Wat is een datawarehouse?
Uw bedrijf heeft data opgeslagen staan op allerlei locaties. U heeft een boekhoudsysteem, een HR- en salarispakket, een Enterprise Resource Planning (ERP)-systeem, een Customer Relationship Management (CRM) systeem voor uw relatiebeheer 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 worden gegevens verzameld 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, om vervolgens te dienen als input voor uw bedrijfsrapportages.
Alle ins- en outs ontdekken omtrent datawarehousing?
Download dan direct onze gratis whitepaper en ontdek alle mogelijkheden.
Enterprise Data Warehousing
Vaak wordt een datawarehouse gezien als een complexe en dure oplossing welke geassocieerd wordt met grote bedrijven. Dit hoeft zeker niet zo te zijn. Indien een organisatie met twee of meer systemen werkt en de wens heeft om aan de slag te gaan met BI spreken we al over een datawarehouse. Op deze manier kan deze kennis ook worden ingezet binnen het MKB. Echter, hoe groter het bedrijf, des te meer verschillende pakketten er over het algemeen worden gebruikt. Daarnaast zullen er dan diverse gebruikers zijn over verschillende afdelingen, met hun eigen wensen en taken. Bij een groot bedrijf wordt Enterprise Data Warehousing (EDW) dus echt onmisbaar: het zorgt dat u grip houdt op het bedrijf over alle vestigingen, afdelingen en teams.
ETL Proces
Datawarehousing draait om het verzamelen, samenvoegen en beschikbaar stellen van data uit verschillende bronsystemen. De term die hiervoor wordt gebruikt in Business Intelligence is Extract, Transform and Load (ETL). Het maken van een handmatige export in bijvoorbeeld Exact Online (Extract), het openen van deze export in Microsoft Excel om vervolgens diverse berekeningen en filteringen te doen (Transform) en dit vervolgens op te slaan en te gebruiken voor analyses (Load) zou al een simpel voorbeeld kunnen zijn van een ETL proces. Als men meerdere bronnen gaat gebruiken voor analyses, geautomatiseerd de data uit deze bronsystemen dagelijks gaat ophalen en rapportages periodiek gaat vernieuwen op basis van deze verzamelde data uit meerdere bronnen, dan kunt u spreken van datawarehousing
API
Datawarehousing begint bij het ophalen van de brondata. Dit kunnen zeer verschillende systemen zijn, zoals boekhoudsystemen, salarisadministraties, CRM-systemen, HRM-systemen en ERP-pakketten.Voor veel pakketten maken we gebruik van een zogenaamde application programming interface (API) om deze brondata op te halen. Eigenlijk is een API een soort balie waar men gegevens kan ophalen door op de juiste manier in te loggen en dan de gewenste informatie te vragen. Deze balies hebben echter vaak limieten per dag of snelheidsbeperkingen, waardoor u niet alle analyses direct op deze brondata kunt doen. We halen deze data dus dagelijks op, meestal ‘s nachts, zodat deze daarna de hele dag beschikbaar is voor rapportagedoeleinden. Zo kunt u het bedrijf draaiende te houden zonder tegen deze limieten van de leverancier aan te lopen en tegelijkertijd alle vragen vanuit de organisatie beantwoorden
Verder praten over de mogelijkheden van een datawarehouse voor uw organisatie?
Neem dan vrijblijvend contact met ons op, of plan een vrijblijvende kennismaking in.
