Een datawarehouse in 5 stappen

Om goed van start te gaan met datagedreven werken heb je data nodig. Maar met alleen data kun je nog niet zoveel. De verzamelde gegevens zijn in het begin namelijk ruw en onsamenhangend. Wil je er waardevolle informatie van kunnen maken en uiteindelijk beslissingen kunnen nemen op inzichten verkregen uit je data, dan zal je jouw data moeten opschonen en transformeren. Dit kost veel tijd en is foutgevoelig. Een datawarehouse kan je hierbij helpen. Een datawarehouse is een centraal verzamelpunt, een database, waarin gegevens uit verschillende bronnen worden opgeslagen op een manier die waardevolle inzichten mogelijk maakt.  

Wat is een datawarehouse? 

Een datawarehouse (DWH) is een centraal opslagpunt voor al je data uit verschillende bronnen. Het DWH verzamelt gegevens van verschillende tools, systemen en software, waaronder databases, spreadsheets, social media, marketingtools, CRM-, HRIS-, ERP-systemen en boekhoudpakketten. De opgeslagen data is niet langer ruw, maar wordt voordat het opgeslagen wordt grondig opgeschoond, gestructureerd en omgezet naar een heldere en begrijpelijke structuur. Dit proces van data ophalen, opschonen en inladen wordt ETL genoemd: Extract, Transform, Load. Het ETL-proces wordt minstens dagelijks automatisch uitgevoerd om het datawarehouse steeds bij te vullen. Dankzij het ETL-proces is het mogelijk om je data op een begrijpelijke en analysevriendelijke manier te presenteren. 

De werking van een datawarehouse in 5 stappen 

1. Het vaststellen van je bedrijfsprocessen, datawarehouse- en gegevensosplagstructuur
   Voordat je aan de slag kunt met je datawarehouse is het belangrijk om je bedrijfsprocessen duidelijk in kaart te brengen. Deze processen vormen namelijk de basis van je DWH-ontwerp. Wanneer je bedrijfsprocessen duidelijk zijn, kun je beslissen welke data relevant is om te verzamelen en welk opslagstructuur van je data het meest geschikt is voor de gewenste analyses en rapportages.
   
   Ook is het belangrijk om een goede datawarehousestructuur te kiezen, zodat je de data in je datawarehouse efficiënt kunt benutten. Je kunt je DWH inrichten volgens schema's, zoals een Snowflake Schema, Star Schema of OLAP-Cube. Deze schema's hebben als doel een geoptimaliseerde organisatie van de data, waardoor complexe queries (zoekopdrachten/gewenste inzichten van eindgebruikers) sneller kunnen worden uitgevoerd.
   
   In de meeste gevallen kun je het beste kiezen voor Star Schema's. Belangrijkste voordelen hiervan zijn eenvoud, leesbaarheid en snelheid. Hierbij verdeel je je bedrijfsprocessen in “fact” tabellen en dimensietabellen. De “fact” tabellen bevatten meetwaarden, zoals verkoopbedragen of aantallen en zijn gekoppeld aan verschillende dimensietabellen, zoals producten, klanten en tijd. Deze dimensietabellen geven context aan en bevatten gedetailleerde informatie over je bedrijfsprocessen.
2. Systemen koppelen en data verzamelen
   De tweede stap in het datawarehouseproces is het verzamelen van data uit alle softwaretools. Het is vrijwel altijd mogelijk om een real-time koppeling op te zetten met software. Met deze koppeling wordt data automatisch opgehaald en ingeladen, zodat je hier zelf geen omkijken naar hebt. Databronnen kunnen bijvoorbeeld zijn databases, je boekhoudpakket, CRM-systeem, maar ook Excelsheets.
3. Data opschonen en transformeren naar een heldere opslagstructuur
   Om juiste analyses te kunnen maken op je data moet de datakwaliteit worden gewaarborgd. Dit gebeurt door de verzamelde data eerst op de schonen; onregelmatigheden en onnodige gegevens worden verwijderd. Vervolgens moet je de data transformeren naar het gegevensopslagformaat, zoals vastgesteld bij de eerste stap. Bij data transformatie wordt de verzamelde data omgevormd naar een heldere opslagstructuur die geschikt is voor analyse en rapportage.
4. Data laden in het datawarehouse
   Na het opschonen en transformeren van de data is de volgende stap het laden van de data in het datawarehouse. Dit kan op verschillende manieren gebeuren, bijvoorbeeld door het laden van volledige tabellen of middels gedeeltelijke updates. Welke optie het handigst is, hangt af van de omvang en complexiteit van je dataset.
5. Data presenteren aan eindgebruikers
   Het uiteindelijke doel van een datawarehouse is om data zodanig op te slaan dat het mogelijk wordt om waardevolle inzichten aan eindgebruikers te presenteren. Na het doorlopen van de eerdere stappen wordt de data overgebracht naar een presentatieomgeving. Vervolgens kun je met behulp van Business Intelligence (BI) tools, zoals Microsoft Power BI, Tableau, QlikView en Google Looker Studio, interactieve rapporten, dashboards en visualisaties maken. BI-tools zijn programma's die speciaal gemaakt zijn om data op een visueel aantrekkelijke en begrijpelijke manier te presenteren aan eindgebruikers.
   
   De dashboards en rapporten vormen een duidelijke, visuele weerspiegeling van je data. Dit maakt betere besluitvorming mogelijk en zorgt ervoor dat je overzicht en inzicht krijgt in je bedrijf. Daarnaast bespaart het je tijd, omdat je niet meer meerdere tools/programma's individueel bij langs hoeft te gaan.

Waarom is een datawarehouse belangrijk? 

Een goed ingericht datawarehouse biedt een organisatie meerdere voordelen. Het DWH integreert gegevens van meerdere bronnen, waardoor gebruikers een centraal en volledig beeld krijgen van de organisatie en de bijbehorende processen. Daarnaast kun je erop vertrouwen dat de data kwalitatief goed en consistent is, waardoor het mogelijk wordt om betrouwbare beslissingen te nemen op basis van de inzichten uit data. Ook is het analyseren van data en het maken van de inzichten snel en gemakkelijk. 

Naast dat de beschikbare data en analyses kwalitatief goed zijn en inzichten bieden is het belangrijk om op te merken dat een datawarehouse historische gegevens behoudt. Zo kun je trends en patronen in de loop van de tijd analyseren. Bovendien biedt een DWH een goede basis tot het maken van voorspellingen middels Machine Learning, zodat je beter kunt anticiperen op toekomstige ontwikkelingen en kunt inspelen op nieuwe mogelijkheden. 

Schaalbaarheid en flexibiliteit voor groeiende datavereisten

Een goed datawarehouse ondersteunt niet alleen bij het beantwoorden van business vragen van vandaag, maar ook die van de toekomst. Een aantal punten die belangrijk zijn voor de toekomstbestendigheid van een datawarehouse zijn schaalbaarheid en flexibiliteit.  

Schaalbaarheid houdt in dat het datawarehouse soepel kan meegroeien met de toenemende datavolumes, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Clouddatawarehouse-oplossingen zijn vaak geschikt voor schaalbaarheid, omdat ze de mogelijkheid bieden om hun capaciteit te vergroten of te verminderen naargelang de datavereisten. Voorbeelden van bekende DWH-oplossingen in de cloud zijn Google BigQuery, Amazon Redshift en Microsoft Azure SQL. 

Flexibiliteit van een datawarehouse is belangrijk omdat technologie en datavereisten van je organisatie continu veranderen. Stel je bijvoorbeeld voor dat je organisatie momenteel alleen gestructureerde gegevens uit traditionele databases of spreadsheets verzamelt. In de loop van de tijd maak je bijvoorbeeld de keuze om ongestructureerde gegevens te gaan verzamelen van social media, sensoren in je magazijn of zelfs video. Een datawarehouse dat niet flexibel ingericht is kan niet zomaar deze nieuwe datavormen verwerken, de structuur van het DWH moet eerst worden aangepast. Dit zorgt ervoor dat je beperkt wordt in de mogelijkheden om waardevolle inzichten te verkrijgen uit al je bronnen. 

Opkomende trends: real-time inzichten via data streaming en de impact van AI/ML 

In de meeste datawarehouses wordt data periodiek ingeladen via het ETL-proces. Hierdoor zijn de inzichten die je hebt niet real-time. Met data streaming is dit wel mogelijk, wat betekent dat gegevens bijna direct beschikbaar zijn voor analyse, waardoor je sneller inzichten kunt verkrijgen en kunt reageren op veranderende omstandigheden. Een voorbeeld hiervan is live het gedrag volgen van een gebruiker op je website.  

Daarnaast zijn er steeds meer toepassingen mogelijk van Artificial Intelligence/Machine Learning in een datawarehouse.  Deze technieken maken het bijvoorbeeld mogelijk om geautomatiseerde analyses uit te voeren, complexe patronen te ontdekken en voorspellingen te maken. 

Een datawarehouse is de basis voor datagedreven werken. Het stelt organisaties in staat om data te verzamelen, op te schonen en te analyseren om waardevolle inzichten te verkrijgen. Hierdoor kun je betere beslissingen nemen, processen optimaliseren, trends identificeren en nieuwe kansen ontdekken. Een goed ontworpen en efficiënt datawarehouse, dat flexibel en toekomstbestendig is opgezet, vormt de kracht achter datagedreven werken.  

Heeft jouw organisatie hulp nodig bij het opzetten of optimaliseren van een datawarehouse? Neem gerust contact met ons op voor meer informatie!