De Analytics Engineer, mede mogelijk gemaakt door TimeXtender!
In mijn vorige blog uit de blogserie: de Analytics Engineer heb ik beschreven wat een Analytics Engineer is. In dit nieuwe blog wil ik vertellen hoe ik dankzij TimeXtender deze nieuwe werkwijze heb ontdekt. Dankzij de mogelijkheden van een low-code oplossing als TimeXtender ontstaat er een nieuwe manier van werken die voorheen niet mogelijk was. En deze werkwijze is juist heel geschikt en interessant voor MKB-organisaties.
Het probleem
Een aantal jaar geleden voor ik bij E-mergo aan de slag ben gegaan, werkte ik als Business Consultant. In deze rol maakte ik Power BI Rapporten met data rechtstreeks uit een CRM-systeem en maakte ik gebruik van data uit Excel, zeg maar gerust heel veel Excel. De hoeveelheid data en onze ambities liepen vast op deze setup en we wilden de stap maken naar een volgend niveau. Daarom keken we naar de beproefde methode van een Microsoft Data Warehouse met SSIS en Power BI daar bovenop. Daar gingen we mee aan de slag. We vonden budget voor een Data Engineer en gingen op zoek.
De zoektocht
Dat dit mislukte was uiteindelijk ons geluk. Wat gebeurde er? Onze zoektocht naar een Data Engineer was moeizaam. We vonden niemand die bij ons paste. We hadden ook zorgen over het single-point-of-failure dat we aan het creëren waren. Eigenlijk waren we tafellaken nog servet: onze ambities waren te groot voor onze huidige setup, maar onze organisatie te klein voor een volwaardig datateam.
Toevallig belandden we destijds in een TimeXtender demo, waarin ik mij realiseerde: dit kan ik als Business Consultant ook! Door de toegankelijke interface en de automation op de achtergrond was ik ineens in staat om het Datawarehouse zelf te bouwen. Om die reden hebben we toen in plaats van één Data Engineer een extra Business Consultant aangenomen. Nu voerden wij beiden de gesprekken met de business, bouwden we samen het Datawarehouse in TimeXtender en maakten we allebei de rapportages in Power BI. Zo wonnen we ontzettend veel tijd, terwijl geen van ons een single-point-of-failure was.
- de vraag ophalen bij de business
- het bouwen van de datastructuren
- en het opleveren van de dashboards.
Er zijn dan geen tussenstappen meer nodig in dit proces.
De Analytics Engineer als oplossing
Later ben ik mij gaan realiseren dat wij toen eigenlijk als Analytics Engineers aan de slag zijn gegaan.
Zoals je ziet in bovenstaand figuur konden we – naast de snelheid die TimeXtender door de Automation bracht – sneller schakelen met de business en resultaten leveren. Natuurlijk moet je nog alle stappen van informatieanalyse, tot het bouwen en testen van het datawarehouse zorgvuldig doen, maar er was geen overdracht naar andere disciplines meer nodig.
Het resultaat
Uiteindelijk zijn we doorgegroeid naar een heel team Analytics Engineers. Daardoor konden we elkaar vervangen bij ziekte of vakantie. Hierdoor hadden we geen single-point-of-failure meer. TimeXtender hielp ons daar ook sterk bij door de geautomatiseerde documentatie die je er vanzelf bij krijgt. Belangrijker nog is de interface van TimeXtender; hierin is data lineage vaak in één blik of een paar kliks helder. En wanneer het heel technisch werd, of als we vastliepen, dan konden we altijd bij E-mergo terecht. TimeXtender is dus echt een sleutel geweest in deze nieuwe manier van werken! Dit maakte voor ons de werkwijze met Analytics Engineer mogelijk.
Ken je de situatie dat je het gevoel hebt dat je huidige setup niet voldoende is om je ambities waar te maken, maar je organisatie te klein is voor een volledig datateam? Overweeg dan eens of het werken met TimeXtender en Analytics Engineers iets voor jou is.
Meer weten over deze aanpak? Schrijf je in voor de live demo of neem contact op met onze collega’s. E-mergo helpt je graag meedenken.
Geschreven door Stefan Timmerman
BI Consultant
