelligence voor managers – data science - IntroMarketing intelligence voor managers – data science - Intro
Marketing intelligence voor managers – data science - IntroFourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKBMarketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKBFourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?FourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en MarketingMarketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en MarketingFourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontact
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontactMarketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontact
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontactFourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuze
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuzeMarketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuze
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuzeFourPoints Business Intelligence
 
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor MarketingMarketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor MarketingFourPoints Business Intelligence
 

More from FourPoints Business Intelligence (19)

De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement
De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement
De Definition of Done: essentieel voor verwachtingsmanagement
 
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodig
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodigmarketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodig
marketing intelligence voor managers - big data heeft data science nodig
 
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...
marketing intelligence voor managers – wat is big data? en moeten we er inmid...
 
BI architectuur - business versus enterprise
BI architectuur -  business versus enterpriseBI architectuur -  business versus enterprise
BI architectuur - business versus enterprise
 
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)
Marketing Intelligence voor Managers – Big Data voor MKB (2)
 
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation Tools
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation ToolsMarketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation Tools
Marketing Intelligence voor Managers – Marketing Automation Tools
 
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis
Marketing intelligence voor managers – data science exploratory analysis
 
Marketing intelligence voor managers – data science proces
Marketing intelligence voor managers –  data science proces Marketing intelligence voor managers –  data science proces
Marketing intelligence voor managers – data science proces
 
Marketing intelligence voor managers – de marketing data scientist
Marketing intelligence voor managers –  de marketing data scientistMarketing intelligence voor managers –  de marketing data scientist
Marketing intelligence voor managers – de marketing data scientist
 
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclus
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclusMarketing intelligence voor managers – de marketing cyclus
Marketing intelligence voor managers – de marketing cyclus
 
Marketing intelligence voor managers – data science - Intro
Marketing intelligence voor managers – data science - IntroMarketing intelligence voor managers – data science - Intro
Marketing intelligence voor managers – data science - Intro
 
Marketing Intelligence voor Managers - Zinvolle Big Data
Marketing Intelligence voor Managers - Zinvolle Big DataMarketing Intelligence voor Managers - Zinvolle Big Data
Marketing Intelligence voor Managers - Zinvolle Big Data
 
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKBMarketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKB
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound Marketing voor MKB
 
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?
Marketing Intelligence voor Managers – Inbound, een organisatorisch debacle?
 
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en MarketingMarketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – Kanalen, Verkoop en Marketing
 
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontact
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontactMarketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontact
Marketing Intelligence voor Managers – Standaardmodel klantcontact
 
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuze
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuzeMarketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuze
Marketing Intelligence voor Managers – Stappenplan voor toolkeuze
 
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor MarketingMarketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor Marketing
Marketing Intelligence voor Managers – 5 uitdagingen voor Marketing
 
BI Tooltip: Qlikview in high-performance omgevingen
BI Tooltip: Qlikview in high-performance omgevingenBI Tooltip: Qlikview in high-performance omgevingen
BI Tooltip: Qlikview in high-performance omgevingen
 

De 8 BI-groeisignalen voor managers - Situatie 4: Het afdeling data warehouse

  • 1. De 8 BI-groeisignalen voor managers - Situatie 4: het afdeling data warehouse Door: Gerrit Versteeg
  • 2. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 2 “Signalen die wijzen op de noodzaak van een volgende stap voor jouw BI-omgeving”. Deze blog is onderdeel van de themareeks ‘Management & BI’. De themareeks is bedoeld voor managers die wat meer willen weten over Business Intelligence, maar dan alleen de essentie in begrijpelijke taal en zonder alle technische termen en hypes. Je hebt een structurele verbetering aangebracht, je hebt een eerste data warehouse (Dwh) gebouwd ten behoeve van een discipline zoals Marketing of Finance. Een aparte datalogistieke tool vult dat Dwh met brondata. Vanuit dit data warehouse, waarin je ook netjes jouw historie opbouwt, worden jouw front-end BI-tools voorzien van eenduidige brondata. Ondanks de goede structurele opzet van jouw BI-omgeving, kom je na verloop van tijd nieuwe problemen tegen. Welke problemen kun je verwachten? En wat dan? Schets van de huidige BI-oplossing Voorheen waren de power-users nog vooral bezig met de ontwikkeling van voor (dashboard maken) tot achter (brondata ophalen). Nu kent je BI-omgeving een eerste splitsing tussen back-end
  • 3. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 3 en front-end. Een deel van de power-users legt zich toe op het ontsluiten van bronnen, het bewerken van de brondata en de opslag ervan in een eerste data warehouse, al is dat meestal voor één specifieke afdeling zoals Marketing of Finance. Deze power-users vervullen daarmee de eerste echt gespecialiseerde back-end BI-functies in de ‘centrale’ BI-omgeving. Omdat je nu de beschikking hebt over een centrale plek voor de functionaliteit rond het binnenhalen, bewerken en opslaan van brondata, hebben de andere power-users een minder zware taak in de front-end. Zij maken nu gebruik van hun moderne selfservice front-end BI-tool clients met eventueel een server-component. Daarmee kunnen zij zich veel meer concentreren op de logica om de juiste managementcijfers uit de bedrijfsdata te halen en deze netjes te presenteren op een rapport of dashboard. Zij vertrouwen erop dat ze consistente en correcte brondata binnenkrijgen van hun back-end collega’s. Ook de managers die zelf hun wat eenvoudigere rapporten of dashboards willen maken, zijn een stuk beter af. Zij werken nu met veel schonere brondata en met een goed beheerde historie.
  • 4. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 4 Het hebben van een datalogistieke component (zoals SSIS, PowerCenter en ODI) en een data warehouse, betekent een flinke verbetering in de behandeling van de brondata voor jouw afdeling. De interpretatie van de brondata en de bewerking ervan liggen nu op één plek binnen de afdeling. Hierdoor verbetert de consistentie in grote mate. Waar gaat het mis? De belangrijkste indicatoren dat er na verloop van tijd iets mis gaat bij deze aanpak zijn: • Onduidelijkheid over de versheid van brondata in het data warehouse; • Het verversen van het data warehouse duurt steeds langer; • Sommige fouten in de brondata blijven lang hangen voordat ze verbeterd worden; • Het data warehouse is steeds vaker ‘down’, waardoor de rapporten niet kunnen worden gegenereerd; • De power-users die de back-end beheren zijn te druk om vragen over de data te beantwoorden.
  • 5. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 5 Waar komt dit door? Feitelijk is de belangrijkste oorzaak voor de eerste problemen in het eerste afdeling Dwh in de meeste gevallen: de organisatie. Naar mijn ervaring wordt het eerste data warehouse in veel gevallen technisch best netjes neergezet, maar ontbreekt het vaak aan het opzetten van een goede organisatie eromheen. De back-end power-users hebben met hun nieuwe data warehouse en het datalogistieke component een nieuwe rol gekregen, maar daarmee ook een zware verantwoordelijkheid. Alle brondata die uiteindelijk in de management-dashboards terechtkomt is nu van één plek afkomstig, namelijk het afdeling Dwh. De brondata is daarmee wel veel consistenter dan voorheen, maar er ontstaat ook een afhankelijkheid. Daar is niets mis mee, zolang de back-end power-users die verantwoordelijkheid inderdaad op zich kunnen nemen. Daar is een ondersteunende organisatie voor nodig met procedures, rollen, afspraken, enzovoorts. Power-users zijn meestal power-users geworden door hun grote zelfredzaamheid, hun nieuwsgierigheid, ambitie en volharding. Om ze te laten excelleren hebben ze vrijheid van handelen
  • 6. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 6 nodig om allerlei problemen op te lossen of nieuwe uitdagingen in te vullen. Die werkwijze zit in hun natuur en is vaak nodig om het eerste data warehouse te realiseren. Met mensen die de data begrijpen en die geen uitdaging uit de weg gaan om hun doel te bereiken. Het vervelende is echter dat na de eerste jaren van ontwerpen en implementeren en vooral leren, blijkt dat een robuuste BI-backend (datalogistiek en Dwh) rust en regelmaat nodig heeft. Discipline helpt om een goed lopend data-verversingsproces te beheren, waar nauwgezet naar foute data wordt gekeken, waar de BI-front-end ervan uit kan gaan dat elke maandagochtend om 7.00 een ververst data warehouse ter beschikking staat met alle correcte data bijgewerkt tot en met de afgelopen week. Next Steps Komend uit de fase van change, waarbij de nieuwe situatie is opgezet door power-users (kennis- werkers) met een focus op de inhoud van de managementinformatie, gaan de successen van vernieuwingen steeds meer gepaard met storingen in het productieproces.
  • 7. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 7 Als managers weten we dat er expliciete organisatorische inrichting nodig is om een robuust, navolgbaar en herhaalbaar proces op te zetten. Rollen moeten expliciet worden gemaakt, verantwoordelijkheden benoemd en procedures en werkafspraken opgesteld. Naast de karakters van power-users voor het ontwikkelen van nieuwe datastromen, zijn zorgzame bedrijfsmannen nodig voor de productie en het beheer. Dit is een volgende belangrijke stap bij het volwassen worden in het gebruik van Business Intelligence. Met de opzet van een goede BI-organisatie rond jouw afdeling data warehouse ben je een tijd lang goed geholpen. De situatie wordt pas weer lastiger als er verschillende afdeling Dwh’s ontstaan. Maar daarover vertel ik in de volgende blog. Als je een keer wilt controleren welk soort BI-omgeving het beste bij jouw situatie en requirements past, gebruik dan onze gratis BI-IntroScan. Deze is direct online te gebruiken en genereert meteen een indicatie over welke BI-omgeving het best bij jou past. Vergeet niet om de user guide voor de BI-IntroScan te downloaden. Daarin vind je wat onze BI-IntroScan voor je kan betekenen, welke resultaten je kunt verwachten en een toelichting op het gebruik van de resultaten.
  • 8. De 8 BI-groeisignalen voor managers – Situatie 4: het afdeling data warehouse Pg, 8