Het verzamelen van gegevens is vaak eenvoudig. Maar het kan veel moeilijker zijn om de gegevens goed te gebruiken. Sommige ondernemingen kunnen een punt bereiken waarop dashboards elkaar tegenspreken, teams verschillende cijfers ophalen voor dezelfde statistiek, en 'het controleren van de gegevens' betekent het openen van een handvol tabbladen en vroegtijdig opgeven. Dit kan het moment zijn waarop een onderneming een datawarehouse overweegt.

Er zijn veel bedrijven die datawarehouse-oplossingen aanbieden. De inkomsten in de wereldwijde markt voor gegevensopslag voor 2025 worden geraamd op ongeveer $ 67 miljard USD. Een goed datawarehouse brengt je systemen op één lijn, standaardiseert je logica en geeft iedereen een gezamenlijk beeld van wat er gebeurt. Hieronder leggen we uit wat datawarehouse-oplossingen doen, hoe ze werken en hoe je er een kiest die bij je onderneming past.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is een datawarehouse-oplossing?
  
• Hoe werkt een datawarehouse?
  
• Hoe zijn datapijplijnen gekoppeld aan datawarehousing?
  
• Welke problemen van je onderneming worden aangepakt door datawarehouse-oplossingen?
  
• Wat zijn de voordelen van het gebruik van een datawarehouse?
  
• Op welke kenmerken moet je letten bij een datawarehouse?
  

Wat is een datawarehouse-oplossing?

Een datawarehouse is een systeem dat grote hoeveelheden gegevens uit je hele onderneming samenbrengt (bijv. verkoop, marketing, financiën, productlogboeken) en ze opslaat in een formaat waarop gemakkelijk query's uit te voeren zijn. Het wordt gebruikt voor het stellen van grote vragen en het verkrijgen van snelle, betrouwbare antwoorden.

De term 'datawarehouse-oplossing' betekent meestal:

• Een centrale database die gestructureerde, historische gegevens opslaat
  
• Pijplijnen die gegevens uit verschillende bronnen extraheren, opschonen en laden
  
• Daarbovenop gelaagde tools waarmee teams query's kunnen uitvoeren op de gegevens kunnen, rapporten kunnen opmaken en resultaten kunnen visualiseren
  

Het doel van een datawarehouse-oplossing is om je onderneming een gebundeld overzicht van de gegevens te geven dat is georganiseerd, gestandaardiseerd en verfijnd voor analyse. Je krijgt schone, consistente gegevens die het volledige beeld weerspiegelen en zijn gestructureerd om je te helpen trends te verkennen, prestaties in de loop van de tijd te vergelijken en op feiten gebaseerde beslissingen te nemen.

Hoe werkt een datawarehouse?

Een datawarehouse haalt gegevens uit verschillende systemen, schoont ze op en organiseert ze zodat ze klaar zijn voor analyse.

Eerst verzamelt het warehouse gegevens uit de hele onderneming: verkoopsystemen, CRM-systemen (Client Relationship Management, beheer klantsystemen), marketingplatforms, productlogboeken en spreadsheets. Zodra de gegevens zich in het warehouse bevinden, worden ze opgeslagen in een structuur die is ontworpen voor snelle query's. Dit betekent meestal een relationeel formaat met behulp van schema's die het gemakkelijk maken om vergelijkingen uit te voeren, trends te spotten of gegevens per categorie te segmenteren.

In tegenstelling tot operationele databases, die zich richten op realtime transacties, zijn datawarehouses gebouwd voor retentie op de lange termijn. Ze slaan zowel actuele als historische gegevens op, zodat je maanden of jaren terug kunt gaan om te zien hoe dingen zijn veranderd.

Nadat de gegevens zijn gestandaardiseerd en gestructureerd, kunnen teams er query's op uitvoeren met behulp van de programmeertaal Structured Query Language (SQL), of ermee werken in analysetools en dashboards. Omdat de gegevens al zijn voorbereid, kunnen die query's snel worden uitgevoerd, zelfs in enorme datasets. Iedereen werkt vanuit dezelfde schone, consistente bron, zonder getallen uit verschillende systemen te hoeven traceren of reconciliëren.

Achter de schermen beheert het magazijn de indexering, partitionering en metadata om hoge prestaties te behouden en alles georganiseerd te houden.

Veel moderne datawarehouses draaien in de cloud, wat betekent dat je naar behoefte opslagruimte of rekenkracht kunt doen groeien zonder de fysieke infrastructuur te beheren. Maar of een datawarehouse nu wel of niet gebruikmaakt van de cloud, het kernidee blijft hetzelfde: breng al je data samen, schoon ze op, organiseer ze en maak ze onmiddellijk toegankelijk voor analyse.

Hoe koppelen datapijplijnen zich aan datawarehousing?

Een datawarehouse heeft een gestage stroom van schone, goed gestructureerde gegevens nodig om effectief te kunnen functioneren. Dit is de datapijplijn.

Pijplijnen zijn de infrastructuur die gegevens vanuit je systemen (CRM's, apps, betalingsverwerkers verplaatst naar het warehouse. Ze zorgen ervoor dat je analyseomgeving weerspiegelt wat er in de onderneming gebeurt.

Een pijplijn voert drie taken uit:

• Ze extraheert gegevens uit de bronsystemen.
  
• Ze zet die om in een gestandaardiseerd, bruikbaar formaat.
  
• Ze laadt ze in het warehouse.
  

Sommige pijplijnen gebruiken een ETL-procedure (Extract, Transform, Load), wat betekent dat ze dit allemaal doen voordat de gegevens het warehouse bereiken. Anderen gebruiken een ELT-procedure (Extract, Load, Transform), wat betekent dat onbewerkte gegevens eerst worden geladen en vervolgens in het warehouse worden getransformeerd. De juiste aanpak hangt af van je technische bundel, je datavolume en hoeveel flexibiliteit je downstream nodig hebt.

Zonder een solide pijplijn kan je warehouse vol zitten met verouderde of inconsistente gegevens, of helemaal geen gegevens. Mogelijk heb je hiaten in de rapportage, kapotte dashboards of cijfers die niet kloppen. Een pijplijn is een noodzaak voor elk team dat vertrouwt op tijdige, nauwkeurige inzichten.

Sommige bedrijven bouwen pijplijnen zelf. Andere gebruiken beheerde services die het zware werk afhandelen. Stripe biedt bijvoorbeeld een ingebouwde Data Pipeline die betalingen en inkomsten gegevens rechtstreeks synchroniseert met je warehouse of cloudopslag. Met de pijplijn krijgen ondernemingen schone, gestructureerde financiële gegevens die automatisch in hun analysebundel stromen.

Welke problemen van je onderneming worden aangepakt door datawarehouse-oplossingen?

Een goed gestructureerd datawarehouse lost fundamentele problemen op die teams er van bij het begin van weerhouden om data goed te gebruiken. Hier zijn enkele van de grootste terugkerende pijnpunten voor organisaties die proberen analysemogelijkheden te doen groeien.

Gegevens zijn verspreid over systemen

Vaak leven gegevens geïsoleerd. Sales heeft één versie van klantactiviteit, marketing heeft een andere, en financiën volgt de eigen gegevens op. Rapporten ophalen betekent kopiëren en plakken tussen dashboards of handmatige exports uitvoeren. Elke nieuwe vraag kan een project worden.

Een datawarehouse consolideert deze gefragmenteerde bronnen in één geïntegreerde bron. In plaats van inzichten aan elkaar te koppelen, kunnen teams op één plek query's uitvoeren en het volledige panorama krijgen: opgeschoond, gestandaardiseerd en klaar om te verkennen. Wanneer gegevens worden gebundeld, wordt het gemakkelijker ze te vergelijken, te correleren en er conclusies uit te trekken zonder je af te vragen of er iets ontbreekt.

Rapportage vertraagt productiesystemen

Productiedatabases zijn geoptimaliseerd voor transacties: klanten toevoegen, bestellingen bijwerken en betalingen verwerken. Als je daarbovenop een zware query uitvoert, kan het systeem tot stilstand komen.

Warehouses verschuiven analytische workloads naar een specifieke omgeving. Dat betekent dat teams complexe query's kunnen uitvoeren, grote datasets kunnen samenvoegen of dagelijkse rapporten kunnen plannen zonder dat dit gevolgen heeft voor klantgerichte systemen. Teams krijgen de prestaties die nodig zijn voor diepgaande analyses, zonder dat dit afbreuk doet aan de tools die de onderneming draaiende houden.

Statistieken zijn niet consistent tussen teams

Vraag verschillende teams om een Key Performance Indicator (KPI) en je kunt verschillende cijfers krijgen, omdat ze verschillende logica's gebruiken. Het ene team kan gebruikers die hebben opgezegd eruit filteren, het andere kan terugbetalingen opnemen, terwijl een ander team proefconversies mogelijk als inkomsten telt.

Datawarehouses kunnen dit oplossen door één consistente logische laag op dataniveau af te dwingen.
Definities voor 'actieve gebruiker' of 'maandelijkse inkomsten' worden toegepast tijdens de transformatie, niet erna. Dat betekent dat iedereen, van product tot marketing tot financiën, werkt vanuit dezelfde veronderstellingen. Wanneer je statistieken een gedeeld inzicht weerspiegelen, besteed je minder tijd aan het debatteren over de gegevens en meer tijd aan het uitvoeren ervan.

Er is geen historisch perspectief

Systemen archiveren of verwijderen doorgaans oude records om efficiënt te blijven. Dat maakt het moeilijk om vragen op de lange termijn te stellen, zoals hoe lifetime value van de klant is veranderd, hoe seizoensgebondenheid eruitziet in verschillende jaren, of dat klantverloop in de loop van de tijd verbetert of verslechtert.

Een datawarehouse houdt door het ontwerp ervan de geschiedenis bij. Het slaat gegevens op over maanden, jaren of decennia, zodat je ze kunt vergelijken in de loop van de tijd. Je kunt cohortanalyses uitvoeren, veranderingen meten en langzaam bewegende patronen aan het licht brengen die anders onopgemerkt zouden blijven. Deze historische diepgang is vooral waardevol voor de planning. Hij vermijdt dat je team reageert op de piek van vorige week en in plaats daarvan een trend van drie jaar opmerkt voordat het een probleem wordt.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van een datawarehouse?

Een goed datawarehouse kan helpen bij het hervormen van de manier waarop teams in het hele bedrijf toegang krijgen tot informatie, deze interpreteren en ernaar handelen. Zo kan dat er in de praktijk uitzien.

Je kunt het hele plaatje zien

Door je gegevens te centraliseren, krijg je een volledig beeld van je onderneming. In plaats van ontkoppelde rapporten van verschillende teams te vergelijken, kun je alles op één plek analyseren: transacties, campagnes, support-logboek, productgebruik en financiële gegevens. Dat betekent een beter inzicht in alle afdelingen, meer context voor beslissingen en minder hiaten in de gegevens.

Query's worden sneller uitgevoerd en groeien

Warehouses zijn gebouwd voor analyse, wat betekent dat ze zijn ontworpen om grote, gecompliceerde query's zonder vertraging te verwerken. Ze gebruiken technieken zoals parallelle verwerking, indexering en kolomopslag om snel resultaten te verschaffen, zelfs voor miljarden rijen. In tegenstelling tot transactionele systemen die onder belasting kunnen vertragen, zijn warehouses geoptimaliseerd voor segmenteren en filteren op groei. Dus als je een rapport nodig hebt, hoef je niet te wachten of je zorgen te maken over het stilleggen van andere systemen.

Verschillende teams zitten op één lijn

Omdat de gegevens worden opgeschoond en getransformeerd voordat ze in het magazijn terechtkomen, zijn ze consistent van opzet. Je definieert je ondernemingsregels, zoals wat telt als inkomsten, hoe klanten te groeperen en welke gebeurtenissen ertoe doen - en het warehouse past ze over de hele lijn toe. Iedereen werkt vanuit dezelfde definities, dezelfde dataset en dezelfde aannames.

Langetermijntrends worden gemakkelijk te identificeren

Warehouses bewaren maanden, jaren of decennia aan historische gegevens, gestructureerd voor vergelijking in de loop van de tijd. Je kunt het gedrag in verschillende cohorten klanten traceren, zien hoe KPI's jaar na jaar verschuiven of de downstream-impact van productwijzigingen analyseren. Dit soort longitudinaal inzicht is essentieel voor het opsporen van traag bewegende problemen en het strategisch plannen ervan.

Selfservice analyses worden realistisch

Met goed gestructureerde gegevens kunnen niet-technische teams ze zelf verkennen, zonder te wachten op engineering- of datateams om aangepaste query's uit te voeren. De meeste warehouses kunnen worden aangesloten op BI-tools (business intelligence), met intuïtieve interfaces voor het filteren, segmenteren en in kaart brengen van gegevens. De verschuiving van knelpuntrapportage naar toegankelijke, on-demand inzichten stelt meer gebruikers in de onderneming in staat om snellere, beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

Op welke kenmerken moet je letten bij een datawarehouse?

De beste datawarehouses maken data bruikbaar, betrouwbaar en toegankelijk in je hele organisatie. Hier lees je waar je op moet letten bij het evalueren van oplossingen.

Integratie met je bestaande databundel

Een warehouse moet gemakkelijk kunnen worden gekoppeld aan de systemen die je al gebruikt, zoals je databases, cloud-apps, spreadsheets, logboeken en alle platforms van derden die gegevens genereren.

Beoordeel op:

• Ingebouwde connectoren voor je belangrijkste hulpmiddelen
  
• Ondersteuning voor zowel batch- als streamingopname
  
• ETL- of ELT-compatibiliteit, afhankelijk van hoe je gegevens wilt verwerken
  

Als de procedure om gegevens in het warehouse te krijgen traag, kwetsbaar of omslachtig is, kan al de rest mislukken.

Hoge prestaties bij groei

Je warehouse moet je gegevens kunnen bijhouden naarmate ze groeien. Dat betekent hoge query-snelheden, zelfs bij complexe deelnames, grote datasets of veel gelijktijdige gebruikers.

Zoek naar:

• Parallelle verwerking
  
• Slim indexeren of partitioneren
  
• Zuilvormige opslag
  
• Caching in het geheugen voor vaak geopende query's
  

Een warehouse dat je huidige volume aankan, maar niet mee kan groeien, zal niet lang bruikbaar zijn.

Ingebouwde consistentie en handhaving van de gegevenskwaliteit

Je warehouse moet helpen bij het behouden van schone, betrouwbare gegevens.

Dat betekent:

• Validatie tijdens het laden van gegevens
  
• Transformatielogica om consistente formaten en definities toe te passen
  
• Beheer van metadata en het traceren van herkomst
  

Wanneer de datakwaliteit is ingebakken, kunnen analisten zich concentreren op analyse in plaats van constant opschonen.

Toegangscontrole en beveiliging die meegroeit met je team

Een warehouse bevat gevoelige ondernemingsgegevens, dus het heeft vangrails nodig.

Evalueer op:

• Op rollen gebaseerde toegangscontroles (tot op tabel- of kolomniveau)
  
• Ondersteuning voor gegevensencryptie in rust en in transit
  
• Auditing- en activiteitenlogboeken
  
• Compliancekenmerken voor de EU Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), de VS Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) of andere standaarden, indien relevant voor je branche
  

Zoek iets dat veilig genoeg is voor financiën, maar toegankelijk genoeg voor marketing.

Compatibiliteit met analysetools

Een warehouse voedt je dashboards, BI-tools en machine-learning-modellen. Zorg ervoor dat je dashboard compatibel is met wat je teams al gebruiken.

Een effectief warehouse moet beschikken over:

• Standard SQL support
  
• Connectoren voor de belangrijkste BI-tools
  
• Application Programming Interfaces (API's) of Software Development Kits (SDK's) voor aangepaste apps of data science-workflows
  

Je warehouse moet passen in je grotere data-ecosysteem.

Implementatieflexibiliteit en onderhoudsgemak

Sommige teams willen misschien een strakke controle met infrastructuur ter plaatse. Andere willen mogelijk de snelheid en schaalbaarheid van de cloud. Een goed warehouse kan beide ondersteunen, of in ieder geval de afwegingen duidelijk maken.

Cloud-gebaseerde opties hebben vaak:

• Snelle installatie
  
• Flexibele schaalvergroting
  
• Automatische back-ups en patching
  

Opstellingen ter plaatse geven je meer controle, maar vereisen meer resources. De juiste keuze hangt af van je specifieke doelen en prioriteiten.