Splitsen of samenvoegen? Tom De Wolf over data products op de POA Summit

Hoe groot moet een data product zijn? Die vraag beantwoordde onze Innovation Lead Tom De Wolf op de 3rd Industry Summit on Data Product Oriented Architectures (POA Summit) in Antwerpen. In zijn talk "Split or Merge? Scoping Data Products with Domain Driven Design" gaf hij praktijkmensen en onderzoekers uit heel Europa concrete heuristieken om de juiste grenzen te trekken.

Tom De Wolf op het podium van de POA Summit bij DPG Media in Antwerpen.

Wat is de POA Summit?

De POA Summit brengt praktijkmensen en onderzoekers samen rond gefedereerd databeheer in bedrijven. Het programma draait rond twee thema's: hoe bedrijven de stap zetten naar data product oriented architectures, en hoe je moderne data products ontwerpt en beheert. De derde editie vond plaats bij DPG Media in Antwerpen, met sprekers uit bedrijven en onderzoek uit heel Europa.

De grote uitdaging: de juiste grootte vinden

Een data product afbakenen betekent er duidelijke grenzen rond trekken. Zit je ernaast, dan voel je dat aan twee kanten.

• Te grof: je krijgt een datamonoliet. Enorme codebases, goedkeuring van meerdere teams voor elke wijziging, onduidelijk eigenaarschap en een veiligheidsrisico omdat één product alle data ontsluit.
• Te fijn: gebruikers zijn weken bezig met data zoeken en toegang aanvragen, schrijven complexe joins en verdrinken in een overvolle catalogus. Elke wijziging vraagt afstemming, en je krijgt een gedistribueerde monoliet.

Vind het wiel niet opnieuw uit

De kernboodschap van Tom: software engineers lossen al jaren gelijkaardige afbakeningsvragen op, bijvoorbeeld bij microservices. Domain-Driven Design (DDD) biedt daarvoor beproefde heuristieken. Het zijn geen strikte regels maar richtlijnen die teams dwingen om afwegingen te bespreken en te beslissen wat in hun context het zwaarst weegt. Vier ervan zijn rechtstreeks toepasbaar op data products:

• Ubiquitous Language: heeft een begrip als "klant" in verschillende contexten een andere betekenis, splits het dan op in aparte data products.
• Shared Lifecycle: voeg data die dezelfde levenscyclus deelt, zoals een bestelling en haar orderlijnen, samen in één data product.
• Domain Event Stream: splits data die gestuurd wordt door los van elkaar staande events, zodat snel wijzigende gebruikerstracking je financiële rapportering niet breekt.
• Cohesive Consumption: voeg data die gebruikers voortdurend samen opvragen, samen in één data product dat op hun noden is afgestemd.

De juiste grens vinden is de grootste uitdaging bij het ontwerpen van data products. Daar bestaat geen vaste checklist voor. Maar je hoeft het wiel niet opnieuw uit te vinden: Domain-Driven Design en software engineering geven teams concrete heuristieken om de afwegingen te bespreken en te beslissen.

"De juiste grens vinden is de grootste uitdaging bij het ontwerpen van data products. Daar bestaat geen vaste checklist voor. Maar je hoeft het wiel niet opnieuw uit te vinden: Domain-Driven Design en software engineering geven teams concrete heuristieken om de afwegingen te bespreken en te beslissen."

Tom De Wolf

---

Innovation Lead bij ACA Group

Tom De WolfInnovation Lead bij ACA Group

Verder dan Domain-Driven Design

Tom leende ook enkele principes uit software engineering:

• Multi-port: splits een data product niet op volgens technisch formaat. Ontsluit dezelfde data via meerdere output ports, zoals Parquet, Iceberg of Kafka.
• Implementation hiding: houd tussenliggende transformatiestappen binnen één data product, in plaats van elke stap als apart product te ontsluiten.
• Single-team ownership: elk data product heeft precies één team dat het beheert, laat evolueren en uitbaat. Gedeeld eigenaarschap is geen eigenaarschap.

Zijn conclusie: afbakenen is een ontwerpvraag met veel dimensies. Gevoelige data afschermen, scheiden op wijzigingssnelheid en rekening houden met de draagkracht van een team spelen allemaal mee.

Sprekers en deelnemers van de derde POA Summit voor het gebouw van DPG Media.

Waar we klanten mee helpen

Bij ACA Group helpen we organisaties om Data Mesh in de praktijk te brengen: data products afbakenen, echt domeineigenaarschap, een self-service dataplatform en lichte governance met duidelijke kaders in plaats van een dik regelboek.

Lees verder

Data Mesh Live 2026: van principes naar praktijk