Wij richten een datacatalogus in waarin je datasets, definities, eigenaren en herkomst op één plek terugvindt. Je collega's zien welke data er is, wat die betekent en of ze die mogen gebruiken. Daarna kun je beslissen welke domeinen je als volgende aansluit en welke rapportages of AI-toepassingen je erop bouwt.
Wat een datacatalogus oplevert
Een datacatalogus is de centrale plek waar vastligt welke data je organisatie heeft, waar die vandaan komt, wie er eigenaar van is en wat de begrippen precies betekenen. Denk aan tabellen, rapportages, velden, definities en de regels die bepalen wie waarbij mag. Een datacatalogus inrichten betekent dat je die informatie niet meer in losse Excel-overzichten en hoofden van mensen bewaart, maar in een omgeving die meebeweegt met je dataplatform.Het resultaat merk je in het dagelijks werk. Een analist vindt zelf de juiste bron in plaats van rond te vragen. Een nieuwe collega ziet in één oogopslag welke tabel leidend is. Een privacy officer kan aantonen welke persoonsgegevens waar staan en wie toegang heeft. En een AI-toepassing wordt gevoed met data waarvan de herkomst bekend is, wat het verschil maakt tussen een demo en iets dat de productie haalt.Een catalogus staat niet op zichzelf. Hij werkt pas als hij meegroeit met je data- en AI-platform en met de pipelines die je data elke dag verversen. Daarom richten we hem in als onderdeel van je datafundament en niet als los hulpmiddel ernaast.Waar het nu op vastloopt
Je kent het beeld waarschijnlijk. De maandrapportage ligt klaar, maar finance en operations komen met twee verschillende omzetcijfers. De vraag wat precies een actieve klant is, levert drie antwoorden op, afhankelijk van wie je spreekt. Niemand durft een definitie aan te passen, want niemand weet welke dashboards eraan hangen.Tegelijk staan er tientallen tabellen in het datawarehouse waarvan de maker inmiddels ergens anders werkt. Een nieuwe collega stelt dezelfde vragen die vorig jaar ook al gesteld zijn. De ene afdeling bouwt een eigen export omdat ze de centrale bron niet kunnen vinden, en zo komt er nog een versie van de waarheid bij.Analisten besteden meer tijd aan zoeken en navragen dan aan analyseren.Niemand kan snel aantonen waar persoonsgegevens staan en wie erbij kan.Een wijziging in een bronsysteem breekt rapportages die niemand had zien aankomen.AI-projecten lopen vast omdat de data eromheen niet uitlegbaar is.Zo pakt Data Science Lab het aan
We beginnen bij het doel. Welke vragen wil je kunnen beantwoorden, welke domeinen zijn het belangrijkst en welke verplichtingen gelden er vanuit privacy of toezicht? Vanuit dat beeld brengen we in kaart welke bronnen, tabellen en rapportages je hebt en wie daar in de praktijk verantwoordelijk voor is. Past dat bij een breder richtingsvraagstuk, dan doen we dat samen met onze data- en AI-strategie.Daarna bouwen we. Werk je op Databricks, dan richten we de catalogus in met Unity Catalog, inclusief toegangsrechten, lineage en een begrippenlijst bij de tabellen. Werk je in het Microsoft-landschap, dan gebruiken we de OneLake-catalogus van Microsoft Fabric in combinatie met Microsoft Purview voor domeinen, gevoeligheidslabels en herkomst. We vullen de catalogus zo veel mogelijk automatisch vanuit de datapipelines, zodat beschrijvingen niet handmatig bijgehouden hoeven te worden.Tot slot zorgen we dat het blijft werken. We leggen eigenaarschap vast, spreken af hoe nieuwe datasets erbij komen en trainen de mensen die ermee werken. Wil je het beheer niet zelf dragen, dan nemen we dat over via beheer en doorontwikkeling en breiden we de catalogus stap voor stap uit naar volgende domeinen.Toepassingen
- Centrale begrippenlijst — We leggen vast wat begrippen als klant, order of verzuim precies betekenen en koppelen die definities aan de tabellen en rapportages waarin ze gebruikt worden.
- Herkomst en lineage — Je ziet per dataset welke bron eraan ten grondslag ligt en welke rapportages en modellen ervan afhangen, zodat je de impact van een wijziging vooraf inschat.
- Eigenaarschap en toegang — Per domein leggen we vast wie eigenaar is en wie welke data mag zien, met rechten die centraal geregeld zijn in plaats van per tool of per bestand.
- Gevoelige data labelen — We markeren waar persoonsgegevens en andere gevoelige velden staan, zodat je kunt aantonen hoe je daarmee omgaat en toegang gericht kunt beperken.
- Datakwaliteit zichtbaar maken — We koppelen controles op volledigheid, actualiteit en afwijkingen aan de catalogus, zodat gebruikers direct zien of een dataset bruikbaar is.
- Catalogus voor AI-gebruik — We maken datasets vindbaar en uitlegbaar voor AI-toepassingen en agents, zodat die werken met bronnen waarvan de herkomst en de rechten bekend zijn.
Voor wie
- Data- en BI-managers — Je bent verantwoordelijk voor rapportages waar de organisatie op stuurt. Een catalogus geeft je grip op definities, eigenaarschap en de impact van wijzigingen.
- IT- en compliance-verantwoordelijken — Je moet kunnen aantonen waar gevoelige data staat en wie erbij kan. Labels, rechten en herkomst op één plek maken dat aantoonbaar in plaats van aannemelijk.
- Zorg, overheid en financiële dienstverlening — Organisaties met veel bronsystemen en strenge eisen aan herleidbaarheid hebben het meeste baat bij een catalogus die herkomst en toegang vastlegt.
Veelgestelde vragen
Wat doet Data Science Lab bij het inrichten van een datacatalogus?
We brengen samen met jou in kaart welke data er is, wat die betekent en wie er verantwoordelijk voor is. Daarna richten we de catalogus technisch in op je bestaande platform, vullen we hem zo veel mogelijk automatisch en leggen we vast hoe nieuwe datasets erbij komen. We begeleiden ook de mensen die ermee gaan werken.
Welke tooling gebruiken jullie voor een datacatalogus?
We sluiten aan bij het platform dat je al gebruikt. Op Databricks werken we met Unity Catalog voor toegang, herkomst en documentatie. In het Microsoft-landschap gebruiken we de OneLake-catalogus van Microsoft Fabric samen met Microsoft Purview. Heb je al een andere catalogus staan, dan kijken we eerst of die beter benut kan worden.
Moet onze data eerst op orde zijn voordat we beginnen?
Nee. Een catalogus maakt juist zichtbaar waar het rommelig is en helpt om die rommel gericht op te ruimen. We beginnen met een domein waar de pijn het grootst is, bijvoorbeeld finance of klantdata, en breiden daarna uit. Wachten tot alles perfect is, betekent in de praktijk nooit beginnen.
Hoe voorkomen we dat de catalogus leeg of verouderd raakt?
Door zo min mogelijk handwerk te vragen. Technische informatie zoals tabellen, kolommen en herkomst halen we automatisch op uit het platform en de pipelines. Alleen de betekenis en het eigenaarschap vullen mensen zelf aan. Daarnaast leggen we vast wie verantwoordelijk is en nemen we het bijhouden mee in de normale manier van werken.
Wat heeft een datacatalogus met AI te maken?
AI-toepassingen zijn zo goed als de data eronder. Een catalogus laat zien welke bron leidend is, wat velden betekenen en wie welke data mag gebruiken. Dat voorkomt dat een model of agent antwoorden geeft op basis van een verouderde of verkeerde dataset, en het maakt achteraf uitlegbaar waar een antwoord vandaan kwam.
Hoe verhoudt een datacatalogus zich tot data governance?
Governance gaat over afspraken: wie is eigenaar, wie mag wat, hoe gaan we om met gevoelige data. De catalogus is de plek waar die afspraken zichtbaar en afdwingbaar worden. Zonder afspraken blijft een catalogus een lijst, en zonder catalogus blijven afspraken papier. We richten ze daarom in samenhang in.
Wanneer loont een datacatalogus niet?
Werk je met een handvol bronnen, een klein team en dashboards die iedereen kent, dan is een catalogus overkill. Een goed onderhouden overzicht met definities en eigenaren volstaat dan. Investeer je budget in dat geval liever in betrouwbare pipelines en in de eerste toepassing die echt iets oplevert. Groeit het aantal bronnen en gebruikers, dan is dit alsnog de volgende stap.
Wil je weten waar jouw datacatalogus moet beginnen?
Ga met ons in gesprek over je bronnen, je domeinen en je eerste stap. We denken graag mee over wat in jouw situatie het meeste oplevert.