Een datawarehouse. Wat is dat nu precies? En waarvoor is het nodig?

Een datawarehouse haalt gegevens op uit verschillende systemen en slaat deze op in een beveiligde, uitleesbare database. Daarmee wordt het dé bron van gegevens waarmee wij analyses, managementrapportages en dashboards maken. Dit is dé sleutel om uw bedrijfsprocessen overzichtelijker en efficiënter in te richten.

500 geholpen klanten
Wij helpen u ook graag verder!

Ervaring met datawarehouses?
Dat hebben onze 45 experts zeker!

Wij hebben in 10 jaar 273 succesvolle projecten afgerond voor meer dan 168 klanten.
Van MKB tot corporate, wij staan klaar om uw bedrijf inzichtelijk te maken!

Waarom een datawarehouse nodig is?

Historie

Het opbouwen van historische data en backups. Maakt ook het wisselen van systemen in de toekomst mogelijk.

Inzicht

Inzicht geven in de toegang, de herkomst en opbouw van rapportages (auditable & traceable)

Organiseren

Verschillende databronnen samenbrengen in één stabiele, flexibele toekomstvaste informatiearchitectuur.

Frequentie

Informatie volgens een bepaalde frequentie kunnen leveren (realtime of batchgewijs)

Logica

Er kunnen diverse rekenregels worden toegepast, zodat er geen discrepantie optreed in de verschillende rapportages.

Veilig

Uw data centraal beveiligd en bewaard. Conform hoge kwaliteitseisen en met meerdere back-up mogelijkheden.

Hoe ziet onze projectaanpak eruit?

Met behulp van een gedegen Functioneel Ontwerp (FO) wordt er een beeld geschetst van de gewenste situatie. Dit wordt uitgewerkt in korte stappen met zichtbare resultaten: in een sprint van ongeveer 1 maand zal er een tastbaar product worden opgeleverd. Het datawarehouse wordt daarmee per onderwerp steeds verder opgebouwd met data uit de onderliggende databronnen. De ontwikkeling van een fase bestaat uit de stappen in onderstaande schema. De verwachte doorlooptijd van ontwerp tot oplevering is per deelgebied ongeveer 4 weken vanaf de start.

Voorbereiding en Functioneel Ontwerp

In de voorbereidingsfase leggen we de requirements vast voor de realisatie. We brengen de gewenste analyses, rapporten en de belangrijkste queries in kaart, maken een inschatting van de kosten en baten en zetten de belangrijkste voordelen op een rij. We vertalen de behoeften naar een functioneel ontwerp dat als basis dient voor de ontwikkeling.

Realisatie deelontwerp

Nadat het eerste deelonderwerp is goedgekeurd door de stakeholders gaat onze datawarehouse architect aan de slag om de architectuur uit te tekenen en het datamodel te ontwerpen. Vervolgens gaat onze ontwikkelaar aan de slag met het opbouwen van de benodigde logica, het ontwikkelen van de sterschema’s en datamarts.

Validatie en Aanpassingen

Gezamenlijk met de belangrijkste eindgebruikers (key-user) nemen we de conceptinrichting door. Growteq levert voor deze activiteit een testplan waarmee de conceptinrichting functioneel wordt doorlopen. Daarnaast worden in de validatiefase eventueel benodigde aanpassingen en uitbreidingen doorgevoerd en de inrichting en ontwikkeling definitief opgeleverd. 

Livegang en Training op locatie

Dashboards en Datawarehouse komen beschikbaar na akkoord van de opdrachtgever. Gebruikers krijgen tijdens de training uitgebreide uitleg over Power BI en de specifieke inrichting voor de klant. Gebruikers zullen tijdens de training zelf aan de slag gaan in een oefenomgeving. Deze trainingen kunnen extern op locatie worden gegeven of op kantoor in Ridderkerk. 

Monitoring en Health Check

Na oplevering zorgt Growteq ervoor dat de koppelingen blijven werken en er automatische monitoring is op het dataverwerkingsproces. Hiermee borgen we de continuïteit van de informatievoorziening. Daarnaast adviseren we pro-actief over nieuwe ontwikkelingen en mogelijkheden om uw bedrijf nog beter te sturen.

Ontdek wat onze experts kunnen met een datawarehouse.

Het opbouwen van een efficiënte data architectuur is ons startpunt. Hieronder ziet u verschillende dashboards die wij hebben gebouwd om u, zonder in te loggen, inzicht te geven in de mogelijkheden.

Business Intelligence en Data-analyse – waarde halen uit een Datawarehouse

Het is voor bedrijven steeds belangrijker om te beschikken over accurate inzichten en datagedreven besluitvorming voor hun strategische planning en groei. Vanwege het groeiende belang van business intelligence en data-analyse zoeken bedrijven naar robuuste Data- en BI oplossingen om hun besluitvorming te ondersteunen. Zo’n BI oplossing maakt vaak gebruik van een datawarehouse om tijdige, betrouwbare en nauwkeurige informatie te bieden. Om te begrijpen hoe een BI-architectuur waarde levert, is het relevant om de complementaire relatie tussen een datawarehouse en business intelligence te begrijpen.

Wat is BI?

Business Intelligence (BI) verwijst naar de processen en technologieën die helpen om zinvolle inzichten en bruikbare informatie uit data te halen. Business Intelligence-tools hebben toegang tot de gegevens van een organisatie om analyses en inzichten te presenteren in de vorm van rapporten en interactieve dashboards.

Met deze inzichten kunnen organisaties hun bedrijfsvoering verbeteren en weloverwogen beslissingen nemen. Denk bijvoorbeeld aan marketeers die campagnestatistieken of klantgedrag volgen in real-time dashboards. Financiële teams verzamelen gegevens van alle afdelingen om te zien welke factoren van invloed zijn op winst en verlies. Verkooppersoneel gebruikt business intelligence-dashboards om verkoop KPI’s bij te houden, terwijl operationele afdelingen BI gebruiken om de bedrijfsvoering te optimaliseren.

Een solide BI-architectuur bestaat uit de volgende onderdelen:

  • Verschillende bronsystemen of databases, die de gegevens in het oorspronkelijke, onbewerkte formaat verzamelen (bijvoorbeeld een boekhoud- of ERP systeem)
  • Een data reservoir (Staging Layer) haalt gegevens uit de diverse databronnen, schoont deze op en laadt deze in een datawarehouse.
  • Een datawarehouse dat data voorbereidt en opslaat voor analyse.
  • Business Intelligence-tools om op data gebaseerde inzichten te visualiseren en te presenteren in de vorm van rapporten en KPI dashboards.

Wat is de rol van een datawarehouse (DWH) in Business Intelligence?

Achter elk succesvol BI-systeem staat een krachtig DWH. Maar wat is nu een datawarehouse? Een Datawarehouse (DWH) is een centraal platform voor het verzamelen en opslaan van data uit verschillende bronnen en het voorbereiden van deze data voor business intelligence en analytics. Zie het als een centrale opslagplaats die alle gegevens voor BI-analyse organiseert en opslaat.

Een DWH slaat historische en actuele data op in een gestructureerd formaat dat is geoptimaliseerd voor complexe query’s. Het wordt vervolgens verbonden met Business Intelligence-tools om rapporten te genereren, waaronder prognoses, analyse van trends en andere visualisaties die bruikbare inzichten opleveren.

Een datawarehouse voor BI bestaat grofweg uit 4 onderdelen: ETL-tools (extract, transform, and load), een DWH-database, DWH-toegangstools en de rapportagelagen. De ETL-tools helpen bij het extraheren van gegevens uit bronsystemen, het converteren naar het gewenste formaat en het laden van de getransformeerde gegevens in het DWH. Een DWH-database is de feitelijke opslag van de gestructureerde data voor rapportage. De toegangstools stellen BI-gebruikers in staat om te interageren met de gegevens die in het DWH liggen. De rapportagelaag biedt een BI-interface voor het analyseren en visualiseren van de gegevens die zijn opgeslagen in het datawarehouse.

Wat is het verschil tussen datawarehousing en business intelligence?

Er zijn belangrijke verschillen tussen business intelligence en een datawarehouse. Voordat we echter ingaan op de verschillen, is het essentieel om op te merken dat ze onderdeel uitmaken van een gemeenschappelijke informatie-architectuur en even belangrijk zijn voor een effectieve business intelligence-strategie.

Hieronder staan ​​​​enkele van de belangrijke verschillen tussen de twee.

Functie

De primaire functie van BI is het analyseren van gegevens en het presenteren van bruikbare inzichten aan besluitvormers. Hieraan draagt het een datawarehouse bij als een gecentraliseerde opslagplaats voor het verzamelen, verwerken en opslaan van gegevens uit verschillende ongelijksoortige bronnen.

Doel

Het doel van BI is om zakelijke gebruikers te helpen bij het nemen van intelligente en op data gebaseerde zakelijke beslissingen door middel van inzichten en voorspellende analyses. Aan de andere kant is het doel van een datawarehouse om gestructureerde gegevens op een centrale locatie op te slaan, zodat BI-gebruikers toegang hebben tot de data om zo een eenduidig beeld creëren van de gehele organisatie en haar activiteiten.

Output

BI-output bestaat uit KPI dashboards en rapportages met inzichten en trends (vaak met mooie visuals en grafieken). Dergelijke overzichten stellen zakelijke gebruikers in staat om complexe gegevens te begrijpen. De output voor een datawarehouse bestaat uit datamarts die worden gemodelleerd met feiten- en dimensietabellen. Een feitentabel met meerdere dimensietabellen vormen een zogenaamd sterschema datawarehouse.

Gebruikers

BI-gebruikers zijn meestal leidinggevenden, Finance & Control medewerkers of data-analisten die op zoek zijn naar de juiste inzichten voor een betere besluitvorming. Omgekeerd worden DWH’s over het algemeen beheerd en onderhouden door data-architecten en ontwikkelaars die zakelijke gebruikers van data voorzien die klaar is voor analyse.

Technieken

Enkele veelgebruikte BI-tools zijn Microsoft Power BI, Tableau en Qlik (Sense). Aan de andere kant zijn populaire datawarehouse-providers Azure SQL Data Warehouse met Azure Data Factory, Amazon Redshift, Google BigQuery en TimeXtender.

Hoe wordt data geanalyseerd met behulp van een datawarehouse?

Met het DWH is alle data samengebracht op één gecentraliseerd platform. Het datawarehouse maakt vervolgens gebruik van Online Analytical Processing (OLAP) om de grote hoeveelheden data te verwerken. OLAP is dus een hulpmiddel voor de analyse en interpretatie van gegevens in een datawarehouse. Het kan worden gebruikt om complexe analytische query’s uit te voeren zonder dat dit een negatieve invloed heeft op transactionele systemen. Door gebruik te maken van OLAP tools, kunnen gebruikers op eenvoudige wijze ad hoc query’s samenstellen op een vooraf gedefinieerde gegevensset, zonder dat zij hierbij op de hoogte hoeven te zijn van de structuur van de onderliggende data.

Als iemand bijvoorbeeld vraagt ​​naar de relatie tussen twee verschillende datasets in een DWH, zou OLAP-verwerking worden gebruikt om door de opgeslagen gegevens te bladeren om de gewenste informatie snel te vinden, te identificeren en samen te vatten. Met behulp van OLAP voorziet een datawarehouse BI van de gegevens die het nodig heeft om te analyseren.

Datawarehousing en Business Intelligence: de juiste combi voor ondernemingen

Een Business intelligence-architectuur zonder datawarehouse is als een auto zonder deugdelijke motor. Zonder DWH is het eigenlijk niet mogelijk om een betrouwbaar en toekomstbestendige BI omgeving in te richten. Daarom, ondanks hun verschillen, vullen datawarehouse en business intelligence elkaar aan om een ​​betrouwbare BI-architectuur voor bedrijven te bieden.

Door de best practices op het gebied van business intelligence en datawarehousing te volgen, integreren organisaties vaak enterprise datawarehouses met BI-architectuur om business intelligence en datawarehousing te implementeren. Bedrijven creëren zo een informatie- of BI-architectuur waar nauwkeurige en betrouwbare gegevens naadloos uit datawarehouses worden gehaald om bruikbare inzichten te genereren voor snelle en betrouwbare besluitvorming.

Next Steps

Een datawarehouse is dus noodzakelijk om effectieve en gebruiksvriendelijke Business Intelligence toepassingen te realiseren. In dit artikel hebben we uitgelegd wat een datawarehouse is, wat de basisprincipes zijn en hoe je een datawarehouse architectuur opbouwt.  Wellicht heb je nog veel vragen. Hoe vlieg je zo’n project aan? En in welke situaties heb je datawarehouse automation nodig of kun je terugvallen op (goedkopere) alternatieven zoals een logisch datawarehouse?

Growteq bouwt als datawarehouse en BI consulting bedrijf al jarenlang datawarehouses in verschillende sectoren. We geven dan ook graag bouwadvies en doen complete implementaties van business case tot de oplevering van BI dashboards.

Kunnen wij u helpen?

Onze specialisten geven graag antwoord op uw vragen!

Smart solutions voor veel branches

In de 10 jaar dat wij bestaan, hebben wij meer dan 12 branches inzicht in hun
bedrijfsvoering gegeven. Dat allemaal door slimme inzetting van onze tools.

Meer weten over onze datawarehouse oplossingen?

Onze consultants hebben veel datawarehouse ervaring binnen een grote verscheidenheid aan branches. Eens verder brainstormen over de mogelijkheden voor jouw organisatie?

Maak kennis met onze specialist Arnoud van der Heiden