Rapportages spreken elkaar tegen
Teams gebruiken andere bronnen, definities of peilmomenten voor dezelfde indicator.
Data-integratie die gegevens betrouwbaar en bruikbaar maakt
We brengen data uit systemen, bestanden en databases gecontroleerd samen, zodat processen en rapportages met dezelfde definities en actuele informatie werken.
Dezelfde gegevens, maar niet altijd dezelfde waarheid
Klant-, order- en procesgegevens staan vaak verspreid over applicaties, databases, bestanden en externe platformen.
Een klantnummer, status of productcode kan in ieder systeem een andere structuur of betekenis hebben. Alleen technisch verbinden is dan niet voldoende.
Data-integratie maakt afspraken over herkomst, betekenis, kwaliteit en actualiteit. Daardoor ontstaat bruikbare data voor processen, rapportages, digitale toepassingen en verdere automatisering.
Resultaat uit de praktijk
Betrouwbaardere data voor ProRail
Technische assetdata werd gecontroleerd en gestructureerd zodat dezelfde informatie bruikbaar werd voor planning en scenarioanalyse.
78 → 89%
verbetering van datakwaliteit
Eén basis
voor consistente berekeningen
Scenario’s
voor betere besluitvorming
Signalen dat data-integratie nodig is
Gegevens worden handmatig hersteld
Medewerkers corrigeren ontbrekende waarden, dubbele records en afwijkende coderingen.
Excel vormt de tussenlaag
Exports en samenvoegingen houden een belangrijk proces of dashboard draaiend.
Niet duidelijk welk systeem leidend is
Wijzigingen worden overschreven of komen niet bij alle afnemers terecht.
Nieuwe bronnen kosten veel tijd
Iedere nieuwe applicatie vraagt opnieuw om losse mappings en uitzonderingen.
Datakwaliteit is niet meetbaar
Fouten worden pas zichtbaar in een rapportage of operationeel vervolgproces.
Wat onderzoeken we bij data-integratie?
We beginnen niet bij techniek, maar bij de betekenis en het gebruik van gegevens. Wie maakt de data aan, welk systeem is leidend en welke processen vertrouwen erop?
Daarna leggen we definities, relaties en kwaliteitsregels vast. Een status of klantrecord wordt zo niet alleen verplaatst, maar inhoudelijk correct vertaald.
Tot slot bepalen we hoe snel wijzigingen nodig zijn, hoe historische data wordt behandeld en wat er gebeurt wanneer informatie ontbreekt of niet aan de regels voldoet.
- ✓ Bronnen, eigenaren en afnemers
- ✓ Datamodellen en bedrijfsdefinities
- ✓ Leidende bron per gegeven
- ✓ Mapping, opschoning en transformatie
- ✓ Realtime, event-based of batchverwerking
- ✓ Datakwaliteit, lineage en monitoring
Van brondata naar bruikbare informatie
Een betrouwbare gegevensstroom bestaat uit meer dan ophalen en doorsturen. Iedere stap maakt expliciet wat met de data gebeurt.
Stap 1
Extractie
Data wordt via API’s, bestanden, databases of gebeurtenissen uit de bron opgehaald.
Stap 2
Validatie
Structuur, verplichte waarden, relaties en toegestane coderingen worden gecontroleerd.
Stap 3
Transformatie
Formaten en definities worden vertaald naar een gezamenlijk datamodel.
Stap 4
Beschikbaar stellen
Gevalideerde data gaat naar processen, rapportages, applicaties of een dataplatform.
Toepassingen van data-integratie
Klantgegevens
Synchroniseer relaties tussen CRM-, ERP- en servicesystemen.
Orders en transacties
Combineer orders, statussen en financiële gegevens.
Dashboards
Lever consistente data aan rapportages en stuurinformatie.
Procesautomatisering
Voorzie workflows van actuele en gevalideerde informatie.
Dataplatformen
Breng gegevens samen in een centrale datahub.
Externe bronnen
Verrijk interne data met informatie van partners en registraties.
Technologie voor betrouwbare datastromen
Data-integratie kan bronnen ontsluiten via API’s, databases, bestanden en cloudservices. We kiezen per datastroom de kleinste betrouwbare technische oplossing.
Daarbij combineren we ervaring met operationele systemen zoals Exact met relationele databases en Google Cloud API’s.
Genoemde product- en bedrijfsnamen zijn eigendom van de betreffende merkhouders. Vermelding betekent niet dat sprake is van een partnerschap of officiële aanbeveling.
Datakwaliteit moet zichtbaar en herleidbaar zijn
Goede data-integratie maakt duidelijk waar een gegeven vandaan komt, welke bewerkingen zijn uitgevoerd en welke records aandacht vragen.
Eigenaarschap
Per gegeven is duidelijk welke bron en welke proceseigenaar leidend zijn.
Validatieregels
Afwijkende formaten, ontbrekende waarden en ongeldige relaties worden vroeg herkend.
Herleidbaarheid
Mappings en transformaties zijn reproduceerbaar en uitlegbaar.
Uitzonderingen
Foutieve records verdwijnen niet, maar worden gecontroleerd hersteld of aangeboden.
Privacy en toegang
Alleen noodzakelijke data wordt verwerkt en gericht beschikbaar gesteld.
Monitoring
Volumes, verwerkingstijden, fouten en achterstanden worden structureel bewaakt.
Onze aanpak voor data-integratie
1
Bronnen en gebruik inventariseren
We brengen systemen, bestanden, databases, eigenaren en afnemers in kaart.
2
Data profileren
We onderzoeken definities, relaties, kwaliteit, historie en volumes in de werkelijke data.
3
Gezamenlijk model ontwerpen
We bepalen leidende bronnen, mappings, validaties en het gewenste synchronisatiemoment.
4
Datastroom ontwikkelen
We bouwen extracties, transformaties en gecontroleerde verwerking van uitzonderingen.
5
Data en scenario’s testen
We testen representatieve records, grensgevallen, volumes en herstel na fouten.
6
Kwaliteit bewaken
We monitoren datastromen en verbeteren regels wanneer bronnen of processen veranderen.
Expertise in de praktijk
Voor Proflebo ontwikkelden we een centrale Data Hub voor integratie en geautomatiseerde orderverwerking.
Eén centrale gegevensstroom tussen drie systemen
De Data Hub controleert, vertaalt en verwerkt gegevens tussen Orthomatic, Exact en Sigvaris.
98%
automatisch verwerkt
20.000
orders per jaar
3 systemen
centraal verbonden
Gerelateerde diensten
Deze expertise wordt ingezet binnen verschillende diensten van AioriQ.
Gerelateerde expertise
Lees verder over technische expertises die hier direct op aansluiten.
Lees verder over dit onderwerp
Verdiep je in de keuzes, randvoorwaarden en aanpak die bij dit vraagstuk horen.
Data en platformen
Hoe meet en verbeter je datakwaliteit?
Vertaal volledigheid, juistheid en actualiteit naar toetsbare regels en eigenaarschap.
Lees het inzicht
Data en platformen
Datahub, datawarehouse of datalake: wat heb je nodig?
Vergelijk de verschillende doelen en vormen van centrale gegevensverwerking.
Lees het inzichtVeelgestelde vragen over data-integratie
Wat is data-integratie?
Data-integratie is het samenbrengen, vertalen en synchroniseren van gegevens uit verschillende bronnen.
Wat is het verschil met systeemintegratie?
Systeemintegratie richt zich op applicaties en processen. Data-integratie legt meer nadruk op betekenis, kwaliteit en transformatie van gegevens.
Moet data centraal worden opgeslagen?
Niet altijd. Data kan rechtstreeks worden uitgewisseld of tijdelijk en centraal worden verwerkt.
Hoe wordt datakwaliteit bewaakt?
Met controles op verplichte velden, formaten, dubbele records, relaties en toegestane waarden.
Kan data-integratie Excel-processen vervangen?
Ja. Terugkerende exports, samenvoegingen en controles kunnen vaak worden geautomatiseerd.
Hoe vaak worden gegevens gesynchroniseerd?
Dat kan realtime, periodiek of op basis van gebeurtenissen. De keuze hangt af van het proces.
Hoe worden fouten afgehandeld?
Afwijkingen worden gelogd, opnieuw aangeboden of zichtbaar gemaakt voor correctie.
Kunnen externe databronnen worden toegevoegd?
Ja. Interne informatie kan worden verrijkt met gegevens van partners, leveranciers of openbare registraties.
Wat is het verschil tussen ETL en ELT?
Bij ETL wordt data vóór opslag getransformeerd. Bij ELT wordt brondata eerst geladen en daarna binnen het doelplatform verwerkt. De juiste keuze hangt af van het gebruik, volume, platform en de gewenste herleidbaarheid.
Kunnen jullie bestaande datastromen overnemen?
Ja. We kunnen bestaande exports, scripts en integraties analyseren, documenteren en stapsgewijs verbeteren of vervangen.
Werken rapportages met verschillende cijfers, wordt data handmatig hersteld of is onduidelijk welk systeem leidend is?
We brengen bronnen, definities en kwaliteitsproblemen in kaart en ontwerpen een gegevensstroom die ook bij groei en wijzigingen beheersbaar blijft.
Ilja Vinzenz
Geef jouw organisatie de voorsprong die het verdient. Plan vandaag nog een kennismaking met Ilja. Die 15 minuten verdien je gegarandeerd terug.
Plan een vrijblijvend gesprek
Mail Ilja