2026-03-24

Stop Datamodel-Drift in Microsoft Fabric

Deze aflevering legt uit waarom datamodellen in Microsoft Fabric na verloop van tijd vanzelf afdrijven en waarom DAX dit probleem niet kan oplossen. Datamodellen zijn geen objectieve waarheid, maar door mensen gemaakte interpretaties die aannames, bedrijfslogica en afwegingen bevatten. Fabric versnelt dit probleem doordat het eenvoudig is om semantische modellen te kopiëren, aan te passen en snel te publiceren. Hierdoor lopen definities van kernmetrieken, zoals omzet of churn, stilletjes uit elkaar tussen teams, wat resulteert in 'semantische drift' zonder dat rapporten breken of fouten optreden. De data ziet er nog steeds correct uit, maar de betekenis verandert. Het kernprobleem is niet beveiliging of toegang, want Fabric regelt dat goed, maar het ontbreken van semantische governance. Organisaties richten zich vaak op het beheersen van datatoegang, terwijl ze nalaten eigenaarschap, consistentie en gezaghebbende betekenis vast te leggen. DAX kan resultaten berekenen, maar het kan de consistentie niet herstellen zodra definities eenmaal zijn uiteengelopen.

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Stop Data Model Drift in Microsoft Fabric (English)