Data Warehousing

Weet jij waar je data vandaan komt? En of je rapportages gebaseerd zijn op één versie van de waarheid? Of merk je dat je telkens opnieuw data moet verzamelen, opschonen en combineren voordat je een goed beeld hebt? Als je twijfelt, is het tijd om kennis te maken met data warehousing.

Organisaties verzamelen dagelijks enorme hoeveelheden data: uit CRM-systemen, boekhouding, webapplicaties, Excel-bestanden, en nog veel meer. Maar zolang die waardevolle data verspreid blijven over losse eilanden, is het een bijna onmogelijke taak om betrouwbare inzichten te verkrijgen. Het kost handenvol tijd, leidt tot frustrerende fouten en maakt datagedreven werken onnodig complex. Het resultaat? Gemiste kansen en beslissingen op basis van incomplete informatie.

Gelukkig is er een oplossing die deze chaos transformeert in helderheid: het datawarehouse. Door data uit verschillende bronnen samen te brengen op één centrale plek, georganiseerde plek, creëer je niet alleen overzicht, structuur en consistentie; je legt de ultieme basis voor betrouwbare dashboards, slimme analyses en beslissingen waar je écht op kunt vertrouwen. Lees verder en ontdek hoe een datawarehouse jouw organisatie naar een hoger niveau tilt!

Wat is een datawarehouse?

Een datawarehouse is een centrale omgeving waarin data uit verschillende bronnen wordt samengebracht, gestructureerd en opgeslagen met als doel deze data beschikbaar te maken voor analyse, rapportage en datagedreven besluitvorming. In tegenstelling tot operationele systemen, die zijn ingericht voor het ondersteunen van dagelijkse processen, is een datawarehouse geoptimaliseerd voor het analyseren van grote hoeveelheden historische gegevens over langere tijd.

Een datawarehouse helpt organisaties om betrouwbare inzichten te verkrijgen, trends te signaleren en stuurinformatie te genereren. Doordat alle relevante data op één plek samenkomt, ontstaat er een uniforme en consistente basis voor onder andere dashboards, rapportages en geavanceerde analyses voor rapportage tools als PowerBI, Qlik of Tableau.

De eerste stap in het datawarehouse-proces is ingestie , oftewel het extraheren van data uit ruwe bronsystemen, denk aan ERP- of CRM-systemen, financiële pakketten, HR-software of webapplicaties. Deze data zijn vaak niet gestandaardiseerd en bevatten inconsistenties of ontbrekende waarden. Daarom is data transformatie een cruciale tweede stap. Hierbij wordt de data opgeschoond, verrijkt en omgezet naar een uniforme structuur die geschikt is voor analyse. In deze blog gaan we dieper in op de belangrijkste aandachtspunten en best practices rondom het thema transformatie.

Los complexere vragen op met data warehousing

Het implementeren van een datawarehouse brengt tal van voordelen met zich mee. Een van de belangrijkste is dat je eenvoudig complexe vragen kunt beantwoorden. Stel je voor dat je wilt weten welke type klanten de meeste omzet opleveren en hoeveel contactmomenten er gemiddeld nodig zijn om offertes uit te brengen voor dit type. Om dit inzichtelijk te maken, combineer je gegevens uit het ERP-systeem, zoals omzet en facturatie, met data uit het CRM-systeem, zoals contactmomenten en offerteaanvragen.

Een ander voorbeeld is het verkrijgen van een overzicht van de financiële situatie van de gehele bedrijvengroep. Dit vraagt om het samenbrengen van financiële gegevens uit meerdere administraties in één overzicht. Dankzij het datawarehouse is het mogelijk om dagelijks een volledig beeld te creëren van de financiële stand van zaken, over alle entiteiten heen, ondanks dat deze in verschillende bronsystemen werken.

Daarnaast kun je met een datawarehouse ook vragen beantwoorden, zoals welke afdelingen structureel te maken hebben met een hoge werkdruk of onderbezetting. Door data uit HR- en projectmanagement systemen te combineren, ontdek je patronen die helpen bij het tijdig bijsturen. Ook de impact van seizoensinvloeden op voorraad en verkoop wordt inzichtelijk door historische verkoop- en voorraaddata te analyseren, waardoor je voorraadbeheer en inkoop beter kunt afstemmen op de verwachte vraag.

De 5 voordelen van een datawarehouse

Een datawarehouse biedt meer voordelen dan alleen het beantwoorden van complexe vragen; het verhoogt de efficiëntie, betrouwbaarheid en veiligheid van data.

1. Eén centrale bron van waarheid (Single Source of Truth)
   Een datawarehouse zorgt ervoor dat iedereen binnen de organisatie werkt met dezelfde, actuele en gevalideerde data. Dit voorkomt misverstanden, dubbele interpretaties en inconsistenties in rapportages en analyses, wat de besluitvorming aanzienlijk versnelt.
2. Toegang tot historische data en trends
   Omdat een datawarehouse gegevens langdurig opslaat, kunnen trends over langere periodes worden geanalyseerd. Dit is essentieel voor strategische beslissingen, prognoses en het inspelen op veranderingen in klantgedrag of marktdynamiek.
3. Betere dataveiligheid en toegangsbeheer
   In een datawarehouse kan nauwkeurig worden bepaald wie toegang krijgt tot welke informatie. Hierdoor kunnen gevoelige gegevens worden afgeschermd voor onbevoegden, terwijl medewerkers alleen data zien die voor hun rol relevant is.
4. Minder druk op operationele systemen
   Analyses, rapportages en dataverzoeken worden verwerkt in het datawarehouse in plaats van in de primaire systemen. Dit vermindert de belasting op operationele applicaties, voorkomt vertragingen en verhoogt de stabiliteit van de kernsystemen.
5. Snellere en efficiëntere rapportages
   Dankzij de krachtige infrastructuur van een datawarehouse kunnen data transformaties vooraf worden uitgevoerd, waardoor dashboards en rapportages veel sneller beschikbaar zijn. Dit zorgt ervoor dat beslissers altijd kunnen vertrouwen op actuele en betrouwbare informatie.

De basisprincipes van datawarehousing

Bij het opzetten van een datawarehouse denk je eerst na over een aantal basale uitgangspunten, de basisprincipes van data warehousing. De belangrijkste principes zijn: symmetrie, verplicht gebruik en verplichte aanlevering, granulariteit, datakwaliteit, privacy by design, verschillende smaken, synchronisatie, streaming first, niet-volatiel datawarehouse BI, onderhoudbaarheid en uitbreidbaarheid, cloud-first.

Om een datawarehouse tot een succes te maken kunnen we bovenstaande op sommen tot enkele basisprincipes:

1. Integratie van databronnen
   Een van de belangrijkste principes van datawarehousing is dat het data uit verschillende systemen zoals ERP, CRM, HRM, finance en logistiek samenbrengt. Omdat elk systeem zijn eigen structuur en definities kent, wordt de data eerst gestandaardiseerd. Zo ontstaat er één samenhangend geheel dat geschikt is voor analyse.
2. Opschoning en kwaliteitscontrole
   Voordat data in het warehouse wordt geladen, wordt deze opgeschoond. Fouten, dubbele waarden en inconsistenties worden gecorrigeerd. Dit zorgt ervoor dat rapportages gebaseerd zijn op betrouwbare en nauwkeurige gegevens.
3. Historische opslag
   Een datawarehouse bewaart data over langere periodes. Terwijl operationele systemen vaak alleen de actuele stand van zaken tonen, kun je in een datawarehouse terugkijken in de tijd. Dit maakt het mogelijk om trends te analyseren, seizoensinvloeden te herkennen of de prestaties van afdelingen of producten over de jaren te vergelijken.
4. Scheiding tussen opslag en operatie
   Het datawarehouse staat los van de operationele systemen. Dit betekent dat analyses en rapportages geen invloed hebben op de snelheid of werking van de systemen die dagelijks worden gebruikt. Zo voorkom je dat rapportages het reguliere werkproces vertragen.
5. Eén versie van de waarheid (Single Source of Truth)
   Door centrale definities te gebruiken voor bijvoorbeeld KPI’s, berekeningen en data selecties, zorgt het datawarehouse ervoor dat iedereen binnen de organisatie met dezelfde cijfers werkt. Dit voorkomt verwarring en discussie over welke cijfers ‘kloppen’.
6. Ondersteuning van besluitvorming
   Uiteindelijk draait datawarehousing om het verbeteren van besluitvorming. Door data gestructureerd en snel beschikbaar te maken, kunnen organisaties beter anticiperen op ontwikkelingen, onderbouwde keuzes maken en strategisch sturen.

Bij Blenddata helpen we organisaties om hun databronnen te ontsluiten en te modelleren volgens bovenstaande principes. Zo creëren we een betrouwbaar en centraal dataplatform dat direct inzetbaar is voor rapportages, dashboards en andere datagedreven toepassingen. Herken je de uitdagingen en wil je ook definitief afrekenen met versnipperde data en onbetrouwbare inzichten? Neem dan vandaag nog contact om de mogelijkheden te bespreken!