Je beperkt het manuele werk aan een bedrijfswoordenlijst door niet van een leeg blad te vertrekken. Het meeste wat je voor een eerste versie nodig hebt, zit al in je metadata: tabel- en kolomnamen, beschrijvingen van metingen in Power BI, de logica achter elke meting en welke rapporten mensen daadwerkelijk openen. Een tool kan daar voorgestelde termen en ontwerpdefinities van maken. Je experts kijken die vervolgens na en keuren ze goed, in plaats van elke term van nul uit te schrijven.
Waarom projecten voor bedrijfswoordenlijsten vastlopen
Vaak gaat men ervan uit dat een bedrijfswoordenlijst manueel moet worden uitgeschreven, term per term, voor ze bruikbaar is. Precies daarom raken de meeste nooit af.
Een voorbeeld: een datateam organiseert een startworkshop en houdt er een spreadsheet met mogelijke termen aan over, met één tabblad per afdeling. Elke term krijgt een verantwoordelijke en een deadline. Drie maanden later is het tabblad van Finance half ingevuld, is Sales nog niet begonnen en beschrijven de definities die er wel staan al de rapporten van vorig jaar.
In de praktijk zijn de mensen die weten wat een term betekent ook de drukst bezette mensen in het bedrijf. Als je hen vraagt om van nul te schrijven, belandt de bedrijfswoordenlijst onderaan hun prioriteitenlijst.
Wat je kunt opstellen met de metadata die je al hebt
Je dataplatform en je rapporten beschrijven zichzelf al. Alleen doen ze dat in technische taal. Dat is de grondstof voor een eerste versie.
- Namen. Tabel-, kolom- en metingnamen leveren mogelijke termen op. "Netto-omzet" en "Aantal bestellingen" vormen al een lijst.
- Bestaande beschrijvingen. Beschrijvingen van metingen in semantische modellen van Power BI en opmerkingen bij databasetabellen zijn vaak al gedeeltelijk ingevuld. Hergebruik ze voor je iets nieuws schrijft.
- Logica. De DAX achter een meting of de SQL achter een view toont hoe een cijfer wordt berekend. Die kun je omzetten naar een eerste beschrijving in begrijpelijke taal. Power BI Desktop biedt nu een Copilot-optie die op basis van DAX beschrijvingen van metingen opstelt.
- Dataherkomst. Als je weet uit welke bron en welke transformatie een veld komt, zie je makkelijker dat twee rapporten verschillende versies van "omzet" gebruiken.
- Gebruik. Welke rapporten en velden mensen het vaakst openen, vertelt je waar je moet beginnen. Een term die niemand leest, kan wachten.
Samen leveren die elementen een eerste versie op met een voorgestelde definitie, een bron en een lijst van rapporten waarin de term voorkomt. Die nakijken vraagt veel minder werk dan ze zelf schrijven.
Waar je nog altijd mensen voor nodig hebt
Metadata vertelt je hoe een cijfer wordt berekend. Ze vertelt je niet welke betekenis er binnen het bedrijf is afgesproken. Daarvoor heb je mensen nodig.
- De betekenis afspreken. Als Finance en Sales "omzet" anders gebruiken, moet iemand bepalen wat de officiële definitie is, of beide varianten duidelijk benoemen.
- Een verantwoordelijke aanduiden. Eén persoon per term die een wijziging kan goedkeuren. Een tool kan voorstellen wie een term het meest gebruikt, maar kan niemand aanstellen.
- De eerste versie nakijken. Een uitleg van DAX in begrijpelijke taal kan correct zijn en toch de essentie missen, bijvoorbeeld door een filter te beschrijven zonder uit te leggen waarom die er is.
- Aangeven wat buiten de afbakening valt. Uitzonderingen, gekende hiaten en opmerkingen zoals "niet gebruiken voor" komen uit ervaring, niet uit metadata.
Heb je een semantische laag nodig voor je een bedrijfswoordenlijst opbouwt?
Nee. Een bedrijfswoordenlijst is meestal een van de eerste stappen ernaartoe.
Een semantische laag is geen code. Het is een bedrijfsgerichte laag die je concepten met elkaar verbindt: welke KPI van welke term afhangt, welke rapporten en datasets die gebruiken en wie ervoor verantwoordelijk is. Zie het als het bedrijfsbrein achter je data.
Een bedrijfswoordenlijst geeft dat brein zijn eerste bouwstenen. Elke afgesproken term is een concept. Zodra de termen bestaan, kun je ze met elkaar verbinden en koppelen aan de rapporten en datasets waarin ze voorkomen. Zo groeit een bedrijfswoordenlijst stap voor stap uit tot een semantische laag, zonder apart project.
Werk je met Power BI, dan vormen de metingen in je semantische modellen een logische startlijst voor die eerste termen.
Drie manieren om een bedrijfswoordenlijst op te bouwen, vergeleken
| Aanpak | Waar de eerste versie vandaan komt | Wie het werk doet | Wanneer lezers er iets aan hebben | Blijft actueel wanneer data verandert |
|---|---|---|---|---|
| Van nul uitschrijven | Workshops en interviews | Experts schrijven elke term uit | Zodra voldoende termen zijn uitgeschreven | Alleen als iemand ze manueel bijwerkt |
| Elk concept en elke koppeling vooraf in kaart brengen | Lange workshops waarin het volledige model in één keer wordt ontworpen | Experts en data-architecten samen | Zodra er overeenstemming is over het volledige model | Alleen als iemand de koppelingen manueel onderhoudt |
| Vertrekken van automatisch opgehaalde metadata en suggesties | Namen, beschrijvingen, logica en gebruiksgegevens die al in je tools zitten | Experts kijken eerste versies na en keuren ze goed | Vanaf de eerste goedgekeurde termen | Nieuwe en gewijzigde items komen bij elke scan naar boven |
Geen van deze aanpakken slaat de semantische laag over. Bij de derde is elke goedgekeurde term en elke bevestigde koppeling al een stap in die richting.
Een praktisch stappenplan: Ophalen, Voorstellen, Prioriteren, Nakijken, Actualiseren
- Ophalen: verbind de bronnen en rapporten die je al hebt, zodat namen, beschrijvingen, logica en gebruiksgegevens automatisch binnenkomen.
- Voorstellen: zet die metadata om in mogelijke termen en ontwerpdefinities, gemarkeerd als niet goedgekeurd.
- Prioriteren: begin met de termen in je meest gebruikte rapporten, niet met de volledige lijst.
- Nakijken: de aangeduide verantwoordelijke corrigeert en keurt elke eerste versie goed, in plaats van ze zelf te schrijven.
- Actualiseren: wanneer een meting of veld verandert, wordt de bijbehorende term opnieuw ter controle voorgelegd.
De rol van dScribe
dScribe begint je bedrijfswoordenlijst op te bouwen zodra het je metadata ophaalt. Het leest uitsluitend metadata, dus je data blijft waar ze is. De slimme suggesties helpen je om termen en KPI's te definiëren, ze te koppelen aan de rapporten en datasets waarin ze voorkomen, dubbele termen op te sporen en de dataherkomst te traceren. Je experts kijken na en keuren goed in plaats van alles van nul te schrijven. KPI's definiëren vraagt nog altijd enig beoordelingsvermogen, maar de suggesties nemen veel van het manuele werk weg. Het zijn die koppelingen die een bedrijfswoordenlijst na verloop van tijd doen uitgroeien tot een semantische laag. Wanneer er iets verandert in je bronnen of rapporten, worden de bijbehorende termen opnieuw ter controle voorgelegd. Zo blijft de bedrijfswoordenlijst actueel zonder dat je alles moet herschrijven.
Tot slot
Niemand schrijft graag documentatie, en een bedrijfswoordenlijst die daarvan afhangt, raakt niet af. Vertrek van wat je metadata al vertelt. Laat mensen doen wat alleen zij kunnen: de betekenis afspreken, de verantwoordelijke aanduiden en de eerste versie goedkeuren. Een bedrijfswoordenlijst die je zo opbouwt, wordt gebruikt omdat ze er daadwerkelijk is.
Veelgestelde vragen
Kan AI een bedrijfswoordenlijst voor mij schrijven?
AI kan een eerste versie schrijven op basis van je metadata, en dat bespaart het meeste tikwerk. AI kan niet bepalen welke betekenis het bedrijf voor een term heeft afgesproken. Behandel AI-output als een voorstel dat een verantwoordelijke goedkeurt.
Wat moet er bij elke term in een bedrijfswoordenlijst staan?
Een term, een definitie van één zin in begrijpelijke taal, een aangeduide verantwoordelijke en de rapporten of datasets waarin de term wordt gebruikt. Synoniemen en opmerkingen zoals "niet verwarren met" helpen wanneer afdelingen verschillende woorden voor hetzelfde gebruiken.
Met welke termen begin je een bedrijfswoordenlijst?
Met de termen in de rapporten die mensen het vaakst openen, vooral bestuurs- en managementrapporten. Gebruiksgegevens uit je BI-tool tonen welke dat zijn. Voeg de rest toe wanneer iemand erom vraagt.
Wat is het verschil tussen een bedrijfswoordenlijst en een semantische laag?
Een bedrijfswoordenlijst definieert je bedrijfstermen één voor één, in begrijpelijke taal. Een semantische laag verbindt die concepten met elkaar: welke KPI welke term gebruikt, welke rapporten en datasets ervan afhangen en wie ervoor verantwoordelijk is. Een bedrijfswoordenlijst is vaak de eerste stap naar een semantische laag, geen alternatief ervoor.
Hoe houd ik een bedrijfswoordenlijst actueel zonder voltijdse databeheerder?
Koppel elke term aan de data die hij beschrijft, zodat een wijziging in een meting of veld de term opnieuw bij de verantwoordelijke ter controle brengt. Kijk de termen op vaste tijdstippen na, bijvoorbeeld elk kwartaal, in plaats van één grote opschoonronde te houden.