De geautomatiseerde, Geen code datastapel
Leer hoe Astera Data Stack kan het gegevensbeheer van uw onderneming vereenvoudigen en stroomlijnen.
Business Intelligence en datawarehousing: een uitgebreide gids
Moderne bedrijven vertrouwen nu op nauwkeurige inzichten en datagestuurde besluitvorming voor hun strategische planning en groei. Het groeiende belang van datawarehousing, business intelligence en data-analyse laat treffend zien hoe bedrijven robuuste datamanagementtools en analyseplatforms gebruiken om hun besluitvorming te ondersteunen.
Bovendien vertrouwt BI op technologieën zoals datawarehousing om tijdige, betrouwbare en nauwkeurige informatie te bieden. Om te begrijpen hoe een BI-architectuur waarde levert, is het eerst relevant om de complementaire relatie tussen een datawarehouse en business intelligence te begrijpen.
Wat is BI?
Business Intelligence (BI) verwijst naar de processen en technologieën die helpen betekenisvolle inzichten en bruikbare intelligentie uit gegevens te halen. Business Intelligence-tools hebben toegang tot de gegevens van een organisatie om analyses en inzichten te presenteren in de vorm van rapporten, dashboards, grafieken, samenvattingen en diagrammen.
Bovendien ondersteunen dergelijke tools een breed scala aan besluitvormers binnen een organisatie. Marketeers volgen bijvoorbeeld campagnestatistieken of klantgedrag in realtime dashboards. Financiële teams verzamelen gegevens van alle afdelingen om te zien welke factoren de winst en het verlies beïnvloeden. Verkooppersoneel gebruikt business intelligence-dashboards om KPI's bij te houden, terwijl operationele afdelingen BI gebruiken om de bedrijfsvoering te optimaliseren.
Een fundamentele BI-architectuur bestaat uit de volgende componenten:
- Verschillende bronsystemen of databases, die de gegevens in het oorspronkelijke, onbewerkte formaat verzamelen.
- Een integratielaag in de DWH haalt gegevens uit de databases, reinigt deze en laadt deze in een DWH.
- Een datawarehouse dat gegevens voorbereidt en opslaat voor analyse.
- Business Intelligence-tools om op data gebaseerde inzichten te tekenen en te presenteren in de vorm van visualisaties, rapporten, dashboards, samenvattingen en grafieken.
Wat is de rol van een datawarehouse (DWH) in Business Intelligence?
Achter elk succesvol BI-systeem schuilt een krachtig DWH. Wat is een datawarehouse? A Datawarehouse (DWH) is een centraal platform voor het consolideren en opslaan van gegevens uit verschillende bronnen en het voorbereiden van deze gegevens voor downstream business intelligence en analyses. Zie het als één enkele opslagplaats die alle gegevens voor BI-analyses organiseert en opslaat.
Een data-analysedatawarehouse slaat historische en actuele gegevens op in een gestructureerd formaat dat is geoptimaliseerd voor complexe zoekopdrachten. Vervolgens wordt het verbonden met Business Intelligence-tools om rapporten te genereren, inclusief prognoses, trends en andere visualisaties die bruikbare inzichten opleveren.
Componenten van het datawarehouse in bedrijfsanalyses bestaan uit ETL-tools (extract, transform en load), een DWH-database, DWH-toegangstools en rapportagelagen. Deze tools zijn er om het datawetenschapsproces te stroomlijnen en de noodzaak van het schrijven van code om datapijplijnen te manipuleren te verminderen of te elimineren.
De ETL-tools helpen bij het extraheren van gegevens uit bronsystemen, het converteren ervan naar het gewenste formaat en het laden van de getransformeerde gegevens in de DWH. De databasecomponent bewaart en beheert gestructureerde gegevens voor rapportage. Met de toegangstools kunnen gebruikers van bedrijfsinformatie en data-analyse communiceren met de gegevens in de DWH. De rapportagelaag biedt een BI-interface voor het analyseren en visualiseren van de gegevens die zijn opgeslagen in het datawarehouse.
vanuit het niets
Wat is het verschil tussen datawarehousing en business intelligence?
Er zijn specifieke belangrijke verschillen tussen datawarehousing en business intelligence. Voordat we echter op de verschillen ingaan, is het essentieel op te merken dat ze in dezelfde ruimte opereren en even belangrijk zijn voor een overkoepelende business intelligence-strategie.
Hieronder staan enkele van de inherente verschillen tussen de twee.
- Doel
Het primaire doel van BI is het analyseren van gegevens en het presenteren van bruikbare inzichten aan besluitvormers. Hier is een datawarehouse een gecentraliseerde opslagplaats voor het verzamelen, verwerken en opslaan van gegevens uit verschillende ongelijksoortige bronnen.
- Doel
Het doel van BI is om zakelijke gebruikers te faciliteren bij het nemen van intelligente en op gegevens gebaseerde zakelijke beslissingen door middel van prognoses en voorspellende analyses. Aan de andere kant is het doel van een datawarehouse om gestructureerde gegevens op een centrale locatie op te slaan, zodat BI-gebruikers toegang hebben tot een holistisch beeld van de gegevens van de organisatie.
- uitgang
BI-uitvoer bestaat uit dashboards, rapporten, datavisuals, diagrammen en grafieken met inzichten en trends. Dergelijke resultaten stellen zakelijke gebruikers in staat complexe gegevens te begrijpen. De uitvoer voor een DWH bestaat uit gegevensrecords die zijn opgeslagen in feiten- en dimensietabellen van datamodellen.
- Gebruikers
BI-gebruikers zijn doorgaans leidinggevenden, managers of data-analisten op C-niveau die tijdige data-analyse willen uitvoeren voor betere besluitvorming. Omgekeerd worden DWH's over het algemeen beheerd en onderhouden door data-architecten en -ingenieurs die zakelijke gebruikers voorzien van analyseklare gegevens.
- platforms
Enkele veelgebruikte BI-tools zijn SAP, Power BI, Tableau en Qlik. Aan de andere kant omvatten populaire datawarehouse-providers Amazon roodverschuiving, Google BigQuery en Azure Synapse.
Hoe worden gegevens geanalyseerd met behulp van een datawarehouse?
DWH's gebruiken Online Analytical Processing (OLAP) om grote hoeveelheden gegevens te verwerken. Het consolideert alle gegevens op een gecentraliseerd platform. Het is een gegevensverwerkingsaanpak die door DWH's wordt gebruikt voor het stroomlijnen van complexe zoekopdrachten. In eenvoudiger bewoordingen is het een computermethode waarmee gebruikers de vereiste gegevens voor analyse kunnen extraheren en opvragen.
Als iemand bijvoorbeeld vraagt naar de relatie tussen twee verschillende datasets in een DWH, wordt OLAP-verwerking gebruikt om door de opgeslagen gegevens te bladeren om de gewenste informatie snel te vinden, te identificeren en samen te vatten. Met behulp van OLAP voorziet een datawarehouse BI van de gegevens die het nodig heeft om te analyseren.
Business Intelligence versus datawarehousing
Datawarehousing en Business Intelligence: oplossingen voor ondernemingen
Business intelligence-architectuur zonder datawarehouse is als een auto zonder motor. Je kunt niet zomaar nauwkeurige BI aansturen zonder een robuust datawarehouse dat dit ondersteunt. Daarom vullen datawarehouse en business intelligence elkaar, ondanks hun verschillen, aan om een betrouwbare BI-architectuur voor bedrijven te bieden.
In navolging van de best practices op het gebied van business intelligence en datawarehousing integreren organisaties vaak enterprise datawarehouses in de business analytics-architectuur om business intelligence en datawarehousing (BIDW) in te zetten. BIDW verwijst naar de gehele BI-architectuur waarbij nauwkeurige en betrouwbare gegevens naadloos uit datawarehouses worden gehaald om bruikbare inzichten te genereren voor snelle en intelligente besluitvorming.
Als u een flexibel datawarehouse voor uw organisatie wilt bouwen, probeer dan onze geautomatiseerde, metadatagestuurde tool Astera DW-bouwer. Het is een end-to-end datawarehouse-automatiseringsoplossing waarmee u snel analyseklare datawarehouses kunt ontwerpen, ontwikkelen en implementeren. Bovendien kan dat hier horloge hoe het wordt gebruikt om zowel on-premise als cloud-datawarehouses in slechts een paar dagen te implementeren.
