Wat is datamodeling? Een specialist op het gebied van Business Intelligence of dataprocessing, zal zonder twijfel steekhoudend kunnen toelichten wat deze term behelst. Voor al die anderen zijn we eens de diepte in gedoken.
Business Intelligence (BI) is al geruime tijd een belangrijke discipline binnen de ICT. De groeiende noodzaak van bedrijven om steeds sneller in te spelen op marktveranderingen, dwingt bedrijven om BI echt serieus te nemen. Lange tijd werd verondersteld dat als je maar zoveel mogelijk data verzamelde, je dan marktbewegingen tot in details in kaart kon brengen. Helaas ligt dat iets gecompliceerder en moeten de grote hoeveelheden ruwe data nog door een stevig proces heen, voordat ze überhaupt tot bruikbare rapportages kunnen worden omgevormd. Inmiddels is dat wel bekend, maar dan nog zijn er echte BI-specialisten nodig om al die data te modelleren zodat er bruikbare informatie uit kan worden gedestilleerd.
Er bestaan diverse methoden over datamodeling en het opzetten van een datawarehouse. De bekendste zijn wel de methode van Ralph Kimball en Data Vault van Dan Linstedt. Vanzelfsprekend geldt een aantal kenmerken voor alle datamodeling, maar er bestaat niet zoiets als één universele aanpak die in iedere situatie tot optimale resultaten leidt. Veel van die aanpak hangt samen met hoe BI-volwassen een partij is en zaken als datakwaliteit en de wensen van de business. Uiteindelijk moet het zo zijn dat een organisatie met een specifieke informatiebehoefte de beste combinatie van producten en expertise krijgt.
Datamodeling speelt zich vaak af aan het begin van een BI-traject. De weg naar een rapport begint meestal met het modelleren van de ruwe data. In wezen is dat het rangschikken van data op een andere plek, zodanig dat je er handiger mee kunt werken.
Lees het hele verhaal van Ed Lute online of in ICT/Magazine van augustus.
