Wat is een datawarehouse
Een datawarehouse is een gecentraliseerde opslagplaats van gestructureerde geïntegreerde gegevens, waarbij deze gegevens afkomstig zijn uit een of meer verschillende bronnen.
Het doel van een datawarehouse is om huidige en historische gegevens op één plek op te slaan. Het resultaat is dat datawarehouses kunnen fungeren als de "enige bron van waarheid" voor een bedrijf. Datawarehouses verschillen van de transactionele databases die we gebruiken voor dagelijkse activiteiten: in plaats daarvan zijn datawarehouses gestructureerd voor query's en analyse.
Een datawarehouse is een gestructureerde opslagplaats die voornamelijk is ontworpen voor het opslaan van verwerkte en gestructureerde gegevens voor rapportage en analyse.
Het richt zich op het bieden van één enkele bron van waarheid voor business intelligence en besluitvorming. Data Lakehouse daarentegen is een flexibelere en schaalbaardere opslagoplossing die gestructureerde en ongestructureerde gegevens kan verwerken.
Bedrijven gebruiken datawarehouses om doelen als business intelligence (BI)-activiteiten, rapportage en gestructureerde besluitvorming te ondersteunen.
Datawarehouses bieden inzicht in trends, patronen en relaties. Dit alles kan worden gedetecteerd binnen de informatie in het datawarehouse. Het helpt organisaties geïnformeerde, gegevensgestuurde beslissingen te nemen.
Eerste stappen: ETL
Het werken met een datawarehouse omvat een proces dat ELT wordt genoemd, en dat staat voor Extract, Transform en Load. De eerste stap bestaat uit het extraheren van gegevens uit verschillende bronsystemen. Dit kunnen dagelijkse transactiedatabases, CRM's en externe resources zijn.
Vervolgens worden deze geëxtraheerde gegevens "getransformeerd". Hier worden gegevens opgeschoond, gestandaardiseerd en omgezet in een gestructureerd en consistent formaat. Enkele van de taken hier zijn het verwijderen van duplicaten en het corrigeren van fouten. Het toewijzen van gegevens uit verschillende bronnen aan een typische structuur maakt ook deel uit van de transformatiestap.
Zodra gegevens zijn getransformeerd, worden ze geladen. Getransformeerde gegevens worden in het datawarehouse geladen, maar daar is nog steeds meer organisatie voor nodig om ervoor te zorgen dat de gegevens efficiënt kunnen worden opgevraagd en geanalyseerd.
Belangrijkste onderdelen van een datawarehouse
Hoe ziet een datawarehouse eruit? Een gestructureerd datawarehouse bestaat uit de volgende onderdelen:
- Source Databases/Systems : De oorspronkelijke gegevensbronnen, zoals operationele databases, ERP-systemen of externe informatieverstrekkers.
- Data Staging Area : Een tijdelijk opslaggebied waar geëxtraheerde gegevens worden bewaard voordat ze worden getransformeerd.
- ETL Tools : Softwaretools die het extractie-, transformatie- en laadproces automatiseren om gestructureerde gegevens te garanderen.
- Data Warehouse Database : De centrale opslagplaats waar getransformeerde gegevens worden opgeslagen voor toegang.
- Data Marts : Kleinere, op het onderwerp gerichte subsets van het datawarehouse, die vaak worden gemaakt voor specifieke afdelingen of bedrijfsfuncties.
- BI Tools : Tools voor het opvragen, rapporteren en visualiseren van gegevens die zijn opgeslagen in uw magazijn, zoals dashboards en rapportageplatforms.
Als laatste onderdeel hebt u ook een metagegevensopslagplaats. Dit is een centrale opslag van informatie die helpt de gegevens in het magazijn uit te leggen. Dat omvat zaken als de oorsprong, structuur en transformaties die worden gebruikt om de gegevens te begrijpen.
Data Warehouse vs. Data Lake: Een verschil in structuur
Een datawarehouse en een data lake zijn allebei opslagplaatsen voor grote hoeveelheden data voor toegang op een later tijdstip, maar ze verschillen aanzienlijk in hun structuur en doel.
Een datawarehouse is een zorgvuldig georganiseerde bibliotheek met gestructureerde gegevens. De gegevens worden elke keer zorgvuldig gecatalogiseerd en gestructureerd voor specifieke doeleinden, zoals business intelligence en rapportage. Het is een samengestelde verzameling van hoogwaardige gegevens die klaar is voor analyse.
En dit is hoe een data lake anders is: een data lake is minder georganiseerd en lijkt meer op een groot, natuurlijk meer van data. Een datameer kan een breed scala aan gegevens bevatten, zowel gestructureerd als ongestructureerd, uit verschillende bronnen.
De gegevens in datameren zijn vaak onbewerkt en onverwerkt, zoals de diverse elementen in het ecosysteem van een meer. Data lakes zijn flexibel en schaalbaar, waardoor organisaties enorme hoeveelheden data kunnen opslaan in een data lake zonder zich zorgen te hoeven maken over de directe use case.
De voordelen van datawarehousing
Waarom wilt u een data warehouse gebruiken? Een van de belangrijkste voordelen is dat het gebruik van een datawarehouse gestandaardiseerde indelingen en rigoureuze reinigingsprocessen afdwingt. Gegevenskwaliteit kan het nut van gegevens snel ondermijnen en het is van het allergrootste belang dat er een hogere kwaliteit van informatie wordt verkregen.
Wanneer u inconsistenties, redundanties en fouten elimineert, beschikt u over een datawarehouse dat u een betrouwbare basis biedt voor nauwkeurige analyse en rapportage. Een verbeterde gegevenskwaliteit helpt uw organisatie betere beslissingen te nemen - simpelweg omdat u de informatie die in uw datawarehouse is ingevoerd kunt vertrouwen en omdat de gegevens gestructureerd zijn.
Datawarehouses bieden ook een meer gecentraliseerde weergave, waardoor u meer inzicht krijgt in de bedrijfsprestaties. Ze bestrijken een verscheidenheid aan punten, van klantgedrag en operationele efficiëntie tot markttrends.
Snellere, geïnformeerde beslissingen
Datawarehouses zijn geoptimaliseerd voor snelle queryverwerking. Gezien het feit dat veel organisaties in een snel veranderende omgeving werken, is het de moeite waard om ervoor te zorgen dat u toegang hebt tot snelle gegevensanalyses. Als u een aantal stappen uitvoert, kunnen uw analisten en besluitvormers snel en betrouwbaar relevante gegevens opvragen en analyseren.
De krachtigere datawarehouses kunnen zelfs toegang bieden tot vooraf berekende overzichten en geaggregeerde weergaven, waardoor het nog sneller wordt om gegevens te analyseren. Dit vertaalt zich in flexibiliteit, waar organisaties snel kunnen reageren op veranderingen op de markt.
Datawarehouses met gestructureerde gegevens zijn ook een uitstekende manier om nieuwe kansen te ontdekken en te begrijpen. Geïnformeerde beslissingen op basis van toegang tot tijdige gegevens leiden tot verbeterde operationele efficiëntie en concurrentievoordeel.
Typen datawarehouses
Datawarehouses zijn er in verschillende soorten. Elk type datawarehouse is geschikter voor verschillende doeleinden van gegevenstoegang en om tegemoet te komen aan specifieke behoeften binnen een organisatie. Laten we eens kijken naar de drie belangrijkste types.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Een EDW is een gecentraliseerde opslagplaats met data tools. Het werkt als een datawarehouse door gegevens uit meerdere bronnen binnen een hele onderneming te plaatsen. Zodra de gegevens zich binnen bevinden, biedt dit een uitgebreid overzicht van de gestructureerde gegevens van de organisatie.
EDW's kunnen bedrijfsbrede rapportage, analyse en besluitvorming ondersteunen. EDW's zijn doorgaans complex en grootschalig, en dienen als de enige bron van waarheid voor alle afdelingen en business units.
Operationele gegevensopslag (ODS)
Een ODS-database is ontworpen om gegevens van meerdere bronsystemen in bijna realtime te integreren. Dit betekent dat het absorberen van gegevens geen stapsgewijs proces is, zoals bij EDW's. In tegenstelling tot EDW's slaan ODS'en ook voornamelijk actuele gegevens op, wat operationele rapportage en besluitvorming ondersteunt.
Met een ODS kan een bedrijf de operationele prestaties bewaken, belangrijke gegevens bijhouden en gebruikers waarschuwen voor uitzonderingen of afwijkingen.
Data Mart
Een datamart is een subset van een datawarehouse dat is gericht op een specifiek onderwerp of een specifieke afdeling, zoals verkoop, marketing of financiën. Je kunt het bijna zien als een datawinkel voor een bepaald doel.
Hoewel EDW's grote hoeveelheden gegevens kunnen opslaan, zijn datamarkten kleiner en gerichter. Het voordeel is dat een datamart sneller toegang biedt tot relevante informatie voor specifieke bedrijfsbehoeften. Rapportage en analyse per afdeling zijn belangrijke use cases voor datamarkten. Besluitvorming en het faciliteren van individuele teams met self-service BI-mogelijkheden zijn ook belangrijke use cases.
Cloud Data Warehouse
Een cloud data warehouse is een datawarehouse dat bij cloud computing gehost wordt - zo simpel is het. Bedrijven hebben toegang tot de cloud en hoeven niet langer hardware en software op locatie te gebruiken.
Cloud data warehouses zijn een populaire keuze voor organisaties die de kosten van infrastructuur willen verlagen en implementatie willen vereenvoudigen. Cloud data warehouses bieden ook elastische schaling, waardoor organisaties eenvoudig resources kunnen aanpassen op basis van vraag.
Een datawarehouse bouwen: Belangrijkste overwegingen
De eerste stap is het duidelijk definiëren van de zakelijke doelen en de vereisten voor toegang tot informatie waar het datawarehouse zich mee bezig zal houden. Dat is bij geen enkel technologieproject anders, maar het is wel belangrijk bij het opzetten van een datawarehouse omdat het van invloed is op belangrijke configuratiestappen.
Het kiezen van de juiste technologie is ook essentieel. Hiertoe behoort ook het kiezen van het juiste database management systeem (DBMS). Omdat u doorgaat met het laden van gegevens, moet u uw ETL-tools zorgvuldig kiezen. Voor analyse selecteert u hulpmiddelen voor gegevensmodellering en rapportagetools die aan uw behoeften voldoen.
Te bewaken risico's
Onnauwkeurige of onvolledige gegevens van bronsystemen kunnen de integriteit van het hele magazijn ondermijnen, wat kan leiden tot gebrekkige analyse en besluitvorming. Het combineren van gegevens uit diverse bronnen kan complex zijn en vereist zorgvuldige planning en robuuste ETL-processen om gegevensconsistentie te garanderen.
Zoals altijd moet er rekening gehouden worden met beveiligingsproblemen en het centraliseren van gevoelige gegevens in één enkele opslagplaats voor toegang vergroot het risico. Neem voorzorgsmaatregelen tegen ongeoorloofde toegang en gegevenslekken, die robuuste beveiligingsmaatregelen vereisen.
Het is ook de moeite waard om te letten op kosten en complexiteit. Datawarehouses zijn allesomvattend, dus u zou natuurlijk denken dat het bouwen en onderhouden van een datawarehouse duur en complex kan zijn. Onderschat de omvang van de taak niet en zorg ervoor dat u de gespecialiseerde vaardigheden en aanzienlijke infrastructuurinvesteringen krijgt die u nodig heeft.
Data Modeling en ETL Design
Datamodellering, ETL (Extract, Transform, Load) en ELT (Extract, Load, Transform) zijn drie tools die de ruggengraat vormen van gestructureerde datawarehousing; deze processen zijn gekoppeld (hoewel ETL en ELT alternatieven voor elkaar zijn.
Laten we eerst datamodellering bespreken. Het modelleren van uw gegevens biedt een blauwdruk voor de structuur en organisatie van gegevens binnen het datawarehouse. Data structureert zichzelf niet; het vereist een nauwkeurige blik en analytisch denken om te structureren. Het proces omvat het definiëren van entiteiten, kenmerken, relaties en hiërarchieën. Deze stappen zijn op hun beurt allemaal gekoppeld aan concepten in uw bedrijf en de eisen die u heeft voor uw data-analyse.
Datamodellering is complex, dus er zijn ingestelde technieken die helpen. Veelgebruikte technieken zijn dimensionale modellering, entiteitrelatiemodellering (ER-modellering) en data-vaultmodellering. Wanneer u datamodellering toepast, zorgt dit ervoor dat het datawarehouse wordt geoptimaliseerd. Correct modelleren zorgt voor queryprestaties en schaalbaarheid. Het helpt ook om ervoor te zorgen dat uw datawarehouse gemakkelijk te onderhouden is.
ETL en ELT
Zoals we eerder hebben uitgelegd, is ETL het traditionele proces van het extraheren van gegevens uit bronsystemen, het elke keer transformeren in een consistente indeling en het voor toegang in het datawarehouse laden. Het is vermeldenswaard dat transformatie plaatsvindt in een afzonderlijk faseringsgebied voordat de gegevens worden geladen.
ETL is zeer geschikt voor scenario's waar complexe transformaties vereist zijn, gegevenskwaliteit een topprioriteit is of nalevingsregelgevingen strikte controle over gegevensverwerking vereisen.
Er bestaat echter een alternatieve benadering die ELT wordt genoemd. In deze aanpak gebruiken bedrijven de verwerkingskracht van het datawarehouse om transformaties uit te voeren nadat de gegevens zijn geladen.
Het voordeel is dat bedrijven elke keer de noodzaak van een aparte faseringsruimte kunnen elimineren en tegelijkertijd de gegevenspijplijn kunnen vereenvoudigen. U kunt zien hoe ELT bijzonder voordelig is wanneer het om grote hoeveelheden gegevens gaat. Bedrijven kunnen parallelle verwerking toepassen met behulp van ELT, die de mogelijkheden van de cloud beter benut.
De ELT biedt ook meer flexibiliteit. Elke keer dat je het gebruikt, kun je de transformatie uitstellen totdat je het nodig hebt.
Als u kiest voor ETL of ELT, moet u rekening houden met het gegevensvolume, de complexiteit van transformaties en beschikbare bronnen. ETL heeft vaak de voorkeur voor oudere systemen of scenario's waarbij data-governance essentieel is om gegevensverwerking te laten werken. Voor modernere systemen wint ELT aan populariteit omdat het schaalbaarder is en beter aansluit bij datawarehousing-oplossingen in de cloud.
De toekomst van datawarehousing
Wat kunnen we in de toekomst verwachten van data warehousing? Om te beginnen zijn AI-oplossingen en machine learning zo ingesteld dat ze in een mum van tijd veel doen met tools voor data warehousing. Dankzij AI en ML brengen bedrijven een revolutie teweeg in de opslag van gegevens door de voorbereiding, opschoning en analyse van gegevens te automatiseren.
AI-aangedreven tools kunnen patronen, anomalieën en correlaties binnen enorme datasets identificeren, waardoor organisaties verborgen inzichten kunnen ontdekken en op data gebaseerde beslissingen kunnen nemen. Met ML-algoritmen kunnen bedrijven queryprestaties optimaliseren en datamodellering automatiseren.
Er is ook de opkomst van voorspellende analyses, die machine-intelligentie gebruiken om de algehele waarde en bruikbaarheid van datawarehouses te verbeteren.
We denken ook dat we meer realtime gebruik van datawarehouses zullen zien. Traditionele datawarehouses die vooral gericht zijn op historische gegevens, maar de vraag naar realtime inzichten explodeert.
Bij realtime datawarehousing worden gegevens ingevoegd en verwerkt op het moment dat ze worden gegenereerd, zoals u met een ODS zou doen. Dit proces maakt het voor bedrijven gemakkelijker om gebeurtenissen te monitoren, anomalieën te detecteren en zo snel mogelijk te reageren op veranderende omstandigheden in plaats van reactief te zijn.
Beveiligings- en nalevingstools zullen ook in korte tijd aan belang winnen. Regelgeving wordt strenger, dus data-governance en -beveiliging worden steeds kritischer bij het denken over data warehousing.
Best practices voor succes in datawarehouse
Implementatie en onderhoud van een succesvol datawarehouse vereist naleving van best practices en geweldige tools. Datawarehouses zijn te complex en een slordige aanpak betekent dat bedrijven moeite hebben om optimale prestaties, gegevensintegriteit en acceptatie door gebruikers te garanderen.
In plaats van vanaf het begin te proberen een uitgebreid datawarehouse te bouwen, is het aan te raden om te beginnen met een gericht project dat zich richt op een specifieke zakelijke behoefte. Het is meer een stapsgewijze aanpak die ervoor zorgt dat bedrijven met de juiste bouwstenen beginnen.
Een gefaseerde aanpak betekent ook een snelle implementatie en snellere winst. Onderweg zullen bedrijven waardevolle lessen leren. Naarmate u ervaring en vertrouwen opdoet, kan het datawarehouse geleidelijk worden uitgebreid om extra gegevensbronnen op te nemen en aan bredere analytische vereisten te voldoen.
De kwaliteit van de gegevens staat voorop: onnauwkeurige, inconsistente of onvolledige gegevens kunnen tot foutieve conclusies leiden. Data profiling, reiniging en standaardisatie zijn allemaal kritisch, maar zelfs als u dit doet, moet u uw gegevens nog steeds valideren.
Training- en onderwijstools voor zowel technische als zakelijke gebruikers zullen hierbij helpen. Bespreek onderwerpen als modellering, ETL-processen en queryoptimalisatie, maar concentreer u ook op het uitrusten van uw personeel om systeembeheer af te handelen.
OVHcloud en datawarehouses
OVHcloud biedt een reeks services en oplossingen die het proces van het bouwen en managen van een datawarehouse kunnen stroomlijnen en tegemoet kunnen komen aan verschillende zakelijke behoeften en technische vereisten.
Onze Public Cloud biedt schaalbare en flexibele infrastructuren voor het hosten van datawarehouses. We hebben een oplossing voor elke behoefte, dankzij een breed scala aan virtuele machines en opslagopties. U kunt uw datawarehouse-omgeving afstemmen op hun specifieke workload- en prestatiebehoeften.
Met een pay-as-you-go-prijsmodel kunnen we kostenefficiëntie garanderen. En welke optie u ook kiest, u profiteert van een robuuste infrastructuur die hoge beschikbaarheid en gegevensduurzaamheid biedt.
Als u liever wat hulp krijgt bij het beheren van uw databases, raden we u aan om ons Managed Databases-platform eens te bekijken. Deze oplossing biedt hulp met zowel PostgreSQL als MySQL - beide kunnen goed werken, evenals de onderliggende database voor een datawarehouse.
Wanneer u managed services van OVHcloud koopt, verlicht u de last van databasebeheer,. U kunt zich op uw beurt concentreren op belangrijke taken, zoals modellering, ETL-processen en analyse. Wij zorgen voor de rest, inclusief back-ups, updates en beveiliging. Het resultaat is dat uw database soepel en veilig draait.
Het Data Analytics Platform van OVHcloud biedt een uitgebreide suite van tools en services voor gegevensverwerking en -analyse. Met deze toolset krijgt u toegang tot opensourcetechnologieën zoals Apache Hadoop en Apache Spark.
In combinatie bieden onze oplossingen een complete, holistische benadering van data warehousing, die infrastructuur, databasebeheer en data-analytics omvat.
Bij OVHcloud leveren we flexibiliteit en schaalbaarheid. Dit betekent dat uw bedrijven klein kunnen beginnen en uw datawarehouse geleidelijk kunnen uitbreiden naarmate uw behoeften groeien. De managed services verlichten de operationele overhead, waardoor bedrijven zich kunnen richten op het verkrijgen van waarde uit hun gegevens.