Je data zit overal. Je inzicht hoeft dat niet te doen.
Het ERP weet wat er is verkocht, de boekhouding wat er is betaald, het CRM wat er is beloofd. Ieder systeem vertelt een deel van het verhaal. Pas als die delen bij elkaar komen, kun je vragen beantwoorden die over meer dan één afdeling gaan.
Van losse systemen naar één beeld
Koppelingen tussen systemen bestaan meestal wel, maar voor het operationele proces: een order wordt een factuur. Voor rapportage en analyse is die koppeling zelden ingericht, en dan wordt Excel de lijm.
Centrale data en businesslogica
Eén laag waar de bronnen samenkomen.
- Gekoppeld op vaste sleutels
- Definities één keer vastgelegd
- Opgeschoond en controleerbaar
De bronsystemen blijven precies wat ze zijn. Daarnaast ontstaat één plek waar de gegevens samenkomen, zodat een nieuwe vraag een selectie is in plaats van een nieuwe export.
Welke situatie herken je?
Kies de situatie die het meest lijkt op die van jullie. Per situatie staat waarom het wringt, wat gekoppeld moet worden en wat het oplevert.
Waarom dit problemen geeft: wat verkocht is en wat beloofd is, wordt nooit naast elkaar gezet. Forecast en realisatie leven in twee werelden.
Wat gekoppeld moet worden: klant en periode tussen ERP en CRM, met één afspraak over wanneer een deal telt.
Welk inzicht mogelijk wordt: verwachte omzet per klant tegenover gerealiseerde omzet, en welk deel van de pipeline daadwerkelijk wordt geconverteerd.
Waarom dit problemen geeft: boekingen worden in het rapport rechtgezet in plaats van in de bron. Elke maand opnieuw, en niemand kan een correctie later nog verklaren.
Wat gekoppeld moet worden: grootboek, kostenplaatsen en de correctieregels als vaste logica in de datalaag.
Welk inzicht mogelijk wordt: een winst-en-verliesrekening die zonder handwerk klopt en waarin elke aanpassing traceerbaar is.
Waarom dit problemen geeft: voorraadstanden, orders en inkoop zitten in verschillende modules. Verschillen komen pas bij het tellen aan het licht.
Wat gekoppeld moet worden: artikelcodes en locaties tussen voorraad-, verkoop- en inkoopsysteem.
Welk inzicht mogelijk wordt: omloopsnelheid, dreigende tekorten en afwijkingen tussen systeem en werkelijkheid, voordat ze een probleem zijn.
Waarom dit problemen geeft: elke entiteit rapporteert in een eigen structuur. Consolideren is knippen en plakken, en het totaal is nooit helemaal te vertrouwen.
Wat gekoppeld moet worden: rekeningschema’s en entiteiten op één gemeenschappelijke structuur.
Welk inzicht mogelijk wordt: het geconsolideerde totaal en het beeld per vestiging, uit dezelfde cijfers.
Waarom dit problemen geeft: dezelfde klant heet in het CRM anders dan in de boekhouding en de webshop. Wie is winstgevend, blijft een schatting.
Wat gekoppeld moet worden: een klantsleutel of koppeltabel die de nummers uit de systemen aan elkaar verbindt.
Welk inzicht mogelijk wordt: rendement per klant inclusief korting, betaalgedrag en retouren, in plaats van alleen omzet.
Herken je meer dan één situatie? Dan is de datalaag meestal de gemeenschappelijke oplossing.
Wat moet er technisch gebeuren?
Bronnen verbinden
Ieder systeem automatisch en op een vast moment uitlezen: via connectors, API’s of een gateway voor systemen op een eigen server.
Data opschonen
Dubbele records, afwijkende schrijfwijzen en ontbrekende waarden aan de bron zichtbaar maken en afhandelen, in een eigen laag.
Definities vastleggen
Sleutels en begrippen één keer afspreken met de business: wat is een actieve klant, wat telt als omzet, wanneer is een order geleverd.
Analyse beschikbaar maken
Dashboards, vaste rapportages en alerts op het gecombineerde model. Nieuwe vragen zijn een selectie, geen nieuw project.
Het lastigste werk zit meestal niet in de techniek maar in de sleutels en definities. Daarom beginnen we klein: twee bronnen en één concrete vraag, en breiden we daarna uit.
Waar past Qlik hierin?
Voor het combineren van bronnen werkt QDTA voornamelijk met Qlik Cloud en Qlik Sense, omdat het platform rond dit vraagstuk is gebouwd. Werkt de organisatie al met een ander platform, dan zeggen we dat ook.
- Meerdere bronnen in één model. Het associatieve datamodel verbindt tabellen uit verschillende systemen op gemeenschappelijke velden. Een selectie in de ene bron laat direct zien wat daarbij hoort in de andere.
- Connectors en gateway. Kant-en-klare koppelingen voor Exact Online, AFAS, SQL-databases, REST-API’s en Excel. Systemen op een eigen server sluiten via de Qlik Data Gateway veilig aan op Qlik Cloud.
- Centrale businesslogica. Sleutels, definities en berekeningen staan in het laadscript en gelden voor iedere rapportage op het model. Eén definitie van omzet, één keer vastgelegd.
Veelgestelde vragen
Moeten we eerst een datawarehouse bouwen?
Niet per se. Voor veel MKB-organisaties is een goed opgezet datamodel in het BI-platform voldoende. Binnen Qlik bouwen we dat model in het platform zelf, met het laadscript en QVD-lagen; daar is geen aparte licentie of extra software voor nodig. Een apart datawarehouse wordt interessant bij veel bronnen, grote volumes of meerdere afnemers van dezelfde data. Lees ook: Wat is een datamodel?
Wat als klantnummers in de systemen niet overeenkomen?
Dat komt vaker voor dan niet. In de datalaag wordt een koppeltabel bijgehouden die de nummers verbindt: eenmalig werk, daarna alleen onderhoud voor nieuwe klanten.
Kunnen systemen op onze eigen server meedoen?
Ja. Via de Qlik Data Gateway worden lokale databases en bestanden veilig uitgelezen door Qlik Cloud, zonder dat de database van buitenaf bereikbaar hoeft te zijn.
Blijft onze data in onze eigen systemen?
Ja. De bronsystemen blijven de plek waar wordt gewerkt. De datalaag leest ze uit voor rapportage en analyse en verandert niets in de bron.
Hoe klein kunnen we beginnen?
Met twee bronnen en één vraag. Dat is meestal ook de beste start: het resultaat is snel zichtbaar voordat de volgende bronnen worden aangesloten.
Welke vraag kun je nu niet beantwoorden omdat de data in verschillende systemen zit?
In een gesprek van een half uur lopen we de bronnen door en kijken we welke combinatie als eerste waarde oplevert.