Dataverse Assessment richt zich op het beoordelen of Microsoft Dataverse geschikt is als gegevensplatform voor de beoogde Power Platform-oplossing.
Het doel is om inzicht te krijgen in de impact van Dataverse op data, security, integraties, beheer, governance en licenties voordat ontwerp en realisatie starten.
The success of a Power Platform solution often depends on the quality of its data foundation.
🎯 Doel
Het doel van een Dataverse Assessment is om:
- de noodzaak van Dataverse te bepalen
- databehoeften inzichtelijk te maken
- architectuurkeuzes te ondersteunen
- security-impact te beoordelen
- integratiebehoeften vast te stellen
- toekomstige beheerbaarheid te ondersteunen
🧠 Wat is een Dataverse Assessment?
Een Dataverse Assessment onderzoekt of Dataverse het juiste gegevensplatform is voor de oplossing.
Hierbij wordt gekeken naar:
- gegevensstructuren
- gebruikersbehoeften
- beveiliging
- integraties
- schaalbaarheid
- lifecyclebeheer
Belangrijke vraag
Levert Dataverse voldoende waarde ten opzichte van alternatieve gegevensopslag?
🗄️ Dataverse Usage
Niet iedere oplossing vereist Dataverse.
Onderwerpen
- Gegevensopslag
- Relaties
- Procesondersteuning
- Business Rules
- Applicatiebehoeften
Doel
Vaststellen of Dataverse noodzakelijk is.
Voorbeelden
- Model-Driven Apps
- Complexe Datamodellen
- Procesgestuurde oplossingen
🏗️ Datamodel
Het datamodel vormt de basis van iedere oplossing.
Onderwerpen
- Tabellen
- Relaties
- Kolommen
- Business Concepts
- Data Structuren
Doel
Inzicht krijgen in de complexiteit van de gegevensarchitectuur.
Belangrijke vraag
Welke gegevens moeten worden opgeslagen en beheerd?
📊 Datavolumes
De omvang van gegevens beïnvloedt architectuur en licenties.
Onderwerpen
- Record Volumes
- Groei
- Archivering
- Capaciteit
- Performance
Doel
Bepalen of Dataverse geschikt blijft bij toekomstige groei.
🔐 Security Model
Dataverse beschikt over een uitgebreid beveiligingsmodel.
Onderwerpen
- Security Roles
- Business Units
- Teams
- Ownership
- Field Security
Doel
Bepalen hoe toegang wordt ingericht.
Voorbeelden
- Gebruikersrechten
- Teams
- Gegevensafscherming
- Rolgebaseerde toegang
👤 Data Ownership
Gegevens moeten een duidelijke eigenaar hebben.
Onderwerpen
- Data Ownership
- Governance
- Stewardship
- Verantwoordelijkheden
- Compliance
Doel
Vaststellen wie verantwoordelijk is voor kwaliteit en beheer.
🔗 Integratiebehoeften
Dataverse staat zelden op zichzelf.
Onderwerpen
- Integraties
- API's
- Connectors
- Synchronisatie
- Externe Bronnen
Doel
Inzicht krijgen in afhankelijkheden en gegevensstromen.
Belangrijke vraag
Welke gegevens moeten worden uitgewisseld met andere systemen?
📈 Lifecycle & Beheer
Dataverse moet langdurig beheersbaar blijven.
Onderwerpen
- ALM
- Omgevingsbeheer
- Opslagbeheer
- Archivering
- Lifecycle Management
Doel
Beoordelen hoe gegevens gedurende de volledige lifecycle worden beheerd.
💰 Capaciteit & Licensing
Dataverse heeft impact op opslag- en licentiegebruik.
Onderwerpen
- Database Capacity
- File Capacity
- Log Capacity
- Licensing
- Growth Forecast
Doel
Inzicht krijgen in kosten en groei.
⚠️ Risicoanalyse
Dataverse Assessment identificeert datagerelateerde risico's.
Onderwerpen
- Datakwaliteit
- Security
- Complexiteit
- Integraties
- Governance
Doel
Risico's vroegtijdig beheersen.
📦 Deliverables
Typische resultaten van een Dataverse Assessment zijn:
- Dataverse Assessment
- Datamodel Analyse
- Security Analyse
- Integratie Analyse
- Capaciteitsinschatting
- Governance Advies
- Architectuuruitgangspunten
✅ Best Practices
Doe
- Ontwerp vanuit gegevensbehoefte
- Beoordeel security vroegtijdig
- Analyseer toekomstige groei
- Definieer data ownership
- Houd rekening met integraties
Vermijd
- Dataverse standaard toepassen zonder assessment
- Onderschatten van datagroei
- Security achteraf ontwerpen
- Geen eigenaarschap definiëren
- Integraties vergeten