Een datawarehouse is een gecentraliseerde opslagplaats voor alle gegevens met betrekking tot de bedrijfsvoering van een organisatie. Deze gegevens kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, waaronder transactiegegevens, financiële gegevens, klantgegevens en gegevens uit marktonderzoek.
Het datawarehouse biedt één enkel toegangspunt voor deze gegevens, waardoor besluitvormers gemakkelijk inzicht krijgen in de prestaties van de organisatie. Het data-warehouse kan ook worden gebruikt ter ondersteuning van data mining en predictive analytics initiatieven. Kortom, het data warehouse is een krachtig hulpmiddel voor organisaties die betere beslissingen willen nemen op basis van gegevens.
Datawarehouses worden ook gebruikt voor business intelligence, waarbij gegevens worden geanalyseerd om betere zakelijke beslissingen te nemen. Datawarehouses kunnen worden gebruikt om trends in de tijd te volgen, het gedrag van klanten te meten, enz.
Wat is een datawarehouse en wat doet het?
Een datawarehouse is een systeem dat is ontworpen voor het opslaan van grote hoeveelheden historische gegevens. Deze data wordt gebruikt om inzicht te krijgen in trends en patronen die zich over de tijd voordoen. Dit maakt datawarehouses ideaal voor zakelijke beslissingen, zoals het bepalen van toekomstige marketingcampagnes of het verbeteren van producten en diensten.
Wat is de evolutie van datawarehouses
Het Datawarehouse stelt gebruikers in staat de prestaties van hun organisatie te begrijpen en te verbeteren. De noodzaak om gegevens op te slaan ontstond naarmate computersystemen complexer werden en steeds grotere hoeveelheden informatie moesten verwerken. Data Warehousing is echter niet nieuw.
Hier zijn enkele belangrijke gebeurtenissen in de evolutie van het Datawarehouse
- 1960- Dartmouth en General Mills ontwikkelen in een gezamenlijk onderzoeksproject de termen dimensies en feiten.
- 1970- Nielsen en IRI introduceren dimensionale data marts voor de detailhandel.
- 1983- Tera Data Corporation introduceert een database management systeem dat specifiek is ontworpen voor beslissingsondersteuning.
- Data warehousing begon eind jaren tachtig toen IBM-medewerkers Paul Murphy en Barry Devlin het Business Datawarehouse ontwikkelden.
- Het echte concept werd echter gegeven door Inmon Bill. Hij werd beschouwd als de vader van het datawarehouse. Hij had geschreven over verschillende onderwerpen voor het bouwen, gebruiken en onderhouden van het warehouse & de Corporate Information Factory.
Hoe werkt een datawarehouse?
Een datawarehouse wordt gevoed door gegevens uit een verscheidenheid aan bronnen. Deze gegevens worden dan gecombineerd en opgeslagen in een datawarehouse. Er zijn twee belangrijke componenten van een datawarehouse: de databronnen en de datawarehouse-software
De databronnen kunnen variëren van financiële gegevens tot transactiegegevens en klantengegevens. Deze gegevens worden dan verzameld door de datawarehouse-software en opgeslagen in een centrale database. Dit maakt het gemakkelijk voor beslissers om de gegevens te bevragen en te analyseren.
Wat zijn de voordelen van een datawarehouse?
Een datawarehouse biedt verschillende voordelen, waaronder
– Eén centrale plek voor alle gegevens: Een datawarehouse geeft beslissers toegang tot alle relevante gegevens op één plek. Dit maakt het gemakkelijker om trends te identificeren en patronen te ontdekken
– Schalingsmogelijkheid: Een datawarehouse kan gemakkelijk worden uitgebreid om meer gegevens te kunnen verwerken. Dit is ideaal voor groeiende bedrijven die steeds meer data produceren
– Ondersteuning voor data mining en predictive analytics: Een datawarehouse kan worden gebruikt voor data mining en predictive analytics initiatieven. Dit maakt het mogelijk om inzicht te krijgen in toekomstige trends en het gedrag van klanten te voorspellen
Wat zijn de nadelen van een datawarehouse?
Een datawarehouse heeft ook een aantal nadelen, waaronder:
– Hoge kosten: Een datawarehouse kan duur zijn om te bouwen en te onderhouden. Dit is vooral het geval als er veel databronnen zijn die moeten worden gecombineerd en opgeslagen in het datawarehouse
– Complexiteit: Een datawarehouse kan complex zijn om te bouwen en te onderhouden. Dit komt vooral door de vele databronnen die moeten worden gecombineerd. Daarnaast is het belangrijk om de juiste datawarehouse-software te kiezen die aan al uw eisen voldoet.
Waarin verschilt een datawarehouse van andere gegevensopslagsystemen?
Een datawarehouse is een speciale vorm van gegevensopslagsysteem. Het verschilt van andere gegevensopslagsystemen, zoals databanken, doordat het is ontworpen om grote hoeveelheden historische gegevens op te slaan. Daarnaast is een datawarehouse ook bedoeld om inzicht te bieden in trends en patronen die zich over de tijd voordoen. Dit maakt datawarehouses ideaal voor zakelijke beslissingen.
De toekomst van datawarehousing in de Cloud
Nu bedrijven de overstap maken naar de cloud, geldt dat ook voor hun databases en datawarehousing tools. De cloud biedt vele voordelen: flexibiliteit, samenwerking en toegankelijkheid vanaf elke locatie, om er maar een paar te noemen. Populaire tools zoals Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL Datawarehouse, Snowflake en Google BigQuery bieden bedrijven eenvoudige manieren om hun cloudgegevens op te slaan en te analyseren.
Het cloudmodel verlaagt de toegangsdrempels, met name kosten, complexiteit en lange time-to-value, die traditioneel de invoering en het succesvolle gebruik van datawarehousingtechnologie hebben beperkt. Het stelt een organisatie in staat de capaciteit van het datawarehouse naar behoefte op of af te schalen. Bovendien kunt u snel en eenvoudig aan de slag met een datawarehouse in de cloud. Dit vereist noch een enorme investering vooraf, noch een tijdrovend (en niet minder kostbaar) implementatieproces.
De cloud datawarehouse-architectuur elimineert grotendeels de risico’s die inherent zijn aan het on-premise datawarehouse-paradigma. U hoeft geen hardware en software te budgetteren en aan te schaffen. U hoeft geen begrotingspost te reserveren voor jaarlijks onderhoud en ondersteuning. In de cloud verdwijnen de kostenoverwegingen waarmee datawarehouse teams zich traditioneel bezighouden zoals de budgettering voor geplande en ongeplande systeemupgrades.
Hoe kun je een datawarehouse ontwerpen?
Er zijn twee belangrijke datawarehouse-architecturen, namelijk de centrale datawarehouse-architectuur en de federatieve datawarehouse-architectuur.
De centrale datawarehouse-architectuur is een traditioneel ontwerp waarin alle gegevens van verschillende bronnen in één datawarehouse wordt opgeslagen. Dit maakt het mogelijk dat eindgebruikers direct toegang hebben tot alle beschikbare informatie in het bedrijf. Het nadeel van deze aanpak is dat het datawarehouse snel kan groeien en moeilijk te beheren is.
De federatieve datawarehouse-architectuur is een meer moderne aanpak waarin gegevens uit verschillende datawarehouses worden gecombineerd in één datasysteem. Dit maakt het mogelijk dat eindgebruikers toegang hebben tot alle benodigde informatie, zonder dat het datawarehouse onoverzichtelijk wordt. Het nadeel van deze aanpak is dat het moeilijker is om gegevens te combineren en dat er een hogere kans is op gegevensinconsistentie.
Hoe verhoudt een data mart zich tot een datawarehouse?
Een datawarehouse is een centrale opslagplaats voor alle bedrijfsinformatie. Een datamart is een kleinere versie van een datawarehouse en bevat alleen de gegevens die nodig zijn voor een specifieke toepassing of afdeling.
De datamart-architectuur wordt vaak gebruikt om datawarehouses te bouwen omdat het makkelijker is om een kleiner systeem op te zetten dan het opzetten van een compleet datawarehouse. Bovendien is het eenvoudiger om gegevens te extraheren, transformeren en laden in een datamart dan in een datawarehouse.
Wat is een datawarehouse management systeem?
Een datawarehouse management systeem (DWMS) is een softwarepakket dat wordt gebruikt om datawarehouses te bouwen, beheren en onderhouden. DWMS-software maakt het mogelijk dat bedrijven hun bedrijfsinformatie efficiënter kunnen opslaan, extraheren, transformeren en laden.
DWMS-software biedt ook tools voor het maken van datamodellen, het genereren van rapporten en het uitvoeren van analyses. Sommige DWMS-pakketten bevatten ook data mining-tools die kunnen worden gebruikt om nieuwe inzichten te winnen uit de datawarehouse-gegevens.
Wat is een data lake?
Een data lake is een centrale opslagplaats voor alle bedrijfsinformatie, waar gegevens worden opgeslagen in hun ruwe, ongestructureerde vorm. Data lakes worden vaak gebruikt in combinatie met datawarehouses, zodat bedrijven de datawarehouse-gegevens kunnen gebruiken om nieuwe inzichten te winnen uit de data lake-gegevens.
Data lakes bieden een flexibelere en schaalbare opslagoplossing dan datawarehouses omdat er geen beperkingen zijn op de manier waarop de gegevens kunnen worden opgeslagen. Bovendien is het eenvoudiger en goedkoper om data lakes uit te breiden dan datawarehouses.
Wat is een datastreaming platform?
Een datastreaming platform is een softwarepakket dat wordt gebruikt om gegevensstromen te verwerken en te analyseren. Datastreaming platforms bieden realtime toegang tot gegevensstromen, waardoor bedrijven in staat zijn snel actie te ondernemen op basis van nieuwe inzichten.
Datastreaming platforms werken samen met datawarehouses en data lakes, waardoor bedrijven de voordelen van beide systemen kunnen gebruiken. Bovendien bieden datastreaming platforms een hogere mate van flexibiliteit en schaalbaarheid dan traditionele datawarehouses.
Hoe kunt u beginnen met het gebruik van een datawarehouse voor uw zakelijke behoeften?
Als u datawarehouse-software wilt gebruiken, heeft u twee opties: u kunt een datawarehouse bouwen of een datawarehouse afnemen.
Wanneer u ervoor kiest om een datawarehouse te bouwen, moet u de benodigde hardware en software aanschaffen en installeren. Vervolgens moet u de gegevensstromen configureren die naar het datawarehouse moeten worden gestuurd. Tot slot moet u de datawarehouse beheren en onderhouden.
Wanneer u ervoor kiest om een datawarehouse af te nemen, wordt het datawarehouse geleverd als een service door een datawarehouse-provider. U hoeft zich geen zorgen te maken over de hardware of software die nodig is om het datawarehouse draaiende te houden. Bovendien bent u niet verantwoordelijk voor het beheer en onderhoud van het datawarehouse.
Welke leveranciers zijn er voor Datawarehouses?
Er zijn veel datawarehouse-leveranciers op de markt. Sommige van de meest populaire datawarehouse-leveranciers zijn Microsoft, Oracle, IBM en Amazon.
Microsoft biedt een datawarehouse-product genaamd SQL Server. SQL Server is een relationele database die kan worden gebruikt voor het opslaan, extraheren, transformeren en laden van gegevens.
Oracle biedt een datawarehouse-product genaamd Oracle Database. Oracle Database is ook een relationele database die kan worden gebruikt voor het opslaan, extraheren, transformeren en laden van gegevens.
IBM biedt een datawarehouse-product genaamd DB2. DB2 is ook een relationele database die kan worden gebruikt voor het opslaan, extraheren, transformeren en laden van gegevens.
Amazon biedt een datawarehouse-product genaamd Amazon Redshift. Amazon Redshift is een cloud-based datawarehouse-dienst die kan worden gebruikt voor het opslaan, extraheren, transformeren en laden van gegevens.
Hoe kies je de juiste datawarehouse-leverancier?
Als u op zoek bent naar een datawarehouse-leverancier, zijn er een aantal factoren waarmee u rekening moet houden. Ten eerste moet u bepalen welk type datawarehouse u nodig heeft. Er zijn twee hoofdtypen datawarehouses: relationele databases en OLAP-cubes.
Relationele databases, zoals Microsoft SQL Server, Oracle Database en IBM DB2, zijn geschikt voor het opslaan van gegevens die eenvoudig te structureren en te bevragen zijn.
OLAP-cubes, zoals Microsoft SQL Server Analysis Services en Oracle Essbase, zijn geschikt voor het opslaan van gegevens die moeilijker te structureren en te bevragen zijn.
Ten tweede moet u bepalen welk platform u nodig hebt.
Er zijn drie hoofdplatformen: on-premises, cloud-based en hybride.
On-premise datawarehouses worden geleverd als hardware of software die op uw eigen servers moet worden geïnstalleerd.
Cloud-based datawarehouses worden geleverd als diensten die via het internet kunnen worden afgenomen.
Hybride datawarehouses zijn een combinatie van on-premise en cloud-based datawarehouses. Een hybride datawarehouse maakt gebruik van zowel on-premise servers als cloud servers.
Ten derde moet u bepalen welke functionaliteit u nodig heeft.
Er zijn vier hoofdfunctionaliteiten: opslag, extrahering, transformatie en laden.
Opslag is de capaciteit van het datawarehouse om gegevens op te slaan.
Extrahering is de mogelijkheid om gegevens uit het datawarehouse op te halen.
Transformatie is de mogelijkheid om de gegevens in het datawarehouse te transformeren.
Laden is de mogelijkheid om nieuwe gegevens in het datawarehouse te laden.
Ten vierde moet u bepalen hoeveel gegevens u wilt opslaan.
Er zijn twee hoofdgroottes: kleine datawarehouses en grote datawarehouses.
Kleine datawarehouses kunnen tot 100 gigabyte aan gegevens opslaan.
Grote datawarehouses kunnen meer dan 100 gigabyte aan gegevens opslaan.
Ten vijfde moet u bepalen hoe snel de gegevens in het datawarehouse veranderen.
Er zijn twee hoofdsnelheden: real-time en batch.
Real-time datawarehouses worden bijgewerkt in real-time, wat betekent dat de gegevens in het datawarehouse altijd up-to-date zijn.
Batch datawarehouses worden bijgewerkt in batches, wat betekent dat de gegevens in het datawarehouse niet altijd up-to-date zijn.
Waarom is opleiding belangrijk?
Opleiding is belangrijk omdat het u de kennis en vaardigheden geeft die u nodig heeft om datawarehouses te bouwen, te beheren en te gebruiken. Zonder de juiste opleiding zult u niet in staat zijn om datawarehouses optimaal te benutten.
Welke trainingen kan ik volgen?
Er zijn verschillende trainingen die u kunt volgen om datawarehouses te leren bouwen, beheren en gebruiken. Sommige van deze trainingen worden aangeboden door datawarehouse-leveranciers, terwijl andere worden aangeboden door onafhankelijke opleidingsinstituten. Hieronder vindt u afankelijk van de achterliggende kennis verschillende trainingen.
Conclusie
Een datawarehouse is een krachtig hulpmiddel voor organisaties die betere beslissingen willen nemen op basis van gegevens. Het biedt verschillende voordelen, waaronder één centrale plek voor alle gegevens, schalingsmogelijkheden en ondersteuning voor data mining en predictive analytics. Aan de andere kant zijn er ook een aantal nadelen, waaronder hoge kosten en complexiteit.
