arrow_drop_up arrow_drop_down
3 juni 2020 

Business Intelligence 2020 - 2025

Het werd weer eens tijd om alle kennis die ik heb opgedaan in de afgelopen periode tegen het licht te houden. Een aantal jaar geleden schreef ik een vrij lang stuk over mijn kijk op BI. Dit was één van de eerste pagina’s op mijn website destijds. Dat stuk heb ik later nog regelmatig even terug gekeken, om te zien hoe ik er toen over dacht. Veel staat nog als een huis, zo blijf ik een voorstander van automatiseren i.p.v. “handmatiseren”. Er is inmiddels veel verandert, denk aan de komst van Power BI en de definitieve doorbraak van clouddiensten. Ook is Scrum niet meer weg te denken. In dit overzicht ga ik mijn huidige visie weergeven op deze onderwerpen.

Dashboards

Dankzij Power BI is het maken van een dashboard een stuk eenvoudiger en betaalbaarder geworden. Het duurde vrij lang voordat Microsoft met een bruikbaar product op de markt kwam. Ik kan me nog PerformancePoint herinneren en niet te vergeten PowerView. Allemaal geen echte kaskrakers wat mij betreft. PowerPivot is wel succesvol ingezet, maar om iets met die data te doen, was bepaalde kennis nodig. Voor de echte Excel liefhebber een kleine stap, maar voor echte self-service nog te ingewikkeld. En ineens was daar Power BI. Eindelijk een echte dashboard en rapportage tool in de portfolio van Microsoft. Power BI is ook licentie technisch interessant, want de eerder genoemde oplossingen waren voor het MKB licentie technisch niet altijd interessant. Waardoor zij al snel uitkwamen bij producten van Qlik en Tableau.

Power BI is een zeer compleet product geworden en groeit nog steeds in mogelijkheden. Tegelijkertijd moeten we oppassen dat we niet wederom dezelfde fouten gaan maken als die we bij Excel hebben gemaakt. Door teveel te focussen op dashboards, wordt de invoer kant al snel vergeten. Namelijk de enige echte grondstof van elk dashboard: Data.

Data

Waar mijn inziens nog steeds veel te weinig aandacht voor is: data. Data is de belangrijkste grondstof van je dashboard. Zonder data geen dashboard. Zo simpel durf ik het te stellen. Helaas is er enorm weinig aandacht voor. Als bedrijven zichzelf één cadeau willen geven dit jaar, is het wel focussen op data en met name de organisatie ervan. Er wordt nu veel te lichtzinnig mee omgegaan, hierdoor wordt er veel te veel budget uitgegeven aan dashboards. Het gevolg is teveel dashboards met bijna dezelfde informatie. Helaas net niet helemaal hetzelfde waardoor er vanzelf discussie ontstaat.

Hierdoor kan de organisatie nog steeds niet op data gestuurd worden en stapt men weer over op oude gewoonte: gevoel. U mist hierdoor de enorme voordelen van sturen op werkelijkheid in plaats van gevoel. De data bottleneck quiz helpt u bij het bepalen of u ook teveel op dashboards gefocust bent. Zodra managers doorkrijgen dat niet dashboards een probleem zijn, maar data. Gaan ze veel beter hun aandacht verdelen tussen deze twee. En zodra ze dat gaan doen, wordt er ook veel meer geleverd vanuit het dashboard team.

Programmeertalen

Op het gebied van talen zien we ook een aantal wijzigingen. MDX is vervangen door DAX. Waar ik in 2011 nog regelmatig MDX aan het schrijven was, kom ik dat nu alleen nog in legacy systemen tegen. DAX is het helemaal. SQL is gelukkig gebleven en zal ook niet verdwijnen. Zelfs NoSQL zal dat niet veranderen. Ik heb begrepen dat het inmiddels staat voor Not Only SQL. En dat is altijd al waar geweest.

JSON

Wat we ook veel zien is JSON. JSON is bedoelt voor data uitwisseling, vergelijkbaar met XML. We zien JSON echt overal terugkomen. Waaronder als configuratie formaat. Azure ARM werkt bijvoorbeeld voornamelijk met JSON als config files. En SQL Server ondersteund JSON, zodat je er rechtstreeks op kunt queryen. Indien u rechtstreeks data ophaalt uit een database met PowerQuery bent u waarschijnlijk bekend met M. De taal om data bewerkingen (ETL) te doen in Power BI. Zelf gebruik ik dat niet. De toepassing van M vind ik momenteel alleen geschikt voor unmanaged self-service BI. Voor managed BI, ben en blijf ik voorlopig voorstander van een meer gecentraliseerde aanpak.

Verder zijn talen als Powershell en C# steeds belangrijker aan het worden, voor zover ze dat nog niet waren. Al in 2008 deed ik bewust een C# training. Ik pluk hier nog steeds de vruchten van, omdat automatiseren en scripting alleen maar meer wordt. We zien dit ook sterk terug aan de beheerderskant als het gaat om cloud.

Cloud

Cloud is een onderwerp dat al lange tijd op de agenda staat. Het brengt voor BI een nieuwe dimensie aan het werk. Waar we eerder aan systeembeheer een server gingen vragen, schrijven we nu een stukje code voor de onderdelen die we graag willen hebben en even later draaien de onderdelen precies zoals we dat willen. Geen wachttijden, geen aanvragen. Gewoon gaan. Aan de ene kant is dat een enorme vooruitgang, aan de andere kant is het simpelweg een extra taak die erbij gekomen is. Het uitdenken welke services we nodig hebben en zorgen dat dit allemaal op elkaar aansluit, nadenken over cloud infrastructuur zoals firewalls zijn nieuwe dimensies aan ons vakgebied.

Extra rol: beheerder

Voorheen waren dit zaken waar ik niet over hoefde na te denken, omdat systeem beheer dit allemaal al geregeld had. Voordelen zijn er uiteraard ook. Waar we eerdere veel moesten uitdenken rondom sizing en snelheid, kunnen we nu wat meer risico nemen en de schakelaar iets omhoog of omlaag bewegen. We hoeven niet meer jaren in het voren te denken als het gaat om capaciteitsafname. Al kan dat wel weer interessant zijn bij het afspreken van de prijs van de dienst. Ook kunnen we nu services afnemen voor de tijdsduur dat we het nodig hebben. Zo kan er gekozen worden om een uur lang heel veel snelheid af te nemen en deze snelheid daarna direct weer af te schalen. Het beheren en bewaken van al deze onderdelen wordt gedaan met (Azure) DevOps.

DevOps

DevOps is een manier van werken die zorgt voor een betere samenwerking tussen het ontwikkelen (development) en onderhouden (operatie) van oplossingen. Om deze samenwerking te ondersteunen is het product Azure DevOps ontwikkeld. Voorheen was dit ook te vinden on-premise in de vorm van VSTS. Als je voor BI Azure gaat gebruiken is dit  een must have. Het uitrollen van de omgeving voor ontwikkel, test en productie kunnen hierin perfect geregeld worden. Vaak wordt voor het beheer van de broncode GIT gebruikt.

GIT

Git, DevOps en cloud vormen samen de ideale combinatie om controle te houden over de gemaakte producten en het uitrollen ervan over de OTAP-straat. Nu zelfs de ‘hardware’ uit code bestaat, kan alles met elkaar verpakt worden in een pakket aan code en uitgerold worden. Ook het nogmaals neerzetten van dezelfde omgeving is een kwestie van copy-pasten. Door DevOps komen business en ontwikkelaars veel dichter bij elkaar. Het idee is dat er beter en sneller geleverd wordt. Azure DevOps voorziet ook in het beheren van de wensen van de business door middel van Azure Boards. Vaak wordt hierbij aan Scrum gedacht.

Scrum

Scrum is een van Agile aanpak kortgezegd. Er zijn meerdere Agile-aanpakken, denk aan Kanban bijvoorbeeld. Scrum is de bekendste en waarschijnlijk ook het meest toegepast. Al zijn de meeste implementaties gebaseerd op eigen inzicht en wordt er naar smaak gebruik gemaakt van het framework. In hoofdstuk 5 van mijn boek ga ik hier uitgebreid op in. Het belangrijkste element wat ik er voor nu wil uithalen, is het scrumbord. Met DevOps kun je deze via Azure Boards beheren en de stories daadwerkelijk koppelen aan de uitrol van de code. Hierdoor is er een perfecte integratie tussen de stories en de code.

Scrum en varianten daarvan zijn de standaard momenteel. Al neemt de terechte kritiek wel toe. Waar we inmiddels allemaal wel aan gewend zijn is de dagelijkste standup en de sprints van een bepaalde tijdsduur. Scrum is vrijwel volledig ingeburgerd. Het belangrijkste is dat het ondersteunend moet zijn aan alle leden van het team en niet ingezet gaat worden om te micro-managen. De samenwerking tussen ontwikkelaars en business is een ermee op vooruit gegaan. De volgende horde die genomen moet gaan worden is het vastleggen van de juiste definities.

Definities

Er is nog steeds veel focus op techniek. We worden overspoeld met nieuwe functionaliteiten en producten die alles eenvoudiger gaan maken. En er is veel vooruitgang geboekt. De volgende stap om te zetten is mijn inziens het veel beter beheren van de betekenis van de data gebieden die een bedrijf heeft. Denk daarbij aan voor het oog simpele vragen als: Wat is een klant. Het centraal beheren van dit soort definities is essentieel om binnen bedrijf op de juiste manier te communiceren over de informatie die we tot ons nemen door middel van rapportages en dashboards. Zorg dat je deze definities hebt vastgelegd. Deze kennis is essentieel en vaak ook lang houdbaar.

Want hoe je als bedrijf denkt over bepaalde zaken, wijzigt niet van de een op andere dag. Wel helpt het enorm bij het bepalen van de richting die je op wilt met je software systemen (ERP, CRM) en zorgt het voor stabiliteit. Zodra deze definities helder zijn vastgelegd kan je deze ook gaan toepassen. Met name het proces van omzetten van data naar informatie leent zich uitermate goed hiervoor. Door de definities tegen de data aan te houden, kom je erachter of dit met elkaar overeenkomt. Dit zorgt ervoor dat met name master data ineens op de kaart komt te staan.

Master data

Master data is de belangrijkste data in uw bedrijf. Het zijn de klanten, leveranciers, producten, projecten enzovoort die vastgelegd zijn in de database. Op basis van deze data zijn transacties mogelijk. Master data is de data die alles mogelijk maakt. Van offerte tot betaling. Alle processen zijn afhankelijk van goede masterdata.

Helaas kampen veel systemen met slecht onderhouden masterdata. Hierdoor lopen deze systemen stroef en ontstaat er een verlangen naar een nieuw ERP-systeem. Vaak is het huidige ERP-systeem helemaal niet zo slecht, maar is de master data niet op orde. Dit zie je overal terug. Ook in de rapportage. Als je helder hebt wat de definities zijn van data, is het controleren op juistheid van die data ook een stuk eenvoudiger. Als masterdata correct in de systemen staat, wordt het koppelen van verschillende systemen veel eenvoudiger, zijn er minder ad-hoc data reparaties in de rapportages nodig en kan er echt gestuurd worden op basis van de informatie die uit de data gehaald wordt. Data moet kloppen om het te kunnen gebruiken. Zorg ervoor dat de master data op orde is en ga dan pas nadenken over nieuwe systemen.

 

Over de schrijver
Met mijn 20+ jaar ervaring herken ik data organisatie problemen als geen ander en kan ik u helpen bij het beter omgaan met data. Daardoor wordt rapporteren en analyseren eenvoudiger en haalt u de meeste waarde uit uw data. Samen met u kijk ik naar de huidige situatie en maak ik een plan om een stabiele data organisatie op te zetten. Dit zorgt ervoor dat u beschikt over betrouwbare data in uw rapportages. Om te zorgen dat u er geen omkijken naar heeft, geef ik garantie op de werkzaamheden.
Reactie plaatsen