Wat is een datawarehouse voor een accountantskantoor?

Wat is een datawarehouse, in gewone taal?

Een kantoor werkt met meerdere pakketten. Elk pakket bewaart zijn eigen data, met eigen namen en eigen nummers. Wil je een vraag beantwoorden die over twee pakketten gaat, dan maak je nu vaak twee exports en voeg je die in Excel samen.

Een datawarehouse doet dat werk vast en automatisch. Het haalt de data op vaste momenten uit elk pakket. Daarna standaardiseert het de data: het zet alles in één structuur, met dezelfde klantnummers en dezelfde definities. Het resultaat is één database met gecontroleerde data en vaste definities. Die database vervangt je pakketten niet. Je werkt gewoon door in je pakketten, en het datawarehouse leest alleen mee.

Het verschil met een directe koppeling tussen een dashboard en een pakket is belangrijk. Een directe koppeling toont wat het pakket nu weet. Een datawarehouse combineert bronnen. Het kan ook historie bewaren, als je de stand op vaste momenten vastlegt. Lees meer over die keuze in Power BI op AFAS of Exact Online: connector of datawarehouse?

Welke data van een kantoor gaat erin?

De bronnen verschillen per kantoor. De tabel toont de bronnen die het vaakst voorkomen, met voorbeelden van pakketten.

Elk pakket heeft een eigen manier om data te leveren. AFAS levert data bijvoorbeeld via zogeheten GetConnectoren, met een token met vaste rechten. Lees daarover meer op de pagina AFAS-koppelingen. Een datawarehouse heeft voor elke bron zo'n koppeling nodig.

Bij boekhoudpakketten gaat het vaak om honderden klantadministraties. Zorg dat het datawarehouse een nieuwe klant automatisch meelaadt. Zorg ook dat een vertrokken klant uit de dashboards verdwijnt.

Wat kan een accountantskantoor met een datawarehouse?

Een datawarehouse is de basis voor drie soorten toepassingen.

Dashboards en managementinformatie

Je ziet de werkvoorraad per medewerker, de voortgang van het jaarwerk en de uren tegenover het budget. Die vragen gaan bijna altijd over meer dan één pakket. Uren staan in je praktijkmanagement, en de status van de administratie staat in het boekhoudpakket. Welke cijfers je daarbij kiest, lees je in Welke KPI's horen op het dashboard van een accountantskantoor?

Controles op de administraties

Met alle klantadministraties in één structuur kun je dezelfde controle op alle klanten tegelijk draaien. Voorbeelden zijn niet-afgeletterde bankmutaties, oude openstaande posten of een btw-saldo dat afwijkt van vorig jaar. De controle geeft een lijst met signalen. Een medewerker beoordeelt die signalen. Zie ook Bankmutaties afletteren in Exact Online en Bankmutaties automatisch verwerken in Twinfield.

AI op betrouwbare data

AI heeft goede data nodig om bruikbare antwoorden te geven. Ook dan controleert een medewerker de uitkomst. Een datawarehouse levert data die al gecontroleerd en gestandaardiseerd is. Een AI-toepassing kan daarmee bijvoorbeeld afwijkingen toelichten of een vraag over de cijfers van een klant beantwoorden. Let daarbij op de regels voor klantgegevens. Lees Mag een accountantskantoor AI gebruiken met klantgegevens?

Wanneer is een datawarehouse zinvol, en wanneer niet?

Een datawarehouse vraagt bouw en beheer. Het is daarom niet voor elk kantoor de juiste stap.

Het is zinvol als:

• je vragen hebt die data uit meer dan één pakket nodig hebben;
• je cijfers over meerdere jaren wilt vergelijken, ook als een pakket die historie niet bewaart;
• meerdere mensen met dezelfde cijfers werken en dezelfde definities nodig hebben;
• je controles wilt draaien op alle klantadministraties tegelijk;
• je AI wilt inzetten op je eigen kantoordata.

Het is (nog) niet zinvol als:

• je één pakket gebruikt en één eenvoudig overzicht wilt;
• de standaardrapporten in je pakket al antwoord geven op je vragen;
• niemand op kantoor de cijfers echt gebruikt om beslissingen te nemen.

In die gevallen is een directe koppeling of een vast Excel-overzicht vaak genoeg. Je kunt later altijd nog een datawarehouse toevoegen.

Hoe bouw je een datawarehouse?

Bouw een datawarehouse in kleine stappen. Begin met één vraag en breid daarna uit.

Let op: spreek vóór stap 5 af wat elk begrip betekent. "Omzet" of "uren" kan in elk pakket iets anders zijn. Zonder vaste definitie toont elk dashboard een ander getal.

1. Kies de vragen die het datawarehouse moet beantwoorden.
2. Bepaal welke pakketten de data voor die vragen leveren.
3. Regel de toegang per pakket, met alleen de rechten die nodig zijn.
4. Laad de ruwe data op vaste momenten in het datawarehouse.
5. Standaardiseer de data: één klantnummer en één definitie per begrip.
6. Voeg controles toe die afwijkingen en ontbrekende data melden.
7. Koppel het dashboard, de controle of de AI-toepassing aan het datawarehouse.
8. Voeg daarna de volgende vraag en de volgende bron toe.

Stap 5 kost vaak de meeste tijd. Een klant heeft in je praktijkmanagement een ander nummer dan in het boekhoudpakket. Het datawarehouse heeft een vaste koppeltabel nodig die die nummers aan elkaar verbindt.

Bepaal ook vooraf welke standen je wilt bewaren. Denk aan de werkvoorraad of de openstaande posten aan het eind van elke maand. Leg die standen vanaf de start vast. Een stand van vóór de start kun je later vaak niet meer terughalen.

Met welke technologie bouw je een datawarehouse?

Er zijn meerdere manieren om een datawarehouse te bouwen. Drie voorbeelden van Microsoft komen veel voor.

• Azure SQL is een beheerde SQL-database in Azure. Je kiest zelf in welke regio die database staat.
• Azure Data Factory is een clouddienst die data ophaalt, omzet en op vaste tijden laadt. Microsoft noemt dat pipelines.
• Microsoft Fabric is een analyseplatform dat data laden, een datawarehouse en Power BI in één omgeving combineert.

De keuze hangt af van de omvang, de bestaande omgeving en wie het beheer doet. Laat het datawarehouse bij voorkeur in de Azure-omgeving van je eigen kantoor draaien. Je blijft dan eigenaar van de data en de structuur. Houd ook rekening met vaste kosten voor cloudcapaciteit en licenties.

Gebruikt je kantoor al Microsoft 365 en Power BI, dan sluiten deze diensten daar goed op aan. Het dashboard zelf hoeft geen Power BI te zijn. Excel of een maatwerkdashboard kan ook uit hetzelfde datawarehouse lezen.

Hoe veilig is een datawarehouse, en waar staat de data?

Een datawarehouse bevat data van al je klanten en medewerkers op één plek. Dat maakt beveiliging extra belangrijk. De AVG vraagt passende technische en organisatorische maatregelen. Dat staat in artikel 32 van de AVG.

Let in elk geval op deze punten:

• Locatie. Kies een regio binnen de EU. De Azure-regio West Europe staat bijvoorbeeld in Nederland, volgens de lijst van Azure-regio's. Microsoft heeft voor diensten als Azure en Microsoft 365 een EU-grens voor data ingesteld. Leg in je verwerkingsregister vast welke clouddienst en welke regio je gebruikt.
• Toegang. Laat medewerkers inloggen met hun account in Entra ID. Geef elke rol alleen toegang tot de data die nodig is. Beperk de toegang ook per klant of per team. Een medewerker ziet dan alleen de klanten waar hij aan werkt.
• Minimale data. Laad alleen de velden die je voor je vragen nodig hebt. Een BSN hoort bijvoorbeeld zelden in een dashboard.
• Bewaartermijn. Bewaar persoonsgegevens niet langer dan nodig voor het doel. Dat staat in artikel 5, lid 1, onder e van de AVG. De fiscale bewaarplicht van 7 jaar geldt voor de administratie zelf, niet automatisch voor kopieën in het datawarehouse. Spreek per tabel een bewaartermijn af.
• Afspraken. Bouwt of beheert een andere partij het datawarehouse, sluit dan een verwerkersovereenkomst. Dat volgt uit artikel 28 van de AVG.
• Vastleggen. Leg vast wanneer welke data is geladen en wie wat heeft gewijzigd.

Kies je een leverancier voor het datawarehouse? Gebruik dan de vragen in Een AI-leverancier kiezen: 10 vragen voor je kantoor. Die vragen gelden ook voor een datapartner.

Hoe helpt Cornerstone hierbij?

We bouwen datawarehouses voor administratie- en accountantskantoren, bijvoorbeeld in Azure SQL of Microsoft Fabric. We koppelen je pakketten, standaardiseren de data en voegen controles toe. Je data blijft binnen de EU. We gebruiken je data niet om AI-modellen te trainen. Een verwerkersovereenkomst sluiten we standaard. Een audit trail legt elke laadronde vast.

Op het datawarehouse bouwen we dashboards in Power BI, Excel of op maat. Lees meer op de pagina Dashboards voor accountantskantoren.