Uw bedrijf heeft data opgeslagen staan op allerlei locaties. U heeft een boekhoudsysteem, een salarispakket, een ERP-systeem, een productieplanning of een projectenregistratie. Meestal staat dit in verschillende systemen, van diverse leveranciers. Natuurlijk wilt u deze gegevens combineren. Door deze data in een datawarehouse te plaatsen is dit mogelijk. In een datawarehouse wordt data op een slimme en efficiënte manier verzameld, gevalideerd en gestructureerd vanuit verschillende bronsystemen. Een datawarehouse fungeert dus als één centrale locatie om data op te slaan, waarna u data kunt samenvoegen, vergelijken, transformeren en combineren welke kunnen dienen als input voor uw bedrijfsrapportages.
Het datawarehouse kunt u zien als het hart van de Business Intelligence oplossing. Vanuit een Business Intelligence tool, zoals Microsoft Power BI, kan een koppeling gemaakt worden met het datawarehouse. Vanuit hier functioneert het als dé bron van informatie voor het maken van analyses en rapportages. Dit biedt waardevolle inzichten voor alle betrokkenen binnen de organisatie om gericht te kunnen sturen en strategische beslissingen te kunnen nemen.
Door de gegevens één of meerdere keren per dag te repliceren naar een datawarehouse heeft u altijd uw gegevens ter beschikking om te analyseren. Het koppelen van deze bronnen is voor veel organisaties al een probleem, omdat er voor veel bronsystemen geen standaard koppelingen beschikbaar zijn. Wanneer het bronsysteem alsnog gekoppeld is, zult u merken dat veel cloudomgevingen beperkingen hebben met betrekking tot de hoeveelheid data welke kan worden opgehaald. Hierdoor is het ophalen van gegevens vaak traag of beperkt.
Ook bronsystemen met eigen databases zijn vaak niet geschikt om uitgebreide analyses op uit te voeren. Deze beperkingen heeft uw datawarehouse niet: u maakt als het ware een analyseomgeving met al uw gegevens, waar u vervolgens rapportages voor kunt ontwikkelen. Het datawarehouse is gemaakt om grote hoeveelheden data aan te kunnen, zonder de oorspronkelijke bronsystemen te belasten. Hierdoor ontstaan er geen beperkingen in het gebruik van de oorspronkelijke bronsystemen, en is de data in het datawarehouse 24/7 ter beschikking. De data wordt in een datawarehouse, door middel van transformaties, efficiënter opgeslagen. Dit is handig omdat data in uw bronsysteem anders gebruikt wordt dan dat deze gebruikt gaat worden in uw bedrijfsrapportages.
Vaak wordt een datawarehouse gezien als een complexe en dure oplossing welke geassocieerd wordt met ‘grotere’ bedrijven. Echter is dit niet altijd het geval. Datawarehouses hoeven niet complex te zijn, en kunnen ook zeer goed ingezet worden binnen het MKB. Indien een organisatie met 2 of meer bronsystemen werkt en de wens heeft om aan de slag te gaan met BI, AI of andere analytics toepassingen, kan een datawarehouse een uitkomst zijn doordat data gecentraliseerd wordt opgeslagen. Binnen het MKB zien we dan ook dat een datawarehouse vaak wordt ingezet als centraal systeem waarin alle bronsystemen, online of offline, samen komen om vanuit daar rapportages te ontwikkelen.
Binnen het grootbedrijf kan het een datawarehouse op verschillende manieren ingezet worden. Net zoals bij het MKB kan het datawarehouse dienen als centrale bron (waarin meerdere bronsystemen samen komen) voor de ontwikkeling van bedrijfsrapportages. Het datawarehouse kan in sommige gevallen ook ingezet worden om data vanuit verschillende bronsystemen uit te wisselen. Zo kunt u de klantgegevens die uw accountmanagers aanmaken in uw CRM-systeem, automatisch in uw boekhoudpakket laten overnemen. Of de uren die uw medewerkers schrijven in uw projectenregistratie automatisch laten boeken in uw boekhouding. Niet alleen efficiënt, maar ook bevorderlijk voor het verhogen van uw datakwaliteit.
De grootste voordelen van een datawarehouse
Ontlasten van bronsystemen
Via het datawarehouse kunnen complexe analyses gemaakt worden, zonder de bronsystemen hierbij te belasten. Zo wordt ervoor gezorgd dat deze ten alle tijden operationeel blijven.
Versnellen van responstijden
Bronsystemen kunnen niet goed omgaan met grote hoeveelheden data. Een datawarehouse is speciaal ontworpen om grote hoeveelheden data snel op te halen, en te analyseren.
Historie opbouwen
Bronsystemen bewaren vaak niet de historie van cruciale cijfers. Het systeem overschrijft ze vaak. In een datawarehouse worden deze cijfers wel opgeslagen.
Verhogen van de datakwaliteit
Een goede analyse valt of staat met goede datakwaliteit. Middels een datawarehouse kan data structureel verbetert worden, door gegevens automatisch te corrigeren tijdens het laden.
Data combineren
Door interne- en externe data samen te voegen in een datawarehouse en compatibel te maken, creëert u één versie van de waarheid die dient als input voor alle bedrijfsanalyses.
Vaste definities van data
De definities van data zijn in ieder softwarepakket anders. Denk bijvoorbeeld aan omzet en marge. Door data samen te laten komen in een datawarehouse creëert u hier één definitie voor.
Het opzetten van een datawarehouse
Het opzetten en inrichten van een datawarehouse is erg bedrijfsspecifiek, en daarom maatwerk. De stappen die genomen dienen te worden zijn afhankelijk van de bronsystemen binnen uw organisatie en de manier waarop de data op dit moment verwerkt wordt. Uiteraard spelen uw wensen hierin ook een grote rol. Want wat wilt u met uw data gaan doen?
Afhankelijk van bovenstaande factoren kan een roadmap opgesteld worden. Hierbij wordt er gekeken naar welke onderdelen binnen een datawarehouse als eerste opgepakt kunnen en moeten worden, en welke volgorde hierin het meest logisch is. Zo kan er bijvoorbeeld gestart worden met een relatief wat kleiner deelproject, om snel tot een eerste succes te komen.
Is uw organisatie toe aan een datawarehouse?
Doe de gratis quickscan, en ontdek direct of uw organisatie een datawarehouse nodig heeft.
Verder praten over de mogelijkheden van een datawarehouse voor uw organisatie?
Plan dan vrijblijvend een kennismaking in en ontdek de mogelijkheden passend bij uw organisatie.
