Use-cases
Waarom teams kiezen voor Yres. De vier knelpunten die we het vaakst tegenkomen bij data teams — en een praktijkvoorbeeld dat laat zien wat er verandert wanneer je ze met Yres oplost.
1. Onbetrouwbare dashboards
Rapportages lopen achter of kloppen niet, en veel tijd gaat naar controleren en corrigeren.
Met Yres: data wordt automatisch geladen en blijft consistent. De laad-engine houdt per tabel volledige SCD2-historie bij (via KeyHash/RowHash en IsCurrent), zodat wijzigingen netjes als nieuwe versie worden weggeschreven in plaats van bestaande records te overschrijven.
2. Fragiele pipelines
Scripts breken en niemand weet precies wat er gebeurt bij wijzigingen.
Met Yres: vaste structuren en inzichtelijke afhankelijkheden. Je beschrijft wat je wilt laden als metadata; Yres genereert de bijbehorende ADF-pipelines en linked services. Object-niveau lineage (tabellen, views, procedures, functies, gematerialiseerde views) maakt zichtbaar wat een wijziging raakt.
3. Te veel handmatig werk
Elke nieuwe databron kost tijd en maatwerk.
Met Yres: nieuwe bronnen aansluiten via wizards, zonder opnieuw te bouwen. Een bron toevoegen is in de kern het wegschrijven van metadata-regels — Yres vertaalt die naar de ADF-pipelines die het werk doen.
4. Afhankelijk van één persoon
Kennis zit bij één engineer of consultant.
Met Yres: een transparant en overdraagbaar data platform. De configuratie staat in de webapp en in de database, niet in de hoofden van losse engineers.
Praktijkvoorbeeld: voor en na Yres
Onderstaand voorbeeld is illustratief en hypothetisch — een middelgroot retailbedrijf, geen bestaande klant. Het komt uit het Yres-lesmateriaal en laat herkenbaar zien wat er verandert.
Vóór Yres
Een middelgroot retailbedrijf had zijn data verspreid zitten:
- verkoop in de ene database;
- marketingcampagnes in een andere;
- voorraad in spreadsheets.
De gevolgen:
- IT was elke maand dagen bezig om de data handmatig samen te voegen en op te schonen.
- Managers moesten op rapportages wachten en werkten met verouderde informatie.
- Het bedrijf betaalde voor grote VM's om de verwerking te draaien — ook in rustige periodes.
Na Yres
Binnen enkele dagen waren alle bronnen gekoppeld:
- verkoop, marketing en voorraad werden automatisch bijgewerkt en stonden klaar voor dashboards;
- managers kregen vrijwel realtime inzicht en konden campagnes meteen bijsturen of voorraad direct aanvullen;
- door database-schaling betaalde het bedrijf alleen tijdens zware verwerking voor extra capaciteit;
- de architectuur van Yres verwerkt grote volumes zonder grote, dure VM's.
Het resultaat
| Aspect | Vóór Yres | Na Yres |
|---|---|---|
| Rapportagetijd | dagen | minuten |
| Besluitvorming | wachten op rapporten | sneller, op actuele data |
| Maandelijkse Azure-kosten | hoog (constante grote VM's) | lager (schalen op gebruik) |
| Extra technisch personeel | nodig | niet nodig |
De rapportagetijd ging dus terug van dagen naar minuten, de besluitvorming werd sneller en de maandelijkse Azure-rekening lager — "all without adding technical staff."
De kostenbesparing komt uit automatische database-schaling (instellingen AutomaticDatabaseScaling, DefaultServiceTier, HighServiceTier): de database schaalt op tijdens een zware laadrun en weer terug daarna. Yres draait daarbij volledig in je eigen Azure-omgeving.
Herkenbaar uit de praktijk
De volgende scenario's zijn illustratief en laten zien hoe Yres in uiteenlopende situaties helpt:
- Een productiebedrijf migreerde van een on-premise datawarehouse naar Azure en moest de volledige koppelingsstructuur opnieuw inrichten. Voorheen werd elke applicatie anders aangesloten; met Yres is dit gestandaardiseerd.
- Een woningcorporatie worstelde met rapportages die niet goed werkten en een lange "time to repair". Met Yres: snellere foutopsporing, kortere oplostijd en altijd actuele data.