Zeker, hier is een uitgebreide strategie voor het structureren, normaliseren en verbeteren van de gegevenskwaliteit in je Elasticsearch-setup, gebaseerd op je brongegevens uit de klantendatabase: 1. **Definiëren van een Gestandaardiseerd Data-Model** - **Kies een gemeenschappelijk schema:** Bepaal voor alle indices een consistente structuur (bijvoorbeeld klantnaam, klantnummer, adres, contactgegevens, etc.). - **Gebruik consistente veldnamen:** Zorg dat vergelijkbare gegevensvelden overal dezelfde naam krijgen, bijvoorbeeld `klant_id`, `naam`, `adres`, `telefoon`. - **Standaardiseer datatypes:** Definieer datatypes zoals `keyword` voor vaste waarden (bijv. klantstatus), `text` voor doorzoekbare tekst, en `date` voor datums. 2. **Normalisatie en Structuurregels** - **Centraliseer referenties:** Voor gegevens die herhaald worden (zoals landen, steden, productcategorieën), maak gebruik van aparte indices of referenties (bijvoorbeeld een ‘referentie’ index) en link deze via identificatoren. - **Gebruik nested of object velden:** Organiseer gerelateerde gegevens binnen één document, bijvoorbeeld een adres als een object met velden `straat`, `postcode`, `stad`. - **Standaardiseer invoer:** Definieer validatieregels en invoerformaten (bijv. telefoonnummers, datums) om inconsistenties te minimaliseren. 3. **Omgaan met Inconsistenties** - **Data cleansing tijdens ingave:** Voer validaties uit bij het importeren van gegevens uit de klantendatabase (bijvoorbeeld via ETL-processen) om onjuiste of afwijkende gegevens te corrigeren. - **Gebruik preprocessors:** Pas scripts of pipeline-gegevens aan vóór het indexeren om inconsistenties te corrigeren (bijvoorbeeld uniform maken van hoofdletters, verwijderen van spaties). - **Duplicate management:** Implementeer logica om dubbele documenten te identificeren en samen te voegen op basis van unieke identifiers zoals `klant_id`. 4. **Verbeteren van Gegevenskwaliteit** - **Validatie en verrijking:** Voeg tijdens het indexeren validatiestappen toe en verrijk gegevens met externe bronnen indien nodig. - **Gebruik ingest pipeline processors:** Bijvoorbeeld `grok`, `date`, en `script` processors om gegevens te transformeren en te standaardiseren bij het indexeren. - **Monitoring en rapportage:** Houd gegevenskwaliteit bij via monitoring tools en stel rapportages op om inconsistenties te signaleren en aan te pakken. 5. **Implementatie en Governance** - **Documenteer je datamodel en normalisatieregels:** Zorg voor duidelijke documentatie zodat alle betrokkenen weten hoe gegevens gestructureerd en genormaliseerd moeten worden. - **Regelmatige audits:** Voer periodieke controles uit om de gegevenskwaliteit te waarborgen en pas indien nodig je normalisatieregels aan. - **Automatisering:** Automatiseer het proces van gegevensvalidatie, normalisatie en indexering zoveel mogelijk om handmatige fouten te minimaliseren. 6. **Gebruik van Elastisearch Features** - **Mapping templates:** Definieer templates voor indices om consistentie in structuur en datatypes te waarborgen. - **Alias en index lifecycle management:** Gebruik indexaliassen en lifecycle policies om gegevens op een gecontroleerde manier te beheren. - **Fuzzy matching en vervangingen:** Voor het omgaan met typfouten of kleine inconsistenties, gebruik fuzzy zoekmogelijkheden en vervangingsscripts. Door deze strategieën toe te passen, zorg je voor een consistente, genormaliseerde en hoogwaardige gegevensset in Elasticsearch, wat de zoekprestaties en datakwaliteit aanzienlijk verbetert.

Zeker, hier is een uitgebreide strategie voor gegevensnormalisatie en kwaliteitsverbetering in uw Elasticsearch-opstelling voor klantgegevens: ### 1. **Definitie van Normalisatieregels** - **Standaardiseer veldnamen**: Gebruik consistente naming conventions (bijv. `snake_case`: `klant_id`, `gebruikersnaam`). - **Vastleg formaatregels**: - Datums: Gebruik ISO 8601 (bijv. `yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZ`). - Telefoonnummers: Sla op als E.164-formaat (bijv. `+31123456789`). - Adressen: Splits in genormaliseerde velden (`straat`, `huisnummer`, `postcode`, `plaats`). - **Normaliseer enumeraties**: Gebruik vaste waardenlijsten voor velden zoals `land` (ISO 3166-1 alpha-2 codes) of `klant_status` (actief, inactief). - **Documentstructuur**: Definieer een basis-schema met verplichte velden (bijv. `klant_id`, `aanmaakdatum`). ### 2. **Index Template met Mapping** - Creëer een **index template** (bijv. `klanten-template`) die automatisch wordt toegepast op nieuwe indices: ```json { "index_patterns": ["klanten-*"], "mappings": { "properties": { "klant_id": { "type": "keyword" }, "voornaam": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }, "email": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 }, "telefoon": { "type": "keyword" }, "adres": { "properties": { "straat": { "type": "text" }, "postcode": { "type": "keyword" } } } } } } ``` - Gebruik **dynamic templates** voor consistente typetoewijzing van onbekende velden. ### 3. **Omgaan met Inconsistenties** - **Pre-ingestie validatie**: Implementeer een **pijplijn** met `ingest processors`: - `script processor`: Valideer formaat (bijv. e-mail met regex). - `date processor`: Converteer naar ISO 8601. - `convert processor`: Zet types om (bijv. string naar integer). - **Herstelstrategieën**: - **Dirty data logging**: Sla inconsistente records op in een `_klanten_fouten` index voor latere correctie. - **Standaardwaarden**: Gebruik `set processor` voor ontbrekende velden (bijv. `land` → "NL"). - **Fuzzy matching**: Gebruik **Elasticsearch's fuzzy queries** om duplicaten te detecteren (bijv. bijna gelijke namen). ### 4. **Gegevenskwaliteit Verbeteren** - **Deduplicatie**: - Maak een **fingerprint** van velden (bijv. `email+telefoon`) met `fingerprint processor`. - Gebruik **terms aggregation** om duplicaten te identificeren. - **Verrijkingsstappen**: - **Enrichment policy**: Koppel externe data (bijv. postcodevalidatie via een externe API). - **GeoIP processor**: Verrijk adresgegevens met coördinaten. - **Monitoring**: - Gebruik **Kibana's Data Visualizer** om datakwaliteit te analyseren. - Stel **Watchers** in voor anomaliedetectie (bijv. onverwachte daling in documenten). ### 5. **Workflow en Onderhoud** - **Versionering**: Gebruik **aliassen** (bijv. `klanten-huidig`) voor naadloze schema-updates. - **Batchverwerking**: Voer periodieke **reindex-operaties** uit met `_reindex API` en aangepaste scripts voor datacleaning. - **Documentatie**: Houd een **data dictionary** bij met beschrijvingen van elk veld en normalisatieregels. ### 6. **Tools en Best Practices** - **Logstash**: Gebruik filters zoals `mutate` en `grok` voor complexe transformaties vóór Elasticsearch. - **Custom Scripts**: Ontwikkel Python/Node.js scripts voor pre-processing en validatie. - **Teststrategie**: Valideer nieuwe mappings met een **test-index** voorafgaand aan productie-implementatie. ### Voorbeeld van een Ingest Pipeline: ```json PUT _ingest/pipeline/klanten-normalisatie { "processors": [ { "set": { "field": "bron_systeem", "value": "klantendatabase" } }, { "date": { "field": "aanmaakdatum", "formats": ["dd/MM/yyyy", "ISO8601"], "target_field": "aanmaakdatum_iso" } }, { "script": { "source": """ if (ctx.telefoon != null) { ctx.telefoon = ctx.telefoon.replaceAll("[^0-9+]", ""); } """ } } ] } ``` Door deze strategie systematisch toe te passen, zorgt u voor schaalbare, betrouwbare klantgegevens in Elasticsearch met consistente query-resultaten en verbeterde zoekervaringen.