Wat kost een datawarehouse voor het mkb? Eerlijke cijfers

Wie googelt wat een datawarehouse kost, vindt twee soorten antwoorden: "dat hangt ervan af" en een formulier voor een vrijblijvend gesprek. Allebei waar, allebei nutteloos als je gewoon wilt weten of dit een investering van tien-, twintig- of honderdduizend euro is voordat je er intern over begint.

Ik werk met vaste prijzen die gewoon op mijn site staan, dus laat ik de vraag ook gewoon beantwoorden. Met bedragen.

Wat kost een datawarehouse voor het mkb?

Voor een mkb-organisatie met een handvol bronsystemen kost een serieus datawarehouse — gemodelleerd, getest, met rapportage erop en overdraagbaar opgeleverd — bij een freelancer grofweg €15.000 tot €25.000. Bij een bureau komt daar doorgaans 50 tot 100% bovenop. Zie je aanbiedingen ver onder de €10.000, dan koop je meestal geen warehouse maar een dashboard met wat koppelingen — dat kan prima de juiste keuze zijn, daarover verderop meer.

Ter vergelijking, uit openbaar Nederlands marktonderzoek:

Scenario	Richtprijs
Serieus Power BI-dashboard, zónder warehouse eronder	rond de €5.000
Twee dashboards, drie bronnen en een datawarehouse	rond de €17.500
Datawarehouse bij een freelancer (gemodelleerd, getest, overdraagbaar)	€15.000 – €25.000
Hetzelfde traject bij een bureau	+50 tot 100%
Freelance data engineer, uurtarief	€80 – €130
BI-consultant, dagtarief	€600 – ruim €1.000

Waar je voor betaalt (hint: niet de techniek)

De software is het probleem niet. De motoren waar ik warehouses op bouw zijn open source of kosten een paar tientjes per maand. Wat je koopt is werk, en dat werk zit op vier plekken:

1. Definities. Wat telt als klant? Wanneer telt een order — bij bestelling, levering of betaling? Elk cijfer waarover afdelingen nu van mening verschillen, is een definitie die iemand moet vastleggen. Dit is het moeilijkste en waardevolste deel van het traject, en het heeft niets met technologie te maken.
2. Modelleren. De vertaling van die definities naar een datamodel dat ook volgend jaar nog klopt, als er een bron bijkomt of een gemeente herindeelt.
3. Testen. Het verschil tussen "het rapport draaide vanochtend" en "het rapport klópt vanochtend". Controles op elke stap, zodat een probleem in de bron wordt gesignaleerd voordat de maandvergadering hem vindt.
4. Overdracht. Documentatie en een overdrachtssessie, zodat je team ermee verder kan zonder aan de bouwer vast te zitten.

Een warehouse koop je niet omdat je data hebt. Je koopt hem omdat je discussies hebt — en die wil je niet elke maand opnieuw voeren.

Wat de prijs omhoog of omlaag duwt

• Het aantal bronnen. Elke koppeling is werk: ontsluiten, schoonmaken, testen. Drie bronnen is een ander project dan tien.
• De staat van je definities. Liggen ze vast, dan begint de bouw meteen. Moeten ze nog uitgevochten worden, dan gaat daar de eerste week in zitten.
• Historie. "Hoe stond het er vorig kwartaal voor?" klinkt onschuldig, maar historisch correct rapporteren over reorganisaties en herindelingen heen is een expliciete ontwerpkeuze die tijd kost.
• De rapportagelaag. Eén managementdashboard is iets anders dan vijftien rapporten voor drie doelgroepen.
• Wie het gaat beheren. Overdraagbaar opleveren aan je eigen team is eenmalig werk; doorlopend beheer is een abonnement — bij mij heet dat Rapportage op de automatische piloot.

Wat je zelf kunt doen om het goedkoop te houden

Dit deel kun je doen zonder iemand in te huren, en het scheelt echt geld:

• Leg de definities vast vóór de bouw begint. Eén werksessie met de betrokken afdelingen waarin je per kerncijfer opschrijft wat het betekent, scheelt een week discussie tijdens het traject.
• Begin met de cijfers waar beslissingen op draaien. Niet "alles wat we hebben" ontsluiten, maar de vijf tot tien KPI's waar het maandelijks echt over gaat. Uitbreiden kan altijd; te groot beginnen wreekt zich.
• Koop nog geen tooling. De licentiekeuze volgt uit het model, niet andersom. Organisaties die eerst een platform aanschaffen en dan bedenken wat erop moet, betalen dubbel.

Wanneer je géén warehouse moet kopen

Eerlijkheid verkoopt slecht maar werkt goed, dus: er zijn situaties waarin ik het afraad.

• Eén bron, één rapport. Dan is een goed dashboard rechtstreeks op die bron sneller en een fractie van de prijs. Een warehouse wordt pas zinvol als cijfers uit meerdere systemen elkaar moeten kunnen verdragen.
• De organisatie verandert elk kwartaal. Een warehouse verankert definities; als die definities nog wekelijks schuiven, is het te vroeg.
• Niemand is eigenaar van rapportage. Zonder eigenaar veroudert elk warehouse tot precies de situatie waarvoor het gebouwd werd. Regel eerst het eigenaarschap, dan de techniek.

Wat ik er zelf voor vraag

Mijn pakket Jouw datawarehouse kost vanaf €15.000 en duurt drie tot vier weken. Voor dat bedrag krijg je de kleinste eerlijke versie: pipelines op een afgebakend aantal bronnen, een gelaagd en getest datamodel, één definitie per cijfer, een Power BI-dashboard op de KPI's, en documentatie plus overdracht zodat je team het zelf kan dragen. Meer bronnen of complexere historie duwen de prijs omhoog — dat hoor je vooraf, niet achteraf.

Zelf rekenen: vier weken senior werk tegen de uurtarieven hierboven kost je op uurbasis al snel €16.000 — zonder vaste scope en zonder vaste prijs. De vaste prijs is geen korting; het is hetzelfde bedrag met het risico aan mijn kant van de tafel in plaats van de jouwe.

De goedkoopste manier om te beginnen is overigens niet het warehouse zelf, maar de Data scan: die levert het doelmodel op dat als blauwdruk voor de bouw dient — de eerste bouwweek wordt er korter van, en je weet vooraf waar je aan toe bent.

Hoe zo'n warehouse eruitziet als het af is — met sterschema, tests en documentatie — laat ik zien in het open-data warehouse dat ik in de openbaarheid bouwde.

Herken je de cijferdiscussies? Plan een kennismaking — dan kijk ik vrijblijvend mee waar jouw situatie op de ladder valt.