Het belang van dimensionaal modelleren
Waarom een goed ontworpen dimensionaal model cruciaal is voordat je met de bouw van BI-dashboards begint.
Wanneer organisaties beginnen met het maken van Business Intelligence (BI) dashboards, ligt de focus vaak op visualisaties, KPI’s en interactieve grafieken. Dat wat gebruikers zien. Maar onder elke goede BI-oplossing ligt een fundament dat je niet ziet: het dimensionaal model. Sla je deze stap over of doe je dit niet zorgvuldig, dan ontstaan op termijn problemen zoals trage dashboards, inconsistentie in KPI’s en lastig onderhoud. En dat terwijl dit juist eenvoudig te voorkomen is.
Wat is een dimensionaal model?
Een dimensionaal model is een manier om data zo te structureren dat deze optimaal geschikt is voor analyse en rapportage. Het model organiseert gegevens in:
- Feiten: Dit zijn de meetbare waarden uit bedrijfsprocessen, zoals omzet, aantallen verkochte producten of kosten.
- Dimensies: Het geven van context aan de feiten. Ze beschrijven wie, wat, waar en wanneer iets heeft plaatsgevonden. Voorbeelden van dimensies zijn tijd, product, klant, locatie en medewerker. Dankzij dimensies kun je data filteren, groeperen en analyseren vanuit verschillende invalshoeken.
Deze structuur is geoptimaliseerd voor analyses en vormt de basis voor datawarehouses en BI-systemen. Een goed dimensionaal model maakt dashboards sneller, eenvoudiger te onderhouden en betrouwbaarder.
Een vereenvoudigde weergave van een dimensionaal model.
Veelvoorkomende problemen van bouwen zonder een goed dimensionaal model
Het komt regelmatig voor dat organisaties nuttige en prima werkende dashboards hebben gebouwd, maar na enige tijd geconfronteerd worden met:
- gewenste uitbreiding die niet mogelijk is
- fouten in dashboards na uitbreiding
- meetwaarden die in een ander dashboard een andere uitkomst geven
- slechte performance van dashboards
- onderhoud dat veel tijd kost
De oorzaak van deze issues is in veruit de meeste gevallen terug te leiden naar een slecht ontworpen dimensionaal model. Er worden vaak keuzes gemaakt die makkelijker zijn dan het dimensionaal model aan te passen. Het zijn keuzes die in eerste instantie snel en praktisch lijken, maar op de lange termijn problemen opleveren zoals:
- Slechte prestaties: Door een verkeerd dimensionaal model of het gebruik van transactionele tabellen worden berekeningen onnodig complex en inefficiënt. Dit heeft een directe negatieve impact op de prestaties en responstijd van het dashboard.
- Dashboard complexiteit, data consistentie en data integriteit: Soms kan je met complexe berekeningen toch resultaten krijgen uit een niet passend dimensionaal model. Complexe berekeningen maken het dashboard moeilijk onderhoudbaar, het is foutgevoelig en het consistent houden van berekeningen over meerdere dashboards is lastig. Hierdoor ontstaat het risico dat verschillende dashboards verschillende totalen tonen voor dezelfde meetwaarden. Dit ondermijnt het vertrouwen in de dashboards.
De voordelen van een goed uitgewerkt dimensionaal model:
1. Respons en schaalbaarheid
Dashboards raadplegen vaak grote datasets. Een goed ontworpen dimensionaal model zorgt ervoor dat het opvragen van data efficiënt gebeurt, waardoor lange responstijden en daardoor gefrustreerde gebruikers worden vermeden.
2. Één versie van de waarheid
Zonder een duidelijk model kunnen begrippen zoals “Omzet” of “Aantal klanten” op verschillende manieren worden berekend in diverse dashboards. Een dimensionaal model zorgt voor één versie van de waarheid.
3. Flexibiliteit
Bedrijfsvragen veranderen. Een robuust dimensionaal model stelt je in staat nieuwe dimensies of meetwaarden toe te voegen zonder alles opnieuw te moeten ontwerpen.
4. Vereenvoudigd dashboardontwerp
Wanneer data logisch is gestructureerd, kunnen dashboardontwikkelaars zich concentreren op visualisatie in plaats van worstelen met complexe formules, inconsistente data en opvragen van de data.
Korte termijn resultaat of lange termijn resultaat?
Om een dashboard snel op te leveren, wordt soms gekozen voor geen of een slecht doordacht dimensionaal model. Er is toch bijna niemand die het ziet. Wil je een dashboard dat lang meegaat dan moet er bewust voor gekozen worden om tijd te besteden aan het dimensionaal model. Iets dat niet direct zichtbaar is voor de eindgebruiker maar waar ze uiteindelijk wel blij van worden.
Voor een proof of concept is het prima om het dimensionaal model nog niet volledig uit te werken. Maar zodra aangetoond is dat het concept werkt, doe dan het juiste: werk het model uit en laat het proof of concept los. Zet een proof of concept nooit een-op-een door naar productie.
Praktische aandachtspunten voor dimensionaal modelleren
Tot slot nog enkele aandachtspunten als je een dimensionaal model gaat maken:
- Identificeer eerst de bedrijfsprocessen (bijvoorbeeld: verkoop- of voorraadproces).
- Definieer duidelijk het detailniveau: wat vertegenwoordigt één rij in de feittabel?
- Documenteer alles, je toekomstige zelf zal je dankbaar zijn.
Conclusie
Dashboards bouwen zonder een degelijk dimensionaal model is als een huis bouwen zonder bouwtekening. Het kan een tijd goed gaan, maar er ontstaan uiteindelijk scheuren of je moet leidingen leggen op plekken waar je dat liever niet hebt. Door vooraf te investeren in een goed ontworpen dimensionaal model verdien je dat terug in prestaties, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
Wil je zelf leren hoe je een dimensionaal model opzet?
Volg onze eendaagse training Dimensioneel Modelleren en maak in één dag de basisconcepten eigen met praktische voorbeelden en oefeningen.
Geschreven door Nico Does
Principal Consultant
