Datamodelleren als basis voor een federatief data architectuur en schaalbare data delivery
Ons werk als architecten achter nieuwe intelligentie begint bij een stevige basis: houding, vakmanschap, samenwerking en bewuste keuzes, precies wat ook geldt voor datamodelleren. Datamodelleren is geen technische bijzaak, maar essentieel om structuur en helderheid te brengen. Door zorgvuldig te modelleren, leg je de basis voor samenhang, herbruikbaarheid en betrouwbare besluitvorming. Het vraagt om toewijding, maar door er aandacht aan te geven zich uitbetaalt in grip op data en betere samenwerking.
Waarom goed datamodelleren het fundament is van een federatief datastelsel
Stel je voor: je bouwt een huis met meerdere teams. Iedereen verzorgt zijn eigen onderdeel. De een legt de fundering, de ander werkt aan het dak, een derde aan de elektriciteit. Iedereen werkt zelfstandig, maar uiteindelijk moet alles perfect op elkaar aansluiten.
Zo werkt ook een federatief datastelsel: data blijft decentraal, maar moet wel samenwerken alsof het uit één bron komt. Dat lukt alleen als je duidelijke afspraken maakt over structuur, betekenis en samenhang.
Datamodelleren is daarbij onmisbaar.
Hoe zorg je dat data uit verschillende organisaties elkaar begrijpen? Dat een klant, burger of gebruiker overal hetzelfde betekent? En dat je kunt terugvinden waarom een bepaalde beslissing is genomen, ook als de onderliggende data uit vijf verschillende systemen komt?
In deze blog duiken we in de rol van datamodellering binnen het federatief datastelsel: niet als droge technische oefening, maar als dé sleutel tot samenwerking, transparantie en slimme datagedreven keuzes.
Wat is datamodelleren?
Datamodelleren is het vermogen om data te structureren en organiseren, waardoor deze begrijpelijk en bruikbaar wordt. Het vormt een essentieel onderdeel van datagedreven werken, omdat het de basis legt voor consistente definities, integratie van gegevens en herbruikbaarheid binnen de organisatie.
Waarom een centraal datamodel?
Een centraal datamodel is de verbindende factor tussen afdelingen en processen. Entiteiten zoals ‘klant’ of ‘product’ komen in meerdere processen terug, denk aan verkoop, logistiek en service. Door deze entiteiten centraal en eenduidig te definiëren, voorkom je dat verschillende afdelingen met verschillende interpretaties werken. Dit verhoogt de kwaliteit van analyses en rapportages en voorkomt fouten en misverstanden. Vanzelfsprekend moet er ruimte bestaan voor het toevoegen van domein-eigen definities.
Een goed opgezet centraal datamodel:
- zorgt voor samenhang tussen informatiestromen
- maakt integratie van data uit verschillende bronnen mogelijk
- ondersteunt een gedeeld begrippenkader binnen de organisatie
Het federatief datamodel en het ambacht van modelleren
Het belang van goed datamodelleren in een federatief datastelsel is groot, omdat het de brug vormt tussen autonomie van databronnen en de behoefte aan samenhang en interoperabiliteit. In een federatief model blijven data decentraal beheerd, maar moeten ze wel op een eenduidige manier bruikbaar zijn voor gezamenlijke inzichten, besluitvorming en verantwoording.
In ons eerder gepubliceerde e-book over het federatief datamodel worden verschillende obstakels besproken die organisaties tegenkomen bij het delen en gebruiken van data. Deze obstakels zijn herkenbaar voor veel organisaties die werken met complexe data-architecturen en meerdere systemen.
Een voorbeeld:
Het blijkt het vaak lastig om inzicht te krijgen in het volledige traject dat data aflegt van bron tot rapport. Zonder een horizontale lineage is het moeilijk om te achterhalen waar data vandaan komt en welke bewerkingen het heeft ondergaan. Dit maakt impactanalyses tijdrovend en foutgevoelig. Tegelijkertijd ontbreekt het vaak aan operationele lineage: de mogelijkheid om specifieke datagevallen te reconstrueren. Denk aan het kunnen verklaren waarom een vergunning is afgewezen of hoe een uitkering tot stand is gekomen. Zonder deze inzichten wordt transparantie en verantwoording bemoeilijkt. Door datamodellering toe te passen op deze use case creëer je structuur en inzicht in het volledige datatraject. Je maakt abstracte datastromen concreet, herleidbaar en beheersbaar. Essentieel voor betrouwbare besluitvorming en compliance.
Daarnaast kampen veel organisaties met een overdaad aan datakopieën. Data wordt op meerdere plekken opgeslagen en bewerkt, wat leidt tot vertraging, complexiteit en risico’s op inconsistentie. Ook de uitwisseling van data tussen organisaties verloopt vaak inefficiënt, met telkens nieuwe kopieën en eigen beheerprocessen. Daarbovenop komt het ontbreken van een centrale datacatalog, waardoor het lastig is om data en bijbehorende metadata terug te vinden.
Juist hier komt het belang van het ambacht van datamodelleren naar voren. Door data gestructureerd en eenduidig te modelleren, ontstaat er overzicht en samenhang. Het maakt het mogelijk om lineage inzichtelijk te maken, datakopieën te reduceren en definities te harmoniseren. Goed datamodelleren is daarmee geen luxe, maar een noodzakelijke voorwaarde om de obstakels van federatieve data-architecturen het hoofd te bieden.
Maar hoe breng je die modellering in de praktijk, zónder dat je verstrikt raakt in complexiteit of beheerslast?
Het antwoord ligt in een goed doordachte data delivery architectuur: een gelaagde aanpak waarmee je datamodellen vertaalt naar concrete, onderhoudbare en schaalbare data-oplossingen.
Data delivery architectuur: gelaagd en beheersbaar
In een federatief datastelsel, waarin organisaties domein- en sectoroverstijgend data delen, is heldere structuur cruciaal. Datamodellering biedt die structuur. Het maakt datastromen inzichtelijk en herleidbaar en legt de basis voor gedeelde definities en betrouwbare samenwerking. Dit is essentieel om ketenpartners transparant, verantwoord en effectief samen te laten werken aan maatschappelijke opgaven. Het delen van data kan worden gerealiseerd met een data delivery architectuur. Deze architectuur is opgebouwd in lagen, deze gelaagdheid zorgt voor overzicht, flexibiliteit en beheersbaarheid. De belangrijkste uitgangspunten van zo’n data delivery architectuur zijn:
- Ontkoppeling en spelregels
Minimale koppelpunten zorgen ervoor dat wijzigingen in bronsystemen (zoals kolomnamen of datatypes) automatisch worden opgevangen op één centrale plek. Dit voorkomt verstoringen in rapportages of dashboards. - Gelaagde integratie en transformatie
Data wordt eerst per bron gecombineerd, daarna tussen bronnen geïntegreerd. Transformaties worden uitgevoerd met zo weinig mogelijk replicatie en in opeenvolgende virtuele tabellen. Elke stap voert een specifieke bewerking uit, wat het model transparanter en beter onderhoudbaar maakt. - Bedrijfsmodellering
De laatste laag sluit aan op het relationele bedrijfsmodel. Hier worden entiteiten vastgelegd op basis van stabiele definities uit de bedrijfsprocessen, wat zorgt voor een robuuste en toekomstbestendige structuur.
Tot slot
Als je data wilt inzetten voor betere beslissingen, transparantie en samenwerking, dan moet je investeren in datamodellering. Datamodelleren is een continu proces van structureren, afstemmen en verbeteren. Een goed datamodel:
- verbindt processen en afdelingen
- maakt betrouwbare informatievoorziening mogelijk
- ondersteunt schaalbaarheid en onderhoudbaarheid van een dataplatform
- Ondersteunt interoperabiliteit, transparantie en herleidbaarheid
Verder praten over jouw datamodel?
Herken je de uitdagingen die we hierboven schetsen? Of wil je weten hoe jouw organisatie datamodellering slim inzet binnen een federatief datastelsel?
Download ons e-book over het federatief datamodel of plan een sessie met een van onze data-architecten.
