Samenvatting
Wetgeving: data kwaliteit blokkeert CI-deploys in BI-processen.
Data kwaliteit blokkeert CI-deploys
Recent zorgde een aanpassing in een dbt-model voor problemen nadat deze live ging. Alle data kwaliteit tests waren positief, maar een kolomnaamwijziging leidde tot foute cijfers in het revenue dashboard dat gebruikt wordt door het CFO-team. De wijziging brak een Looker-berekening cruciaal voor wekelijkse rapportages van drie teams.
Waarom dit belangrijk is
Dit incident benadrukt een cruciaal probleem in de data strategie: het gebrek aan inzicht in de downstream BI-impact van modelwijzigingen. BI-professionals moeten dit als een waarschuwing zien om het proces voor code reviews en deploys te verbeteren. Concurrenten die hier adequaat op anticiperen, kunnen betere betrouwbaarheid en stabiliteit in hun rapportages garanderen.
Concrete takeaway
BI-professionals zouden mechanismen moeten ontwikkelen om de impact van modelwijzigingen op aanzienlijke BI-processen te beoordelen. Denk aan uitgebreide documentatie, kennisdeling binnen teams en mogelijk geautomatiseerde checks die betrokkenheid van downstream afhankelijkheden waarborgen.
Verdiep je kennis
Kennisbank
Dashboard design — 7 regels voor effectieve datavisualisatie
Leer de 7 gouden regels voor effectief dashboard design. Van het kiezen van het juiste grafiektype tot visuele hiërarchi...
KennisbankData governance in het MKB — Praktische aanpak
Wat is data governance en hoe pak je het aan als MKB-organisatie? Een praktisch stappenplan met aandacht voor AVG-compli...
KennisbankETL uitgelegd — Extract, Transform, Load in gewone taal
Wat is ETL? Leer hoe Extract, Transform en Load werkt, het verschil met ELT, en welke tools je kunt gebruiken. Helder ui...