Waarom deze serie

Dataplatformen zijn in de afgelopen jaren geëvolueerd van losse tooling naar geïntegreerde ecosystemen. Maar met die ontwikkeling is ook de keuze complexer geworden. Kies je voor een lichte, snelle oplossing als DuckDB of MotherDuck? Ga je voor de enterprise power van Databricks? Of past Microsoft Fabric beter bij je bestaande Azure-landschap?

Deze serie is bedoeld voor data-architecten, analytics leads, IT-managers en andere besluitvormers die hun dataplatform willen opschalen zonder concessies te doen aan controle, veiligheid of flexibiliteit. Of je nu een startup begeleidt richting volwassenheid, of binnen een grotere organisatie verantwoordelijk bent voor de datastrategie: deze blogs helpen je om de juiste afwegingen te maken.

We duiken in zeven thema’s die bepalend zijn voor de toekomstbestendigheid van je platform: van governance tot cloudintegratie, van use cases tot samenwerking. Geen vrijblijvende meningen, maar scherpe observaties gebaseerd op praktijkervaring. Zodat je niet alleen weet wat er mogelijk is, maar vooral wat er bij je organisatie past.

Waarom governance belangrijker is dan kosten

Veel organisaties laten hun keuze voor een dataplatform in eerste instantie bepalen door kosten. Dat is begrijpelijk. Zeker voor scale-ups, consultancyteams of kleinere bedrijven waar budgetten beperkt zijn en snelheid van doorslaggevend belang is. In dat licht lijkt een lichtgewicht oplossing als DuckDB of MotherDuck bijzonder aantrekkelijk: geen infrastructuurkosten, minimale opzet, snelle resultaten. Je bent in no-time up and running.

Toch roept dat een belangrijke vraag op: hoe houdbaar is die keuze als de organisatie groeit? Want dat gebeurt vaak sneller dan gedacht. Er komen nieuwe databronnen bij, dashboards worden gedeeld met collega’s, verschillende teams maken afgeleide tabellen, en voor je het weet zijn er honderden rapporten en queries in omloop. Zonder duidelijke afspraken over eigenaarschap, toegangsbeheer, datakwaliteit en beveiliging, ontstaat er wildgroei. Wat eerst een elegante oplossing leek, wordt dan een knelpunt.

Op dat moment wordt governance opeens urgent. Maar dan ben je al te laat. Want governance is niet iets wat je achteraf even toevoegt. Het is de structuur die ervoor zorgt dat data betrouwbaar blijft, dat gebruikers elkaar niet in de weg zitten, dat je voldoet aan wet- en regelgeving, en dat je systemen niet vastlopen op hun eigen succes.

En dat brengt ons bij de kern van dit artikel. In plaats van te focussen op de laagste kosten, willen we laten zien waarom governance en lifecycle management zwaarder zouden moeten wegen in de afweging. We vergelijken drie populaire oplossingen, DuckDB/MotherDuck, Databricks en Microsoft Fabric, en kijken hoe zij omgaan met de fundamentele vragen rondom controle, eigenaarschap en duurzaamheid.

Want wie governance overslaat om tijd of geld te besparen, betaalt later dubbel. Niet alleen in compliance-issues of technische schulden, maar vooral in frustratie, vertraging en het verlies van vertrouwen in data.

De rol van governance in moderne dataplatformen

De term ‘data governance’ klinkt al snel als iets bureaucratisch. Als een set regels die innovatie vertraagt. Maar wie het goed begrijpt, ziet het tegenovergestelde: governance is wat snelheid mogelijk maakt zonder dat alles uit elkaar valt. Het is geen rem, maar een fundering. En funderingen merk je pas als ze er níet zijn.

In essentie draait governance om controle, vertrouwen en eigenaarschap. Wie is verantwoordelijk voor welke data? Welke regels gelden voor toegang, opslag en gebruik? Hoe weet je of de data betrouwbaar is? En wat gebeurt er met die data over drie maanden, drie jaar, of zodra iemand uit dienst gaat?

Lifecycle management is daar onlosmakelijk mee verbonden. Want data is geen momentopname. Het beweegt. Het wordt verzameld, verwerkt, gedeeld, soms aangepast, gekopieerd, verouderd, verwijderd. Zonder beleid rondom die levenscyclus ontstaat er chaos en vooral: risico. Denk aan rapporten die uitgaan van verouderde definities. Modellen die trainen op incorrecte datasets. Of compliance-audits waarin niemand weet waar gevoelige gegevens precies leven.

Juist in moderne organisaties, waar data verspreid is over teams, tools en clouds, wordt die regie steeds belangrijker. In plaats van centrale controle proberen veel organisaties nu decentrale verantwoordelijkheid in te richten: via data domains, product owners en self-service platformen. Dat is een mooie ontwikkeling, maar vraagt juist méér governance, niet minder. Governance die schaalbaar is, meegroeit met het aantal gebruikers, en tegelijk niet in de weg zit.

Een goed ingericht dataplatform faciliteert dit. Het maakt zichtbaar waar data vandaan komt, wie eraan heeft gezeten, of het voldoet aan kwaliteitscriteria, en wie het mag gebruiken of niet. Zonder dat je daarvoor twintig e-mails hoeft te sturen of Slack-channels moet doorspitten.

Kortom: governance is niet optioneel. Het is wat ervoor zorgt dat je datastrategie niet alleen ambitieus is, maar ook uitvoerbaar blijft. En dat maakt het een eerste toetssteen bij de keuze van je platform.

Unity Catalog (Databricks) – centrale controle op schaal

Databricks heeft met Unity Catalog een serieuze stap gezet richting enterprise-grade governance. Waar veel dataoplossingen worstelen met versnippering over workspaces, regio’s en teams, biedt Unity Catalog juist één centrale laag voor databeheer. Geen losstaande eilandjes meer, maar één plek waar je de waarheid kunt borgen.

Wat betekent dat concreet? Allereerst: één gedeelde catalogus voor meerdere workspaces. Dit maakt het mogelijk om datasets consistent te definiëren, te beveiligen en te beheren over de hele organisatie. Je hoeft dus niet meer dezelfde tabellen te dupliceren per project of afdeling. In plaats daarvan wijs je rechten toe op centraal gedefinieerde objecten, zoals databases, tabellen, views en functies.

Daarnaast biedt Unity Catalog uitgebreide ondersteuning voor toegangsbeheer via role-based access control (RBAC). En dat gaat verder dan alleen lees- of schrijfrechten. Je kunt precies instellen wie metadata mag zien, wie queries mag uitvoeren, en wie lineage of audit logs mag bekijken. Alles is gelogd en terug te herleiden.

Een ander sterk punt is de integratie met Delta Lake. Dankzij die koppeling zijn zaken als versioning, time travel, data quality checks en transactionele garanties niet alleen mogelijk, maar ook onder governance te brengen. En doordat Unity Catalog automatisch lineage bijhoudt, kun je precies zien waar een fout in een rapport vandaan komt tot op kolomniveau.

Bovendien werkt Unity Catalog multi-tenant, wat het bijzonder geschikt maakt voor organisaties met meerdere business units, landen of klantomgevingen. En dankzij de integratie met Databricks notebooks, dbt, Unity metastore en notebooks-as-code, past het governance-model in de bestaande ontwikkelervaring zonder die te frustreren.

Met Unity Catalog zet Databricks governance neer als een integraal onderdeel van het platform, niet als een losse laag die je zelf moet aanhaken. En dat is precies wat je wilt als je platform groeit, de complexiteit toeneemt en het aantal gebruikers exponentieel toeneemt.

Microsoft Purview (Fabric) – goed geïntegreerd met Azure

Waar Databricks zijn eigen governance-structuur heeft gebouwd, kiest Microsoft voor integratie met het bredere Azure-ecosysteem. Microsoft Fabric leunt daarbij op Purview, de centrale oplossing voor data governance, catalogisering en compliance binnen Azure. Dat betekent: veel mogelijkheden, maar ook een duidelijke afhankelijkheid van hoe goed alles samenkomt.

Purview is sterk in wat het moet doen: het crawlt automatisch door verschillende dataservices heen, van Azure SQL en Synapse tot Power BI en zelfs on-prem bronnen, en brengt metadata, classificaties en lineage samen op één plek. Het is ontworpen voor organisaties die al werken met Microsoft-technologie en daar controle en inzicht aan willen toevoegen zonder alles opnieuw op te bouwen.

Wat vooral opvalt, is de integratie met Microsoft’s compliance en security stack. Denk aan Azure Active Directory (nu Entra ID), Sensitivity Labels uit Microsoft 365, en beleidsregels die je op platformniveau kunt afdwingen. Hierdoor kun je bijvoorbeeld gevoelige data automatisch laten labelen en alleen beschikbaar maken voor bepaalde rollen, ongeacht waar die data zich bevindt. Dat is krachtig, zeker in gereguleerde sectoren.

Toch is het niet allemaal frictieloos. In de praktijk merken veel organisaties dat Purview en Fabric als twee systemen aanvoelen. Metadata uit Purview is niet altijd direct bruikbaar of zichtbaar binnen Power BI-rapporten of Lakehouses in Fabric. Ook het afstemmen van policies tussen data engineers, BI-teams en compliance officers vergt afstemming en technische kennis. Het is dus geen one-click ervaring, maar eerder een toolbox die krachtig kan zijn als je weet hoe je hem moet gebruiken.

Waar Unity Catalog sterk is in het verenigen van alles binnen Databricks, is Microsoft’s kracht dat je governance over het hele Azure-landschap kunt organiseren. Van SQL Server tot Power Platform. Daarmee is het bij uitstek geschikt voor organisaties die hun volledige IT-landschap onder Microsoft hebben gebracht en dat ook als strategisch voordeel willen benutten.

Als je dus al diep in Azure zit en governance wilt uitbreiden van data tot documenten en communicatie, dan biedt Fabric in combinatie met Purview een stevig en toekomstbestendig fundament. Mits je bereid bent om te investeren in goede inrichting, rollen en afstemming plus de enterprise-kosten die gemoeid gaan met Purview.

DuckDB en Motherduck – lichtgewichte platformen, maar beperkt in governance

DuckDB is de belichaming van eenvoud. Het is snel, embedded, open-source en je kunt er vrijwel direct mee aan de slag. In een Jupyter-notebook, op je laptop, of in combinatie met Python, R of dbt: het draait. MotherDuck bouwt hierop voort door DuckDB te combineren met een servercomponent in de cloud. Zo krijg je samenwerking, opslag en schaalbaarheid bovenop die minimalistische engine.

Voor ontwikkelaars is het een droom. Je hebt geen platform nodig, geen provisioning, geen identity management. Gewoon data inladen, query schrijven en zien wat er gebeurt. Dat maakt het ideaal voor prototypes, notebooks, self-contained analyses of als analytische component binnen een applicatie. Geen afhankelijkheid van grote platformen, geen lock-in en maximale snelheid van idee naar inzicht.

Maar juist die kracht is ook de beperking. Governance in DuckDB of MotherDuck is in feite niet ingebouwd. Er zijn geen gebruikersrollen, geen native policy-management, geen lineage of auditing. Je kunt wel structuur aanbrengen, via dbt, documentatie of naming-conventies, maar de verantwoordelijkheid ligt bij jou als gebruiker of team. En dat betekent: als jij het niet organiseert, is het er niet.

Lifecycle management is net zo handmatig. Data weggooien? Zelf doen. Gevoelige data anonimiseren? Zelf regelen. Wie toegang heeft tot welk model of welke dataset? Daar is geen centrale laag voor. En zodra je met meerdere teams of gebruikers werkt, worden dat soort vragen complex.

Voor kleine teams met duidelijke afspraken is dat misschien geen probleem. Maar als je organisatie groeit, ontstaan er vanzelf knelpunten. Versies raken kwijt. Analyses worden gekopieerd. Niemand weet meer waar iets vandaan komt. En omdat er geen governance-laag is die dat opvangt, moeten gebruikers zelf de discipline opbrengen om het goed te regelen. Niet onmogelijk, maar wel kwetsbaar.

DuckDB en MotherDuck zijn dus geen governance-oplossingen, maar tools die je governance-ideeën snel laten uitvoeren. Ze zijn licht, flexibel en krachtig, zolang je weet wat je doet en binnen de grenzen van kleinschaligheid blijft. Wil je schaal, compliance of formeel eigenaarschap? Dan heb je aanvullende tooling nodig of je stapt over naar een zwaarder platform.

Samenvattend: drie benaderingen van governance

Elk platform legt andere accenten als het gaat om data governance en lifecycle management. Waar Databricks governance als een kernfunctie van het platform positioneert, bouwt Microsoft een bredere laag over het hele Azure-ecosysteem heen. DuckDB en MotherDuck daarentegen laten governance grotendeels over aan de gebruiker met alle flexibiliteit, risico en verantwoordelijkheid van dien.

Onderstaande tabel helpt om de verschillen in één oogopslag te begrijpen:

Let op: er is geen ‘beste’ oplossing, alleen een beste match met je context. Governance kan beperkend voelen als je klein bent, maar is onmisbaar zodra je begint te schalen. Denk daarom niet alleen aan wat vandaag werkt, maar ook aan wat je morgen nodig hebt.

Conclusie: schaalbare governance als randvoorwaarde

Dataoplossingen verschillen niet alleen in techniek, maar vooral in filosofie. Dat zie je nergens zo duidelijk als bij governance. Voor DuckDB en MotherDuck is governance iets wat je er zelf bij moet regelen, buiten het platform om. Bij Databricks is het diep verweven in alles wat je doet. Microsoft kiest voor een bredere aanpak, met governance als een losstaande laag over het hele Azure-ecosysteem heen.

Welke benadering het beste past, hangt sterk af van je context. Werk je in een klein team, heb je veel technische vrijheid en wil je snel kunnen experimenteren? Dan bieden DuckDB en MotherDuck een lichte, efficiënte oplossing, zolang je je eigen structuur en afspraken goed op orde hebt.

Ben je daarentegen verantwoordelijk voor data op organisatieniveau, met meerdere teams, stakeholders, compliance-eisen en groei in het vizier? Dan is het geen vraag óf je governance nodig hebt, maar hoe robuust en schaalbaar die moet zijn. Unity Catalog in Databricks en Microsoft Purview in Fabric bieden daar ieder op hun eigen manier een oplossing voor: de een gericht op diepe integratie binnen het platform, de ander als een overkoepelende laag binnen een breder IT-landschap.

De belangrijkste les? Governance is geen bijzaak, geen sluitpost van een project. Het is de stille kracht die bepaalt of je platform blijft functioneren als het groeit. Niet alles hoeft in het begin perfect geregeld te zijn, maar je moet wel een pad hebben dat meegroeit met je ambities.

In de volgende blog gaan we in op hoe de onderliggende architectuur van deze platformen verschilt. Want governance is één kant van het verhaal. Hoe data fysiek en logisch wordt georganiseerd, bepaalt minstens zo sterk wat je ermee kunt.

Ook eenvoudig beginnen met slimme data-acties?

In minder dan 30 dagen kun je al live zijn. Zonder complexe implementaties, gewoon beginnen met wat werkt. Wij helpen je klein starten, snel leren en slim opschalen.

Stuur een bericht