Clouddatawarehouses hosten en analyseren gegevens voor moderne bedrijven om snellere beslissingen en duidelijkere inzichten mogelijk te maken. Ze verenigen informatie binnen bedrijven, voeren snel complexe analyses uit en geven teams nauwkeurige antwoorden zonder te vertrouwen op verouderde infrastructuur. Datawarehouse-as-a-service (DWaaS) is een groeiend businessmodel, waarbij de omvang van de wereldwijde DWaaS-markt naar verwachting zal stijgen van $ 6.85 miljard in 2024 tot $ 8.13 miljard in 2025.

Hieronder leggen we uit hoe cloud data warehouses werken, welke problemen ze oplossen en wat je moet zoeken in een serviceprovider.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is een clouddatawarehouse?
  
• Hoe werkt een clouddatawarehouse?
  
• Hoe drijven datapijplijnen clouddatawarehouses aan?
  
• Welke bedrijfsproblemen lost een datawarehouse in de cloud op?
  
• Wat zijn de belangrijkste kenmerken van een clouddatawarehouse?
  

Wat is een clouddatawarehouse?

Een clouddatawarehouse is een centrale plek om data op te slaan en te analyseren. Het leeft in de cloud, wat betekent dat je team overal toegang heeft tot gegevens en ermee kan werken, en je hoeft zelf geen infrastructuur te onderhouden.

Het idee is om gegevens uit je hele bedrijf te verzamelen (bijv. verkoop, marketing, klantenservice, financiën) en deze op te slaan op één plek die geschikt is voor analyse. Deze gegevens kunnen afkomstig zijn uit uw CRM-systeem (Customer Relationship Management), webanalyseplatform, productgebruikslogboeken of interne databases. Het magazijn neemt alles op en organiseert het zodat het klaar is voor query's en rapportages.

In tegenstelling tot traditionele datawarehouses die op fysieke servers in je kantoor staan, schalen datawarehouses in de cloud mee met je groei. Als je begint met een paar miljoen rijen gegevens en eindigt met een paar miljard, dan breidt het platform zich achter de schermen uit om het allemaal aan te kunnen - je hoeft geen nieuwe servers te installeren of je architectuur aan te passen.

Ook haal je snel inzichten uit je data. Een clouddatawarehouse is gebouwd om snel zware analyses uit te voeren. Je kunt grote datasets filteren, groeperen, samenvoegen en berekenen zonder de zaken te vertragen.

Hoe werkt een clouddatawarehouse?

Een clouddatawarehouse zet ruwe, verspreide gegevens om in gestructureerde, query-klare inzichten. De meeste teams communiceren met het magazijn door rechtstreeks SQL-query's (Structured query Language) te schrijven of door het te verbinden met downstreamplatforms, zoals Looker, Tableau, Mode of interne apps, met behulp van standaardstuurprogramma's en aanmeldformulier programmeerinterfaces (API's).

Dit is wat er achter de schermen gebeurt om het allemaal te laten werken.

Opname van gegevens

Je haalt gegevens op uit meerdere bronnen (bijvoorbeeld CRM-platforms, webapps, financiële tools) en voert ze in het magazijn in via een extract, transform en load (ETL) of extract, load en transform (ELT) proces. Dit is wat die stappen inhouden:

• Extraheren: Je pull ruwe gegevens van de oorspronkelijke bron.

• Transformeren: Je schoont de gegevens op, formatteert ze opnieuw en normaliseert ze.

• Laden:__ Je verplaatst de gegevens naar het magazijn.

Organisatie van gegevens

Zodra de gegevens zijn geladen, worden ze opgeslagen in een structuur die is afgestemd voor analyse. De meeste cloudwarehouses gebruiken kolomopslag, wat betekent dat ze gegevens per kolom ordenen in plaats van per rij. Dit maakt het scannen en filteren van grote volumes sneller, vooral als je slechts in een paar kolommen tegelijk geïnteresseerd bent.

Opslag is verdeeld over veel machines in de cloud. Dat geeft het systeem horizontale schaalbaarheid: je kunt terabytes (TB's) of petabytes (PB's) opslaan zonder je setup te wijzigen. Het betekent ook dat het systeem gegevens achter de schermen kan repliceren en partitioneren om ze sneller op te halen. Het magazijn beheert schijfruimte, redundantie en opslagoptimalisatie voor u.

Berekening en verwerking

Als je het magazijn een vraag stelt via SQL of een business intelligence (BI) tool, wordt de query gesplitst over meerdere parallelle rekenknooppunten. Dit staat bekend als massaal parallelle verwerking (MPP) en het stelt cloudwarehouses in staat om complexe analyses snel en op grote schaal uit te voeren.

Het systeem wijst net genoeg rekenkracht toe om je query efficiënt uit te voeren en sluit deze vervolgens af wanneer deze is voltooid. Als meerdere teams tegelijkertijd gegevens opvragen, kan het platform workloads isoleren of extra clusters openen om de prestaties consistent te houden. Opslag en computing zijn ontkoppeld, zodat ze onafhankelijk van elkaar kunnen groeien. Query's die op oudere systemen uren zouden duren, kunnen binnen enkele seconden worden geretourneerd, zelfs wanneer miljarden rijen met gegevens worden gescand of meerdere grote tabellen worden samengevoegd.

Hoe drijven datapijplijnen clouddatawarehouses aan?

Een datawarehouse in de cloud is slechts zo nuttig als de gegevens die erin stromen. Dat is waar datapijplijnen om de hoek komen kijken. Datapijplijnen verplaatsen gegevens van de plaats waar ze zijn gegenereerd (d.w.z. je apps, databases en tools van derden) naar het magazijn, waar ze kunnen worden opgevraagd en geanalyseerd. Ze verwerken het ETL- of ELT-proces, extraheren gegevens uit bronsystemen, transformeren of schonen die gegevens en laden ze in het magazijn. Sommige pijplijnen worden volgens een schema uitgevoerd en halen elk uur of één keer per dag gegevens op. Andere zijn gebouwd om gegevens continu in realtime te verplaatsen. Hoe dan ook, het doel is om ervoor te zorgen dat je magazijn altijd de huidige staat van het onderneming weerspiegelt.

Goed ontworpen pijplijnen zorgen ervoor dat gegevens schoon, consistent en op tijd worden verplaatst. Zij zorgen ervoor dat nieuwe transacties, gebeurtenissen en updates met minimale vertraging in het magazijn verschijnen en ze formatteren gegevens zodat analisten dat niet hoeven te doen. Datapijplijnen verminderen het risico op inconsistentie of menselijke fouten, en ze groeien automatisch naarmate de gegevensvolumes groeien.

In het verleden bouwden teams vaak zelf pijplijnen: ze schreven scripts, planden taken in en beheerden herhalingen en mislukkingen. Die aanpak werkt een tijdje, maar is broos en het onderhoud is tijdrovend. Tegenwoordig integreren veel clouddatawarehouses rechtstreeks met populaire apps en services via vooraf gebouwde connectoren of native pijplijnen. Dit maakt ze gemakkelijker in te stellen en veel betrouwbaarder om te gebruiken. Stripe Data Pipeline is een goed voorbeeld: het synchroniseert Stripe-gegevens rechtstreeks met je bestemming voor gegevensopslag. De Stripe-gegevens komen schoon, actueel en klaar voor query's aan.

Pijplijnen maken je datawarehouse dynamisch: ze worden voortdurend vernieuwd en zijn altijd klaar. Ongeacht of je brongegevens zich in software-as-a-service (SaaS)-tools, productiedatabases of gebeurtenisstromen bevinden, pijplijnen zorgen ervoor dat de stroom gaande blijft.

Welke bedrijfsproblemen lost een datawarehouse in de cloud op?

Cloud data warehouses kunnen al lang bestaande, diep gevoelde problemen oplossen die op gegevens gebaseerde besluitvorming in de weg staan. Deze platforms zijn gebouwd om het soort wrijving aan te pakken dat teams vertraagt en het moeilijk maakt om het grotere geheel te zien. Hier maken ze het grootste verschil.

Gegevens in silo's, niet-verbonden gegevens

Organisaties hebben vaak gegevens in tientallen systemen: facturatiegegevens op de ene plek, klantbetrokkenheidsgegevens op een andere, productanalyse nog ergens anders. Wanneer gegevens zich in silo's bevinden, is het bijna onmogelijk om een volledig, betrouwbaar beeld van de onderneming te krijgen.

Een clouddatawarehouse lost dit op door gegevens uit de hele bundel te consolideren in één geïntegreerd systeem. Dankzij deze centralisatie kunnen teams gegevens uit verschillende bronnen (bijvoorbeeld over campagneprestaties en verkoopconversie) samenvoegen, zodat ze patronen kunnen ontdekken en betere beslissingen kunnen nemen. Het breekt de technische en organisatorische muren af die het inzicht gefragmenteerd houden.

Trage, onbetrouwbare analyses

Verouderde databases en on-premise systemen zijn niet gebouwd om realtime dashboards of zware analytische workloads te ondersteunen. Ze hebben vaak moeite met grote datakoppelingen, complexe query's lopen time-outs op of hebben 's nachts batchtaken nodig om alleen al een wekelijks rapport te genereren.

Datawarehouses in de cloud geven die dynamiek een nieuwe wending. Ze zijn ontworpen om enorme datasets snel en consistent te verwerken. Dankzij gedistribueerd computergebruik en kolomopslag kunnen ze binnen enkele seconden resultaten retourneren, zelfs wanneer ze miljarden rijen scannen. Dat betekent dat er geen knelpunten meer zijn tussen vragen en inzichten, en dat er minder tijd wordt besteed aan het wachten op datateams om rapporten uit te voeren.

Hoge kosten van infrastructuur en onderhoud

Het intern runnen van een traditioneel datawarehouse betekent het kopen van servers, het aanschaffen van opslag, het installeren van software, het configureren van beveiliging, het inhuren van specialisten om het magazijn te onderhouden en het herhalen van die cyclus naarmate je onderneming groeit. Het is duur, inflexibel en arbeidsintensief.

Een clouddatawarehouse regelt dat allemaal voor je. Er is geen hardware om te beheren, geen onderhoudsvensters en geen provisioninglimieten. Je betaalt alleen voor de opslag en het rekenkracht die je gebruikt, en het platform wordt automatisch geschaald als je gegevensbehoeften veranderen. Het is een duurzamere manier om een datastrategie te ondersteunen, vooral voor teams die willen groeien zonder voortdurend te hoeven herinvesteren in infrastructuur.

Beperkte toegang en samenwerking

Wanneer gegevens moeilijk toegankelijk zijn, of dat nu komt omdat ze vastzitten in een verouderd systeem, opgesloten zitten achter technische barrières of slechts beschikbaar zijn voor een handvol gebruikers, worden ze niet gebruikt. Samenwerking lijdt eronder en beslissingen zijn meer gebaseerd op instinct dan op bewijs.

Clouddatawarehouses zijn overal toegankelijk, voor iedereen met de juiste rechten. Dat maakt het voor cross-functionele teams gemakkelijker om gegevens in gedeelde dashboards te verkennen of hun eigen analyses uit te voeren. Financiën, marketing, en bedrijfsvoering werken allemaal vanuit dezelfde actuele bron van waarheid. Dat soort toegang neemt frictie weg bij het nemen van beslissingen en leidt tot een meer datagestuurde cultuur in de hele organisatie.

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van een clouddatawarehouse?

De waarde van een cloud datawarehouse zit in de manier waarop verschillende kernfuncties samenwerken om snelheid, schaalbaarheid en bruikbaarheid te ondersteunen. Dit zijn de belangrijkste functies om naar te zoeken.

Schaalbaarheid

Traditionele data-infrastructuur heeft harde limieten. Je verwerft een vaste hoeveelheid opslag- en rekenkracht, en wanneer de vraag piekt, kunnen systemen vertragen of kapot gaan. Clouddatawarehouses zijn ontworpen om flexibel te groeien.

• Als je meer rekenkracht nodig hebt om bepaalde queries uit te voeren, gebruikt het pakhuis extra bronnen.

• Als je een enorme dataset laadt, wordt de opslag automatisch uitgebreid.

• Als het gebruik daalt, krimpt de capaciteit en betaal je niet meer voor ongebruikte bronnen.

Deze flexibiliteit betekent dat je klein kunt beginnen, snel kunt groeien en nooit je systeem opnieuw hoeft te ontwerpen om aan de vraag te voldoen.

Scheiding van opslag en computergebruik

Oudere datasystemen koppelen opslag en rekenkracht meestal aan elkaar. Dat betekent dat als je meer verwerkingskracht nodig hebt, je ook meer opslagruimte moet kopen, zelfs als je die niet nodig hebt. Clouddatawarehouses scheiden deze lagen, zodat ze onafhankelijk van elkaar kunnen groeien. Je kunt de kracht van query's vergroten zonder de schijfruimte te vergroten, en vice versa. Dit ontwerp verbetert de prestaties en stemt de kosten af op het werkelijke gebruik.

Massaal parallelle verwerking

Clouddatawarehouses maken gebruik van een gedistribueerde computerarchitectuur, die query's opsplitst in kleinere taken en deze op veel knooppunten tegelijk verwerkt. Dat parallellisme betekent dat zelfs complexe query's over grote datasets snel kunnen worden uitgevoerd. Zo kunnen teams miljarden rijen scannen, aan meerdere tabellen deelnemen en antwoorden binnen enkele seconden retourneren, in plaats van minuten of uren.

Pay-as-you-go-tarieven

Je betaalt alleen voor wat je daadwerkelijk gebruikt. Dat betekent dat de opslagkosten gebaseerd zijn op de hoeveelheid gegevens die je in het systeem bewaart en dat de computerkosten weerspiegelen hoeveel queries je uitvoert en hoe intensief ze zijn. Deze gemeten prijzen voor betalen per gebruik model biedt meer financiële controle en voorspelbaarheid voor teams die gewend zijn aan grote, up-front hardware-investeringen of softwarelicenties op de lange termijn.

Hoge beschikbaarheid en weinig onderhoud

Clouddatawarehouses zorgen voor alle activiteiten achter de schermen: redundantie, fouttolerantie, back-up, updates en uptime. Gegevens worden op meerdere locaties opgeslagen voor duurzaamheid en systemen zijn ontworpen om automatisch te herstellen van storingen. De provider is verantwoordelijk voor alle systeempatches, hardwarestoringen en herstarts. Je krijgt de betrouwbaarheid van de bedrijfsinfrastructuur zonder de extra werklast.

Ingebouwde beveiliging

[encryptie] op bedrijfsniveau(https://stripe.com/resources/more/encryption-vs-tokenization-how-they-are-different-and-how-they-work-together) gedetailleerde toegangscontroles, auditlogs en compliance tools zijn standaard. Teams kunnen bepalen wie wat ziet, bijhouden hoe gegevens worden gebruikt en voldoen aan wettelijke vereisten zonder hun eigen beveiligingslagen te bouwen.

Eenvoudigere integratie

Cloudwarehouses bieden standaardinterfaces die kunnen worden aangesloten op BI-platforms, analysetools, notebooks en interne apps. Ze zijn gebouwd voor gedeeld gebruik door teams, met functies zoals isolatie van de werklast en schaalbaarheid van resources om stabiele prestaties te behouden, zelfs als het gebruik toeneemt.