Heb je diverse systemen binnen het bedrijf met verschillende datasets waardoor je van het ene systeem naar het andere gaat om een rapport te kunnen maken? Misschien beschik je zelfs al over Business Intelligence (BI) software, maar blijkt het vinden van alle gegevens voor het maken van rapportages nog steeds een uitdaging. Of het proces verloopt veel te traag omdat de bronsystemen niet om kunnen gaan met het ophalen van real-time gegevens bovenop de transactieverwerking.
Ruwe gegevens zijn precies dat – ruw en onbewerkt. Een datawarehouse zorgt ervoor dat de onbewerkte gegevens worden opgeschoond, geherstructureerd en hernoemd, zodat ze toegankelijker en gebruiksklaar zijn. Business intelligence-tools maken rapportage eenvoudiger, maar datawarehouses maken je gegevens pas écht bruikbaar.
De beste inzichten ontstaan door gegevens uit zoveel mogelijk bronnen te verzamelen en deze met elkaar in relatie te brengen. Behalve het feit dat verschillende bronnen moet worden ontsloten, worden de gegevens in die bronnen vaak ook nog in verschillende formaten opgeslagen. Dit maakt het lastig om deze voor analyses te gebruiken.
Een datawarehouse zorgt ervoor dat deze data gecentraliseerd én geconsolideerd in hetzelfde formaat wordt opgeslagen, klaar voor analyse.
Wanneer het opvragen van gegevens voor analyse direct op de bronsystemen plaatsvindt kan dit een grote impact hebben op de performance van deze bronsystemen. Door deze gegevens voor analyse over te brengen naar een datawarehouse wordt het operationele systeem ontlast.
Om een totaalbeeld te krijgen van de bedrijfsvoering, moeten zowel interne data (uit ERP, CRM en financiële systemen) als externe omgevingsdata op één plek samenkomen en vervolgens worden gegroepeerd. Het datawarehouse vormt dé centrale plek waarin alle data op een uniforme manier wordt gestructureerd, en dient als de “single source of the truth” voor alle informatievraagstukken, waardoor iedereen met dezelfde gegevens werkt.
Ze kunnen bijvoorbeeld met een enkele muisklik van jaarniveau, naar kwartaal-, naar maandniveau springen en snel schakelen tussen de klantdimensie en de productdimensie, terwijl de indicator vast blijft. Op deze manier kunnen de eindgebruikers snel en flexibel inzicht krijgen in de bedrijfsprestaties.
Bronsystemen houden gewoonlijk geen geschiedenis bij van bepaalde gegevens. Als een klant bijvoorbeeld verhuist, of een product naar een andere productgroep wordt verplaatst, worden de (oude) gegevens hoogstwaarschijnlijk overschreven. Dit betekent dat ze uit het systeem verdwijnen - of dat ze in ieder geval erg moeilijk te traceren zijn. Dat is jammer, want soms willen we de bedrijfsprestaties niet alleen van de huidige context maar ook vanuit historisch perspectief kunnen bekijken.
Een datawarehouse zorgt ervoor dat gegevenswijzigingen in het bronsysteem worden vastgelegd, waardoor historische analyse mogelijk is.
De kwaliteit van de gegevens in de diverse bronsystemen wordt door gebruikers en stakeholders vaak overschat. Vaak laat de kwaliteit van die gegevens sterk te wensen over. Wanneer we een datawarehouse gebruiken, kunnen we de datakwaliteit sterk verbeteren door - waar mogelijk - de data tijdens het laden te corrigeren, of direct in het bronsysteem
Met een datawarehouse wordt al uw data naar één centrale locatie gestuurd die meestal op een eigen server staat. Dat betekent dat uw gegevens worden ondersteund door vier bronnen: de originele bron, de back-up, het datawarehouse en de back-up voor het datawarehouse.
Een datawarehouse maakt het ook gemakkelijker om veilige toegang te bieden aan gebruikers die specifieke gegevens nodig hebben, maar niet overal toegang toe zouden moeten hebben.
Download de onderstaande klantcase en lees hoe Shuttel Discovery door toepassing van een datawarehouse in staat is om snellere en betere beslissingen te nemen op basis van real-time data.
.png?width=1200&name=Kopie%20van%20Zonder%20titel%20(1).png)
