Overslaan en naar de inhoud gaan

Datamodelleren als basis voor een federatief data-architectuur en schaalbare data delivery

Herken je dit? Een burger doet een aanvraag voor een vergunning of uitkering. In het ene systeem staat hij als inwoner, in het andere als aanvrager. Rapportages spreken elkaar tegen en het is lastig te herleiden waarom een besluit is genomen. Dit kost tijd, vertrouwen en transparantie. De oplossing? Goed datamodelleren.

Datamodelleren is geen technische bijzaak. Het is de basis voor samenhang, herbruikbaarheid en verantwoorde besluitvorming. Zeker in een federatief datastelsel, waar data decentraal blijft maar moet samenwerken, is modelleren onmisbaar.

Waarom datamodelleren cruciaal is

Een federatief datastelsel lijkt op het bouwen van een huis met meerdere teams: iedereen werkt aan een eigen onderdeel, maar alles moet perfect aansluiten. Zo werkt het ook met data. Zonder afspraken over structuur en betekenis ontstaat geen geheel.

Datamodelleren zorgt voor:

  • Samenhang tussen informatiestromen van verschillende instanties
  • Consistente definities, bijvoorbeeld ‘burger’, ‘vergunning’ of ‘toeslag’
  • Herleidbaarheid van beslissingen en rapportages

Federatief datamodel en praktijkuitdagingen

In een federatief datastelsel blijven data decentraal, maar moeten ze wél eenduidig bruikbaar zijn. Organisaties blijken vaak tegen dezelfde obstakels aanlopen:

  • Onvoldoende lineage Zonder inzicht in herkomst en bewerkingen van data is het moeilijk om uit te leggen waarom een vergunning is afgewezen of een uitkering is toegekend.
  • Te veel datakopieën Data wordt op meerdere plekken opgeslagen, wat leidt tot complexiteit en risico’s op inconsistentie.
  • Ontbrekende datacatalogus Zonder centrale catalog is het lastig om data en metadata terug te vinden.

Kortom: datamodelleren maakt abstracte datastromen concreet, herleidbaar en bestuurbaar.

Data delivery architectuur: schaalbaar en beheersbaar

Een goed datamodel komt tot leven in een data delivery architectuur: een gelaagde aanpak waarmee je modellen vertaalt naar schaalbare oplossingen. Belangrijke uitgangspunten:

  • Ontkoppeling Minimale koppelpunten zorgen dat wijzigingen in bronsystemen centraal worden opgevangen.
  • Gelaagde integratie Data wordt eerst per bron gecombineerd en daarna geïntegreerd, met zo min mogelijk replicatie.
  • Bedrijfsmodellering Stabiele definities uit de bedrijfsprocessen zorgen voor een robuuste structuur.

Tot slot

Datamodelleren is een continu proces van structureren, afstemmen en verbeteren. Het verbindt instanties, maakt betrouwbare informatievoorziening mogelijk en ondersteunt interoperabiliteit, transparantie en schaalbaarheid.

 

Wil je weten hoe jouw organisatie datamodellering slim inzet binnen een federatief datastelsel? Download ons e-book over het federatief datamodel.

Dit artikel is geschreven door Karlijn Groot-Bruinderink, Segment Manager Publieke Sector. Neem gerust contact met haar op.

Plaats een reactie

U moet ingelogd zijn om een reactie te kunnen plaatsen.

Melden als ongepast

Door u gemelde berichten worden door ons verwijderd indien ze niet voldoen aan onze gebruiksvoorwaarden.

Schrijvers van gemelde berichten zien niet wie de melding heeft gedaan.

(advertentie)

Bevestig jouw e-mailadres

We hebben de bevestigingsmail naar %email% gestuurd.

Geen bevestigingsmail ontvangen? Controleer je spam folder. Niet in de spam, klik dan hier om een account aan te maken.

Er is iets mis gegaan

Helaas konden we op dit moment geen account voor je aanmaken. Probeer het later nog eens.

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in