Welkom → diensten → datawarehouse → opzetten & implementeren

Een eigen datawarehouse opzetten of implementeren

Datalab helpt bij het maken van de technische keuzes en richt uw datawarehouse in. Ook ontsluiten wij uw bronnen en richten wij uw datacatalogus in.
Vrijblijvend sparren?

Datalab realiseert uw wens

Ontsluit al uw databronnen, met datacatalogus

Uw data veilig, gestructureerd en koppelbaar beschikbaar in uw eigen datawarehouse. De datacatalogus zorgt ervoor al uw medewerkers altijd helder weten wat de data precies betekent.

Functioneel en voor u passend datawarehouse

Wij garanderen dat u een goedwerkend en passend datawarehouse opgeleverd krijgt waar uw organisatie direct mee aan de slag kan. Passend bij uw organisatie en doelen.

Opleiding, training & advies

We houden rekening met de competenties en skills die aanwezig zijn in uw organisatie. Waar nodig training wij uw collega’s in het gebruik van het datawarehouse en tooling.

Dashboards & analyses ontwikkelen

We trainen en ondersteunen uw team zodat in een mum van tijd uw team zelf dashboards maakt. Wij helpen niet alleen bij de technische aspecten, we denken ook graag mee over wat data aan oplossingen moet brengen.

Plan een vrijblijvende online afspraak in

Of bel ons:  085–004 3875

Wat is een datawarehouse?

Een datawarehouse vormt een centrale hub waarin gegevens uit diverse applicaties samenkomen en op een gestructureerde wijze worden opgeslagen, waardoor naadloze integratie mogelijk is. Een goed ingericht datawarehouse bevat interne koppelvlakken om deze datasets te verbinden. Denk dan aan een database die zowel gegevens uit uw administratie als uit e-commerce platforms zoals Shopify of Squarespace samen voegt. 
 
Vroeger werden datawarehouses voornamelijk gebruikt voor eenvoudige, vooraf gedefinieerde datastructuren die direct in dashboards konden worden ingeladen. Hoewel dit nog steeds mogelijk is, bieden moderne technieken meer flexibiliteit. Bijvoorbeeld, het gebruik van ‘views’, virtuele datasets die niet fysiek in het datawarehouse worden opgeslagen maar dynamisch worden opgeroepen wanneer nodig. Dit zorgt ervoor dat de brondata dichtbij de structuur van het oorspronkelijke systeem blijft, terwijl de mogelijkheid bestaat om de data te manipuleren voor eenvoudige visualisatie en gebruik.

De voordelen van een datawarehouse

  • Alle belangrijke bedrijfsdata centraal ontsloten, dus koppelbaar
  • Datakwaliteit is inzichtelijk en goed te verbeteren
  • Véél sneller dashboards ontwikkelen en geschikt voor complexe analytics en ai
  • Geen tijdverspilling aan het zoeken naar verspreide gegevens; een datawarehouse stroomlijnt processen en verbetert de algehele werkefficiëntie.
  • Centralisatie van klantinformatie resulteert in een completer klantbeeld; reageer sneller op de klantbehoeften en verbetert uw klantenservice.

Checklist: belangrijke zaken

  • Bepaal heldere zakelijke doelen voor het datawarehouse, zoals verbeterde rapportage of versnelde besluitvorming
  • Maak een lijst van de belangrijkste interne en externe gegevensbronnen die u wilt integreren.
  • Ontwikkel een robuust beveiligingsbeleid om de vertrouwelijkheid en integriteit van de gegevens te waarborgen.

Keuze rondom techniek en structuur

Verschillende soorten datawarehouses, waaronder datawarehouses gebaseerd op SQL zoals PostgreSQL en MySQL/MariaDB, en hybride oplossingen zoals ClickHouse, Redshift en Google BigQuery, bieden diverse voordelen. De keuze hangt sterk af van factoren zoals kosten en het type brondata. 

Bijvoorbeeld, row-based storage past goed bij accountants of retailers, terwijl mediabedrijven mogelijk meer baat hebben bij column-based storage. De beslissing tussen cloud en on-premises implementatie is vaak afhankelijk van kosten en veiligheidsoverwegingen. Datalab biedt meestal een geïntegreerde on-premise oplossing voor maximale veiligheid, maar als onafhankelijk implementatiepartner kijken wij vooral naar wat het beste bij uw organisatie past 

Naast het kiezen van het juiste datawarehouse is het implementeren van effectieve ETL-software essentieel met voorbeelden zoals Amazon Glue, Azure Data Factory, Apache Airflow en Dagster; hierbij spelen ook overwegingen zoals cloud vs. on-premise een rol.

Advies nodig? Plan een vrijblijvend gesprek in