Data Product Design
Data Product Design geeft vorm aan de betekenis, logica en relaties achter je gegevens. Het creëert de modellen en structuren die je team helpen om informatie duidelijk te begrijpen en vol vertrouwen te gebruiken voor analytics, AI en operations.
Data Product Design helpt gegevens vorm te geven op een manier die logisch, zinvol, toekomstbestendig en bruikbaar is.
- Tamara de Heij
Data Product Lead
& Oprichter van i-spark
Data Product Design bevindt zich tussen zakelijke taal en technische realiteit.
Het onderzoekt hoe je werk beschrijft, hoe je hetzelfde concept in verschillende contexten interpreteert en hoe beslissingen door processen, producten en gegevens stromen.
Vanuit dit begrip vormt het de structuur achter je informatie. Het bepaalt ook welke logica waar thuishoort.
Deze expertise anticipeert op hoe definities kunnen evolueren, hoe domeinen elkaar kunnen kruisen en hoe keuzes die nu worden gemaakt toekomstige producten, systemen en analytisch werk zullen beïnvloeden.
Met een sterk Data Product Design worden je gegevens eenvoudiger te begrijpen, te onderhouden en uit te breiden.
Een fundament dat je gegevens helderheid, consistentie en structuur op de lange termijn geeft.
Duidelijke definities voor entiteiten, relaties en grenzen die weerspiegelen hoe je team feitelijk werkt.
Producten gebouwd op betekenis en logica, afgestemd op de zakelijke vragen die u moet beantwoorden.
Consistente definities die misinterpretatie verminderen en ervoor zorgen dat meetgegevens op elkaar worden afgestemd in rapportage, AI en operaties.
Goed onderbouwde beslissingen over of transformaties in bronsystemen, modellen, semantische lagen of productlogica moeten komen.
Dataproducten die gemakkelijk evolueren, dubbele logica verminderen en efficiëntie creëren in ontwikkelingscycli.
Duidelijke semantiek en gestructureerde betekenissen die geavanceerde gebruikssituaties ondersteunen zonder opnieuw te hoeven werken.
Je werkt rechtstreeks samen met onze oprichter, die onze Data Product Design-expertise leidt met een diepgaand begrip van bedrijfslogica en gegevens. We onderzoeken hoe je team hun werk beschrijft, hoe concepten worden geïnterpreteerd en welke vragen je gegevens moeten ondersteunen.
Via dit proces geven we vorm aan de betekenis achter uw gegevens. We ontwerpen conceptuele modellen, bepalen waar logica thuishoort in de pijplijn en evalueren de langetermijnimpact van beslissingen.
Je team krijgt een coherente structuur die duidelijkheid, consistentie en vertrouwen geeft aan je gegevensproducten.
Een Data Product Lead geeft vorm aan de logica en semantiek achter uw dataproducten. Ze vertalen zakelijke vragen naar conceptuele modellen, bepalen de betekenis van gegevens en ontwerpen structuren die dashboards, analyses, AI-agents en operationele processen ondersteunen.
Ze bekijken waar logica thuishoort in de pijplijn, wat de impact is van verschillende ontwerpkeuzes en hoe de samenhang tussen afdelingen kan worden behouden. Hun werk vereist ervaring met gegevens en inzicht in de gevolgen op de lange termijn. Ze leiden uw bedrijf naar dataproducten die zinvol zijn en consistent blijven.
i-spark begeleidt u bij het begrijpen van de entiteiten en relaties die uw werk definiëren. U ontdekt ook welke vragen uw gegevens moeten ondersteunen en welke statistieken meer semantische duidelijkheid nodig hebben.
Dit geeft je een duidelijk beeld van de structuur die je organisatie zal helpen om met vertrouwen te groeien.
We bekijken de betekenis achter elk concept en de logica die het moet dragen. Dit omvat het kiezen waar transformaties moeten komen, hoe definities standhouden en welke modelleringsbeslissingen stabiel blijven.
Wat je ontvangt is een reeks gegevensproducten die zijn gemaakt met duidelijkheid over betekenis, gedrag en impact op de lange termijn.
Vragen die we vaak horen over Data Product Design
Data Product Design creëert de structuur en betekenis achter uw gegevens. Het zet zakelijke vragen om in goed gedefinieerde concepten, relaties en semantiek en geeft vorm aan de logica die in je dataproducten zit. Dit geeft je een duidelijke en consistente basis voor dashboards, analyses, AI-agents en operationele processen.
Een Data Product Lead richt zich op betekenis en semantiek. Zij bepalen wat uw gegevens vertegenwoordigen, hoe definities consistent blijven en hoe logica zich moet gedragen in verschillende domeinen.
Een Data Architect richt zich op technische lagen, opslagpatronen en prestaties.
Een Product Owner beheert het proces en de prioritering.
Een Analytics Engineer bouwt de modellen technisch.
De Data Product Lead definieert de structuur en logica waar al deze rollen van afhankelijk zijn.
Deze expertise wordt essentieel wanneer definities afwijken, metrics niet langer op elkaar aansluiten, logica wordt gedupliceerd in verschillende tools of wanneer nieuwe dashboards of AI use cases inconsistenties creëren. Het is vooral waardevol voordat een dataplatform wordt opgeschaald, nieuwe dataproducten worden geïntroduceerd of semantische lagen worden gebouwd.
Dat is volkomen normaal. De meeste bedrijven beginnen met gefragmenteerde gegevens. Een goede datastrategie houdt daar rekening mee, identificeert wat ontbreekt, wat bruikbaar is en wat verbetering behoeft om betere beslissingen te ondersteunen.
Conceptuele modellen zorgen ervoor dat analytics en AI zijn gebaseerd op een duidelijk begrip van de business. Ze definiëren entiteiten, relaties en grenzen op een manier die nauwkeurige inzichten en voorspelbaar modelgedrag ondersteunt. Zonder dit fundament wordt downstream werk kwetsbaar en moeilijk te onderhouden.
Deze beslissing hangt af van de betekenis, de stabiliteit op lange termijn en hoe de logica zal worden gebruikt. Sommige logica hoort stroomopwaarts, sommige horen thuis in een transformatielaag en sommige horen thuis in het product zelf. Het doel is om logica daar te plaatsen waar het duidelijk, consistent en aanpasbaar blijft in de loop van de tijd.
Nee. Het werk richt zich op betekenis, logica en gedragsverwachtingen. Uw teams brengen hun inzicht in de business in en i-spark vertaalt dat inzicht in gestructureerde semantiek en modellen.
Ontdek hoe sterkere semantiek en goed ontworpen gegevensproducten u kunnen ondersteunen.