Hoe zorg je voor een Single Source of Truth?

Waarom is een Single Source of Truth cruciaal?

Bedrijven bestaan uit mensen, processen en systemen. Deze drie componenten zorgen ervoor dat de organisatie functioneert. Data wordt dagelijks in systemen vastgelegd, maar vaak blijft deze verspreid over verschillende afdelingen en tools.

De gevolgen van gefragmenteerde data

🚨 Inconsistente rapportages – Verschillende afdelingen hanteren verschillende cijfers.
⏳ Handmatig werk – Veel tijd gaat verloren aan het verzamelen, combineren en controleren van data.
🔎 Beperkte inzichten – Data wordt niet optimaal benut voor strategische beslissingen.

Een Single Source of Truth voorkomt deze problemen en zorgt ervoor dat iedereen werkt met één versie van de waarheid.

Hoe krijg je data uit je operationele systemen naar een centraal platform?

Om data uit verschillende systemen te halen en bruikbaar te maken voor analyses, is een proces nodig dat bestaat uit drie stappen:

1. Ingestie (Extract & Load) – Data wordt uit de bronsystemen gehaald en centraal opgeslagen.
2. Transformatie (Transform) – Data wordt schoongemaakt, gecombineerd en verrijkt met business logic.
3. Distributie (Serve) – Data wordt klaargemaakt voor gebruik in rapportages, dashboards en analyses.

Dit proces wordt beheerd door data-engineering en vormt de basis van een SSOT.

Hoe volwassen is jouw organisatie op het gebied van data?

Niet elk bedrijf is op hetzelfde niveau als het gaat om datagedreven werken. Er zijn drie hoofdfases:

Niveau 1 – Basis (Startfase)

Data wordt vooral handmatig beheerd, vaak in Excel.
Er is weinig tot geen automatisering.
De focus ligt op het verzamelen van data, maar nog niet op analyse of optimalisatie.
Uitdaging: Hoe krijg je grip op data zonder complexiteit?
Oplossing: Beginnen met een eenvoudige database of een no-code oplossing zoals TimeXtender.

Niveau 2 – Groei (Schaalfase)

De organisatie heeft meerdere databronnen en een eerste data-architectuur.
Er wordt gewerkt met dashboards en automatische rapportages.
De uitdaging is data-integratie en -beheer: hoe zorg je dat systemen en databronnen goed samenwerken?
Uitdaging: Hoe maak je data toegankelijk en bruikbaar voor de hele organisatie?
Oplossing: Best-of-Breed aanpak met tools zoals Snowflake voor opslag en dbt voor transformatie.

Niveau 3 – Geavanceerd (Innovatiefase)

Data wordt actief ingezet om voorspellende analyses te doen.
Machine learning en AI worden gebruikt om bedrijfsprocessen te optimaliseren.
Er wordt gewerkt met een Lakehouse-architectuur en real-time data-verwerking.
Uitdaging: Hoe zet je data in als concurrentievoordeel?
Oplossing: Een pro-code aanpak met platforms zoals Databricks en Microsoft Fabric voor maximale flexibiliteit en schaalbaarheid.

💡 De vraag is: waar staat jouw organisatie nu en wat is de volgende stap?

Technologiekeuzes: Hoe kies je de juiste data-architectuur?

De keuze voor een data-architectuur hangt af van de hoeveelheid data, de technische expertise en de bestaande IT-infrastructuur.

Optie 1: All-in-One Platform (bijvoorbeeld TimeXtender)

Snelle implementatie zonder diepgaande technische kennis.
Geschikt voor bedrijven die snel aan de slag willen zonder een groot data engineering-team.
⚠️ Minder flexibiliteit en vendor lock-in.

Optie 2: Best-of-Breed Architectuur

Maximale flexibiliteit met de beste tools per onderdeel.
Combineert verschillende tools zoals Airbyte, Azure Data Factory en Snowflake.
⚠️ Vereist meer technische expertise en onderhoud.

Optie 3: Lakehouse Architectuur

Geschikt voor bedrijven met grote hoeveelheden data en geavanceerde analytics.
Data wordt opgeslagen in een data lake, wat goedkoper is voor grote datasets.
⚠️ Vereist een team met Python– en SQL-kennis.

No-Code, Low-Code & Pro-Code: Hoeveel controle heb je nodig?

Een van de belangrijkste keuzes bij data-engineering is hoeveel controle en technische expertise je nodig hebt.

No-Code: Snel beginnen zonder technische kennis
Geschikt voor bedrijven zonder data-engineers.
Tools zoals TimeXtender en Airbyte maken data-integratie eenvoudig.

Low-Code: De balans tussen gebruiksgemak en maatwerk
Geschikt voor bedrijven met enige data-expertise.
Tools zoals Azure Data Factory, dbt en Dagster bieden veel mogelijkheden zonder volledige programmeerkennis.

Pro-Code: Maximale controle voor technische teams
Voor organisaties met een sterk data-engineering team.
Platforms zoals Databricks, Snowflake en Microsoft Fabric bieden de meeste flexibiliteit en schaalbaarheid.

Wat levert een Single Source of Truth op?

• Sneller en beter beslissen – Iedereen werkt met dezelfde betrouwbare data.
• Handmatige processen automatiseren – Minder fouten, meer efficiëntie.
• Meer waarde uit data halen – Voorspellingen maken en strategisch sturen.
• Een schaalbare data-oplossing bouwen – Groeit mee met de organisatie.

Door de juiste architectuur en technologiekeuzes te maken, kan elke organisatie de stap zetten naar een SSOT.

Conclusie: Hoe maak je de juiste keuze?

De ideale data-architectuur hangt af van:
🔹 De hoeveelheid data – Werk je met enkele gigabytes of petabytes?
🔹 De technische kennis binnen je organisatie – Is er een team van data engineers of zijn er vooral business users?
🔹 De bestaande IT-infrastructuur – Werk je al met Microsoft Azure, Google Cloud of AWS?
🔹 De mate van flexibiliteit die je nodig hebt – Wil je een snelle oplossing of maximale controle?

Er is geen one-size-fits-all oplossing, maar door de juiste vragen te stellen kun je een data-strategie kiezen die aansluit bij je bedrijfsdoelen.

Volgende stappen: Wat kun je nu doen?

1. Doe de Data Maturity Scan om uit te vinden waar jouw organisatie staat op de volwassenheidsladder via deze link.
2. Meld je aan voor de Data Automation Pitstop op 15 mei 2025 om dieper in te gaan op verschillende invalshoeken van een volwassen data- en automatiseringsstrategie. Meld je aan via deze link.
3. Neem contact op met Alexander Mik om verder te praten over een oplossing die werkt voor jouw organisatie.