Een moderne databasis voor een internationale leider in consumentengoederen

Context en doelstellingen

Na een ingrijpende interne reorganisatie stond een internationale leider in verpakte consumentengoederen (CPG) voor een grote uitdaging bij de rapportering voor belangrijke bedrijfseenheden. Het bestaande rapporteringslandschap was versnipperd, met tientallen afzonderlijke Power BI-rapporten en meer dan 100 rapportpagina's verspreid over meerdere werkruimtes.

Deze databasis steunde sterk op handmatige processen en uiteenlopende databronnen, waaronder grote externe aanbieders van marktdata. Ze was foutgevoelig, moeilijk te onderhouden en traag aan te passen aan bedrijfsbehoeften.

De verminderde capaciteit van het interne datateam verergerde die problemen. Daardoor ontstond een bottleneck die inzichten vertraagde en de operationele risico's vergrootte.

De organisatie had meer nodig dan vernieuwde rapporten: een volledig herontwerp van haar databasis en ecosysteem. Het belangrijkste doel was de overstap van een handmatige, onsamenhangende rapporteringsomgeving naar een robuust, geautomatiseerd dataplatform dat:

• zorgt voor consistente data,

• nieuwe inzichten sneller beschikbaar maakt,

• een schaalbare basis biedt voor toekomstige analyticsinitiatieven.

Aanpak

Agilytic werkte samen met de klant aan een toekomstbestendig dataplatform. We gingen verder dan rapporten genereren en bouwden een duurzame technische architectuur.

1. Gelaagde data-architectuur

Het team implementeerde een Snowflake-datawarehouse met een medallion-architectuur (Bronze, Silver, Gold). Die aanpak standaardiseerde de inname en transformatie van data, zorgde voor één betrouwbare gegevensbron en vereenvoudigde foutopsporing en het volgen van de herkomst van data.

1. Oplevering langs twee sporen

Om directe waarde en stabiliteit op lange termijn te combineren, gebruikte het project een ‘Day 1 / Day 2’-strategie om de databasis van het bedrijf te moderniseren.

‘Day 1’ richtte zich op snelle prototypes en validatie met zakelijke gebruikers. Bij ‘Day 2’ lag de nadruk op industrialisering, governance en de inrichting van strakke CI/CD-pipelines in ontwikkel-, test- en productieomgevingen.

1. Standaardisering en automatisering

We vereenvoudigden de bestaande datamodellen en brachten verschillende afzonderlijke modellen samen in slechts twee geoptimaliseerde schema's. Complexe hiërarchieën van externe dataleveranciers werden met algoritmen afgevlakt en gestandaardiseerd, om consistentie tussen markten te waarborgen.

1. Degelijke engineeringpraktijken

Het team introduceerde goede data-engineeringpraktijken in de rapporteringsworkflow, waaronder strikt versiebeheer en geautomatiseerde datatests. Zo was het nieuwe platform niet alleen correct, maar konden de interne teams van de klant het na de overdracht ook onderhouden.

Resultaten

Het project veranderde de rapportering van de klant van een arbeidsintensieve last in een vlot werkend strategisch hulpmiddel.

1. Operationele efficiëntie

Het samenbrengen van rapporten verminderde het volume drastisch: meer dan 100 rapportpagina's werden teruggebracht tot ongeveer 30 zeer relevante, interactieve dashboards.

1. Snellere oplevering

De nieuwe gestandaardiseerde architectuur verkortte de ontwikkelcycli van rapporten met 30%, waardoor het bedrijf sneller op marktveranderingen kan reageren.

1. Schaalbaarheid en innovatie

Met een schone, goed beheerde databasis verlaagde de klant de onderhoudskosten aanzienlijk. De organisatie gebruikt die architectuur nu om geavanceerde toepassingen te verkennen, waaronder AI en large language models.

1. Datakwaliteit en vertrouwen

Geautomatiseerde datastromen namen handmatige afwijkingen weg en herstelden het vertrouwen van betrokkenen in de belangrijkste commerciële prestatiecijfers.