We legden al uit wat het verschil is tussen ETL en ELT. Twee manieren om data klaar te maken voor analyse. Die keuze is belangrijk maar het is nog maar het begin. Want of je nu werkt met ETL, ELT of een combinatie van beide: het succes hangt vooral af van hoe goed je het proces opzet en beheert en hoe goed je data eruitziet.
Bij ideeds helpen we bedrijven om hun datastromen slim, schaalbaar en betrouwbaar te maken. Daarbij merken we dat er vaak dezelfde fouten opduiken, fouten die een grote impact kunnen hebben op rapporten en beslissingen. Hieronder sommen we de belangrijkste valkuilen op.
1. Pas te laat denken aan datakwaliteit
Als de gegevens die je verwerkt onvolledig, fout of dubbel zijn, dan klopt je eindresultaat ook niet. Toch merken we dat veel bedrijven eerst focussen op de technische kant, hoe ze de data gaan ophalen en verwerken en pas later nadenken over de kwaliteit van de data zelf.
Het is beter om van bij de start in te zetten op controle en schoonmaak. Zo voorkom je dat er onbetrouwbare info in je rapporten sluipt.
2. Te ingewikkelde bewerkingen
Als je gegevens uit verschillende bronnen combineert, kan het snel ingewikkeld worden. Denk aan allerlei bewerkingen, regels en koppelingen die door elkaar lopen. Daardoor wordt het proces moeilijk te begrijpen, te onderhouden en vatbaarder voor fouten.
Onze tip? Werk stap voor stap, in duidelijke blokjes. Dat is niet alleen overzichtelijker, maar ook veel eenvoudiger om aan te passen als er iets verandert.
3. Het proces groeit niet mee met de organisatie
Sommige ETL-processen zijn gebouwd voor een klein volume of een vaste manier van werken. Maar als je bedrijf groeit of als de noden veranderen, kan dat systeem plots te traag of te beperkt worden.
Daarom zorgen we er bij ideeds altijd voor dat de oplossingen kunnen meegroeien. Dat doen we bijvoorbeeld met systemen in de cloud en modellen die je makkelijk kunt aanpassen.
4. Geen goede foutafhandeling
Wat als een bestand ontbreekt? Of als er tijdelijk geen verbinding is? In veel bedrijven blijft het stil tot iemand merkt dat een dashboard leeg is, vaak pas dagen later.
Een goed systeem geeft meteen een foutmelding en laat weten waar het misging. Zo kun je snel ingrijpen en verlies je geen tijd of vertrouwen.
5. Beveiliging en privacy worden te laat besproken
Privacyregels zoals GDPR zijn cruciaal. Toch merken we dat beveiliging vaak pas op het einde ter sprake komt. Dat is te laat.
Wij bouwen veiligheid al vanaf het begin in: met versleuteling, duidelijke toegangsrechten en logboeken die bijhouden wie wat doet met de data. Zo ben je zeker dat alles veilig én volgens de regels verloopt.
6. Geen opvolging na oplevering
Een dataproces is geen eenmalig project. Er komen nieuwe databronnen bij, je rapporten veranderen, en je bedrijf evolueert. Zonder opvolging loopt je systeem al snel achter.
Daarom is het belangrijk om je dataprocessen continu te monitoren. Zo zie je hoe goed ze werken en kun je bijsturen zodra dat nodig is.
Data verwerken stopt niet bij de keuze voor ETL of ELT. De echte waarde zit in een proces dat slim is opgezet, afgestemd op je organisatie én gewapend tegen veelvoorkomende valkuilen. Door vooruit te denken en je processen duurzaam te ontwerpen, bouw je een dataplatform dat niet alleen vandaag werkt, maar ook klaar is voor morgen.
