Notities van de Power BI Gebruikersdagen 2026
Tijdens de Power BI Gebruikersdagen 2026 heb ik verschillende sessies gevolgd over modelleren, governance, AI en de ontwikkeling van het Power BI platform. Zoals vaker bij dit soort evenementen zitten de interessantste inzichten niet alleen in de grote aankondigingen, maar juist in de presentaties en gesprekken die laten zien hoe organisaties hun data daadwerkelijk organiseren. Deze pagina gaat over data products en data contracts.
Van datasets naar data products
Een term die tijdens meerdere sessies terugkwam was data product — niet als marketingterm, maar als manier om anders naar datasets en dataplatforms te kijken. Traditioneel werd data gezien als een tussenstap: verzameld, verwerkt en uiteindelijk gebruikt voor rapportages, waarbij de dataset zelf geen expliciet onderdeel was van het ontwerp.
In een data product-benadering verandert dat. De dataset zelf wordt een product dat bewust wordt ontworpen, beheerd en onderhouden. Het krijgt een duidelijke eigenaar, een doel en verwachtingen over gebruik.
Wat een data product kan zijn
Veel mensen denken bij een data product direct aan een dataset of een semantisch model, maar in de praktijk kan een data product verschillende vormen aannemen, zoals:
- een semantisch model in Power BI
- een dataset die door meerdere rapporten wordt gebruikt
- een dashboard dat een duidelijke informatievraag beantwoordt
- een data pipeline die data beschikbaar maakt
- een bronze layer in een lakehouse
- een gestandaardiseerde tabel die door meerdere teams wordt gebruikt
Al deze componenten leveren waarde voor gebruikers. Juist daarom kunnen ze als data product worden gezien — en het helpt om ze ook zo te behandelen.
Waarom data products nuttig zijn
Wanneer data alleen als technisch artefact wordt gezien, ontstaan er vaak problemen:
- meerdere definities van dezelfde metric
- datasets zonder duidelijke eigenaar
- pipelines die blijven draaien terwijl niemand ze nog gebruikt
- dashboards waarvan niemand weet waar de cijfers vandaan komen
Door data als product te behandelen stel je andere vragen:
- wie is eigenaar
- wie gebruikt dit
- welke definities gelden
- hoe vaak wordt data vernieuwd
- wat gebeurt er als iets verandert
Deze vragen zorgen ervoor dat data betrouwbaarder en bruikbaarder wordt voor de organisatie.
De rol van data contracts
Een belangrijk concept binnen data products is het data contract: een beschrijving van wat gebruikers van een dataset of datapipeline mogen verwachten, als afspraak tussen degene die data levert en degene die data gebruikt. Een data contract kan bijvoorbeeld beschrijven:
- welke tabellen of velden beschikbaar zijn
- wat de betekenis van kolommen is
- hoe vaak data wordt vernieuwd
- welke kwaliteitsverwachtingen gelden
- wat er gebeurt als een schema verandert
Het doel is voorspelbaarheid: gebruikers weten waar ze op kunnen vertrouwen, en ontwikkelaars weten welke impact wijzigingen hebben.
Hoe je data contracts vorm kunt geven
Een data contract hoeft geen ingewikkeld document te zijn. Vaak begint het met eenvoudige metadata, zoals:
- een beschrijving van de dataset
- definities van belangrijke velden
- een eigenaar of verantwoordelijke
- een refreshfrequentie
- een lijst van bekende beperkingen
In moderne dataplatforms wordt dit steeds vaker ondersteund door tooling — denk aan dataset documentatie, data catalogi, lineage informatie en metadata in semantic models. Maar de belangrijkste stap blijft dat iemand de verantwoordelijkheid neemt om deze informatie vast te leggen.
Data products binnen Power BI en Fabric
Binnen het Microsoft ecosysteem zie je het concept van data products steeds duidelijker terug. Semantic models worden gedeeld tussen rapporten, datasets krijgen endorsement labels, lineage laat zien hoe data door het platform stroomt en Fabric lakehouses en pipelines maken het makkelijker om duidelijke lagen te bouwen. Al deze ontwikkelingen ondersteunen hetzelfde idee: data is niet alleen een tussenstap naar een rapport, maar een product dat ontworpen en beheerd moet worden.
Reflectie
Een interessant inzicht van de Gebruikersdagen was dat data products niet alleen voor grote organisaties relevant zijn. Zelfs in kleine teams ontstaan datasets die door meerdere rapporten worden gebruikt, of pipelines die meerdere analyses voeden. Op dat moment is het al zinvol om na te denken over eigenaarschap, definities en verwachtingen rondom gebruik — niet omdat het moet, maar omdat het later veel verwarring voorkomt.
Hoe ik daarmee omga in trajecten die ik begeleid, beschrijf ik op de pagina over mijn werkwijze. De aanpak verschilt per team en context, maar de vragen zijn steeds dezelfde.
Data products beginnen bij heldere governance: het verwante artikel over data governance legt die basis uit. De rest van de serie staat op de overzichtspagina.