Wat is een datawarehouse? Definitie, voorbeeld en voordelen (een complete gids)

Stel je voor dat er gegevens binnenkomen uit verschillende bronnen en afdelingen, zoals marketing, verkoop, financiële databases en webanalyses. Hoe neem je je beslissingen? Zit u handmatig gegevens uit elke bron te combineren om er betekenis aan te geven?

Dat zou je kunnen doen als je maar een paar gegevensbronnen en een kleine hoeveelheid gegevens hebt, maar als er tegenwoordig grote hoeveelheden gegevens van links en rechts binnenkomen, hoe kun je die dan überhaupt combineren? Dit is waar gegevens integratie en het datawarehouse komt erbij. Het centraliseert al uw gegevens op één plek, zodat u eenvoudig inzichten kunt krijgen die zijn gebaseerd op nauwkeurige en holistische gegevens.

Laten we bespreken wat een datawarehouse is, de processen, concepten en voordelen ervan begrijpen, en verschillende soorten datawarehouses verkennen data opslagplaats.

In deze blog leer je:

• Wat is een datawarehouse
• Wat zijn OLAP en OLTP
• Geschiedenis van datawarehouses
• Soorten datawarehouses
• Datawarehouse-architecturen
• Schema's in een datawarehouse
• Gebruiksscenario's voor datawarehouses
• Voordelen voor organisaties
• Hoe Astera Data Warehouse Builder kan helpen?

 

Wat is een datawarehouse?

Een datawarehouse is een relationeel databasesysteem dat bedrijven gebruiken om gegevens op te slaan voor bevraging en analyse en voor het beheren van historische gegevens. Het fungeert als een centrale opslagplaats voor gegevens die zijn verzameld uit transactionele databases.

Het is een technologie die gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens uit enkele of meerdere bronnen combineert om analisten en zakelijke gebruikers een uniform beeld van gegevens te bieden voor verbeterde BI. Daarom wordt het gebruikt voor analytische en zakelijke rapportagedoeleinden, wat helpt bij het bijhouden van gegevens uit het verleden en het analyseren van gegevens om de bedrijfsactiviteiten te optimaliseren.

Een datawarehouse wordt vaak verward met een database. Er is echter een enorm verschil tussen de twee.

Terwijl een database slechts een conventionele techniek is om gegevens op te slaan, is een datawarehouse vooral bedoeld voor data-analyse. Het bewaart alles op één locatie vanuit talloze externe databanken.

 

aspecten	Datawarehouse	Database
Doel	Om historische gegevens in een georganiseerde vorm op te slaan om gegevensanalyse en rapportage te vergemakkelijken.	Om grote hoeveelheden vragen te verwerken voor het opslaan van realtime gegevens.
Verwerkingsmethode	OLAP	OLTP
strekking	Slaat gegevens op uit meerdere bronnen.	Meestal ontworpen voor een specifieke zakelijke functie.
Tafelstructuur	Tabellen zijn gedenormaliseerd.	Tabellen zijn genormaliseerd, dat wil zeggen, opgesplitst in veel tabellen.
Recentheid van gegevens	Verdiept zich in de frequentie van het laden van gegevens.	Echte tijd. Gegevens worden voortdurend bijgewerkt.
Eenvoudige analyse	Gemakkelijker om analyses uit te voeren dankzij georganiseerde gegevens.	Analyse is complex vanwege een genormaliseerde structuur.

 

Wat zijn OLAP en OLTP?

Online Analytical Processing (OLAP) en Online Transaction Processing (OLTP) zijn twee verschillende concepten in datawarehousing. Elk dient een specifiek doel en bezit verschillende kenmerken.

OLAP is een systeem dat multidimensionale gegevensanalyse met hoge snelheden op enorme hoeveelheden gegevens ondersteunt. Deze gegevens zijn doorgaans afkomstig uit een datawarehouse, een datamart of een andere dataopslag. OLAP helpt bij het analyseren en begrijpen van historische gegevens en is nuttig voor het uitvoeren van deze functies:

• Complexe analytische berekeningen
• Verkoopprognose business intelligence (BI)
• data mining
• Financiële analyse
• Verkoopvoorspellingen
• Budgettering

OLTP wordt daarentegen gebruikt voor transactionele verwerking en omvat doorgaans eenvoudige zoekopdrachten en updates van een grote hoeveelheid gegevens in realtime door een groot aantal gebruikers. Deze transacties vinden doorgaans plaats via internet.

Het ondersteunt verwerking met hoge gelijktijdigheid en is geoptimaliseerd voor snelle update- en verwijderbewerkingen. OLTP is het belangrijkste proces achter ATM-transacties, aankopen in winkels en hotelreserveringen.

OLAP	OLTP
Voert complexe data-analyse uit voor slimme besluitvorming	Voert grote transacties door meerdere gebruikers in realtime uit
Ontworpen voor gebruik door datawetenschappers en kenniswerkers	Ontworpen voor eerstelijnswerkers zoals bankbedienden, kassiers en receptiemedewerkers
De gegevensbron heeft meerdere schema's ter ondersteuning van complexe query's op basis van huidige en historische gegevens	Vertrouwt op traditionele databasebeheersystemen om enorme datavolumes in realtime transacties te verwerken
Vereist leesintensieve werklasten en omvat grote datasets	Workloads zijn gebaseerd op eenvoudige lees- en schrijfbewerkingen via Structured Query Language (SQL)

Geschiedenis van datawarehouses

Het concept van een datawarehouse dateert uit het begin van de jaren tachtig. De vroege datawarehouses waren afhankelijk van een grote hoeveelheid redundantie. Ze werden voornamelijk gebruikt voor data-analyse, business intelligence en beslissingsondersteunende systemen (DSS).

Bedrijven hadden vroeger verschillende DSS-omgevingen die zich op verschillende gebruikers richtten. Hoewel deze DSS-systemen dezelfde gegevens gebruiken, moeten gebruikers het opschoon-, verzamel- en integratieproces voor elke omgeving repliceren.

Sinds de oprichting is het concept van datawarehouses geëvolueerd van informatieopslagplaatsen en uitgebreid naar brede analyse-infrastructuren die prestatiebeheer en operationele analyses ondersteunen. Tegenwoordig zijn datawarehouse-processen geëvolueerd Enterprise-datawarehouse (EDW).

Soorten datawarehouses (DWH)

Bedrijfssystemen gebruiken doorgaans drie hoofdtypen datawarehouses (DWH):

1. Enterprise-datawarehouse (EDW): Als gecentraliseerd datawarehouse biedt EDW een holistische benadering voor het organiseren en presenteren van gegevens.
2. Operationele gegevensopslag (ODS): Een Operational Data Store (ODS) is een type datastore dat geschikt is wanneer noch de OLTP, noch een DWH de rapportagevereisten van een bedrijf kan ondersteunen.
3. Datamart: Een datamart is ontworpen voor afdelingsgegevens, zoals verkoop, financiën en supply chain.

Datawarehouse-architecturen

Een datawarehouse is gebaseerd op een architectuur met drie lagen, waaronder:

• Onderste laag (opslaglaag): Deze laag omvat de opslagmedia, meta-repository, datamarts en databaseserver
• Middelste laag (rekenlaag): De middelste laag is het online analytische verwerkingssysteem (OLAP). Het verwerkt complexe vragen en presenteert de uitkomsten in een vorm die geschikt is voor data-analyse en business intelligence.
• Bovenste niveau (servicelaag): Deze laag vertegenwoordigt de gebruikersfrontend met een visueel dashboard om analyse en rapportage mogelijk te maken.

Schema's in een datawarehouse

Een schema in een datawarehouse definieert meerdere manieren om het systeem te organiseren met database-entiteiten zoals dimensietabel, feitentabellen en hun logische associatie. Er zijn drie hoofdtypen schema's in een datawarehouse.

Sterrenschema

A ster schema organiseert gegevens in een centrale feitentabel en een reeks dimensietabellen. Het wordt gebruikt om de gegevens te denormaliseren en redundante kolommen toe te voegen aan dimensietabellen voor snellere gegevensquery's.

De feitentabel bevat de metingen of statistieken van de gegevens, terwijl de dimensietabellen de context voor de gegevens bieden, zoals tijd, locatie of productdetails. Een sterschema past zich goed aan de OLAP-modellen aan, voor betere queryprestaties in vergelijking met genormaliseerde gegevens.

Sneeuwvlok

Een sneeuwvlokschema is een variatie op het sterschema, waarbij de feitentabel is verbonden met meerdere genormaliseerde dimensietabellen. Dit betekent dat ze zijn opgesplitst in meerdere onderliggende tabellen. Vergeleken met het sterrenschema profiteert Snowflake van beperkte gegevensredundantie, wat helpt bij het verbeteren data-integriteit maar ten koste van verminderde queryprestaties.

Feitenconstellatie

Feitenconstellatie omvat meerdere feitentabellen die dezelfde dimensietabellen delen. De gedeelde dimensie in dit schema wordt conforme dimensies genoemd. Een feitenconstellatie is een hybride van het ster- en sneeuwvlokschema. Er worden zowel genormaliseerde als gedenormaliseerde dimensietabellen gebruikt.

Het feitenconstellatieschema wordt ook wel het sterrenstelselschema genoemd, omdat de rangschikking van dimensies en feitentabellen lijkt op een sterrenhoop in een sterrenstelsel.

Gebruiksscenario's voor datawarehouses

Een datawarehouse heeft talloze toepassingen in de bedrijfswereld om zakelijke beslissingen te vergemakkelijken. Laten we eens kijken naar een paar voorbeelden van hoe ze in verschillende industrieën worden gebruikt.

In de detailhandel

Voor de detailhandelEen goed voorbeeld is een datamart voor de detailhandel waarin klantinformatie uit kassa's, mailinglijsten, websites en feedbackkaarten wordt verwerkt.

In de zorg

In gezondheidszorg, deze centrale dataopslag wordt gebruikt om patiëntinformatie van verschillende eenheden van de medische eenheid vast te leggen. Dit omvat onder meer persoonlijke gegevens van patiënten, financiële transacties met het ziekenhuis en verzekeringsgegevens. Een datawarehouse consolideert en verbindt al deze gegevens via het databaseschema.

In aanbouw

Op dezelfde manier hebben bouwbedrijven gegevens nodig over elke aankoop die tijdens de bouwtijdlijn wordt gedaan. Deze aankoop moet worden toegeschreven aan een bron om financiële beslissingen te nemen. Hetzelfde geldt voor de lonen van contractuele werknemers.

Belangrijke besluitvormers kunnen de gegevens die zijn vastgelegd in een dataopslag voor business intelligence gebruiken om de totale uitgaven van het bedrijf op één bouwplaats te schatten.

In financiën

Banken, verzekeringsmaatschappijen, handelsfirma's en anderen die verband houden met de financiële sector hebben te allen tijde nauwkeurige gegevens nodig. Een goede gegevensvalidatie in databases en een goede verbinding met andere tabellen in de database maken het mogelijk dit te bereiken.

Dit zijn slechts voorbeelden van hoe datawarehouses op grote schaal worden gebruikt in verschillende industrieën en voor verschillende doeleinden. Omdat ze slechts een georganiseerde opslagplaats van onbewerkte gegevens zijn, kunnen ze voor de eindgebruiker vele doeleinden dienen.

Voordelen voor organisaties

Nu we weten hoe datawarehouses werken, gaan we kijken naar de voordelen van datawarehouses en hoe ze uw bedrijf kunnen helpen groeien en schalen. Of u nu eigenaar bent van een digitaal marketingbureau of een traditionele fysieke opzet heeft, datawarehousing kan verschillende voordelen voor uw bedrijf opleveren.

Hieronder staan ​​zeven belangrijke voordelen van datawarehousing voor uw bedrijf:

1. Bespaart tijd

In de moderne, snelle wereld van moordende concurrentie is uw vermogen als bedrijf om snel verfijnde beslissingen te nemen essentieel om uw tegenstanders voorbij te streven.

Met een DWH heeft u binnen enkele minuten toegang tot al uw benodigde gegevens, zodat u en uw medewerkers niet hoeven te vrezen voor een naderende deadline. U hoeft uw datamodel alleen maar te implementeren om binnen enkele seconden gegevens te verzamelen. Met de meeste magazijnoplossingen kunt u dat doen zonder gebruik te maken van een complexe query of machine learning.

Met datawarehousing hoeft uw bedrijf niet te vertrouwen op de 24/7 beschikbaarheid van een technisch expert om problemen op te lossen die verband houden met het ophalen van informatie. Op deze manier kunt u veel tijd besparen.

2. Verbetert de gegevenskwaliteit

Het handhaven data kwaliteit helpt garanderen dat het beleid van uw bedrijf gebaseerd is op nauwkeurige informatie over uw bedrijfsactiviteiten.

Je kunt gegevens transformeren vanuit meerdere bronnen naar een gedeeld arrangement door inzicht te krijgen in datawarehousing. Zo kunt u de betrouwbaarheid en kwaliteit van uw bedrijfsgegevens garanderen. Op deze manier kunt u gerepliceerde, slecht geregistreerde en andere fouten identificeren en verwijderen.

Implementeren van een beheer van gegevenskwaliteit programma en het verbeteren van de gegevensintegriteit kunnen kostbaar en arbeidsintensief zijn voor uw bedrijf. U kunt eenvoudig een datawarehouse gebruiken om veel van deze ergernissen weg te nemen, terwijl u geld bespaart en de algehele efficiëntie van uw organisatie vergroot.

Een slechte datakwaliteit is immers een last voor uw bedrijf en kan de algehele efficiëntie van uw plannen negatief beïnvloeden.

3. Verbetert de bedrijfsinformatie

U kunt een datawarehouse gebruiken om gegevens uit elke bron te verzamelen, te assimileren en af ​​te leiden en een proces op te zetten om bedrijfsanalyses te benutten. Als resultaat hiervan zal uw BI met grote sprongen verbeteren, dankzij de mogelijkheid om moeiteloos gegevens uit verschillende bronnen te integreren.

Laten we eerlijk zijn: het vergelijken van talloze databanken kan een uitdaging en soms lastig zijn. Maar met een datawarehouse kan iedereen in uw team op tijd een geïntegreerd inzicht krijgen in alle relevante informatie.

Met een EDW kunnen uw verkoop- en marketingteams volgen en identificeren welke van uw doelen dynamisch zijn en accounts hebben op sociale netwerkwebsites. Dus als u een promotie voert die zich richt op vrouwen van midden twintig die in de schoonheidsindustrie werken, kan uw team binnen enkele seconden profielen van uw doelgroep ophalen met behulp van uw data lake. Ze hoeven niet eens werkbladen en databanken te controleren.

4. Leidt tot consistentie van gegevens

Een ander belangrijk voordeel van het gebruik van centrale datastores is de gelijkmatigheid van big data. Uw bedrijf kan op een vergelijkbare manier profiteren van gegevensopslag of datamart. Omdat datawarehousing grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen, zoals een transactioneel systeem, consistent opslaat, zal elke bron resultaten genereren die zijn gesynchroniseerd met andere bronnen.

Dit garandeert een verbeterde kwaliteit en consistentie van gegevens. Hierdoor kunnen u en uw team er zeker van zijn dat uw gegevens correct zijn, wat zal resulteren in bewustere bedrijfsbeslissingen.

5. Verbetert het rendement op investering (ROI)

Volgens een rapport van de International Data Corporation (IDC) genereert het gebruik van een datawarehouse een gemiddelde ROI over 5 jaar van 112 procent met een gemiddelde terugverdientijd van 1.6 jaar.

Het stelt u in staat uw algehele ROI te verhogen door gebruik te maken van de waarde en het inzicht dat in talrijke databanken is geïmplanteerd. Naarmate u steeds meer gebruik maakt van de informatie die is geconsolideerd en georganiseerd in de centrale winkel, haalt u meer uit uw investering.

Zo kunt u de efficiëntie van uw initiatieven toelichten, opsommen en valideren voor het hogere management in termen van verbeterde ROI.

6. Slaat historische gegevens op

Door grote hoeveelheden historische gegevens uit databases in een datawarehouse op te slaan, kunt u eenvoudig verschillende tijdsfasen en trends onderzoeken, wat een grote impact kan hebben op uw bedrijf. Zo kunt u met de juiste, realtime gegevens superieure bedrijfsbeslissingen nemen over uw bedrijfsstrategieën.

Bovendien is het voorspellen van de resultaten van uw bedrijfsprocessen een belangrijk aspect van het zijn van een vindingrijke ondernemer. Het voorspellen van de toekomst zonder tastbaar inzicht in uw historische prestaties en teleurstellingen kan een uitdaging zijn.

Stel dat u bijvoorbeeld eigenaar bent van een modemerk. U bent van plan een promotiecampagne te lanceren voor uw nieuwe kledinglijn. Door een centrale opslagplaats in te stellen, kunt u historische gegevens van uw eerdere campagnes openen en analyseren om te bepalen welke aanpak het beste heeft gewerkt en hoe u deze kunt emuleren in komende promoties.

Je kunt niet verwachten dat je zulke uitgebreide gegevens uit het verleden in een conventionele databank kunt opslaan en analyseren. Het gebruik van EDW geeft u dus een voordeel in uw zakelijke procedures.

7. Verhoogt de gegevensbeveiliging

Wist u dat complicaties met betrekking tot gegevens een groot aantal bedrijven meer dan maar liefst kosten vijf miljoen dollar elk jaar?

Maar met datawarehousing kunt u uzelf de rompslomp van extra gegevensbeveiliging besparen.

Als bedrijf dat regelmatig met klantinformatie omgaat, is uw eerste en belangrijkste prioriteit het beschermen van de informatie van uw bestaande en potentiële consumenten. Om alle toekomstige overlast te omzeilen, onderneemt u dus alle noodzakelijke maatregelen om aan datalekken te ontsnappen. Met een warehousingoplossing kunt u al uw gegevensbronnen geconsolideerd en beschermd houden. Dit zal de dreiging van een datalek aanzienlijk verminderen.

Een datawarehouse maakt verbeterde beveiliging mogelijk door geavanceerde veiligheidskenmerken te bieden die in de opzet ervan zijn geïntegreerd. Consumenteninformatie is een waardevolle hulpbron voor elk bedrijf. Maar zodra de veiligheid een probleem wordt, wordt deze informatie uw grootste last.

Dit zijn slechts enkele voordelen die datawarehousing voor uw bedrijf biedt. Het biedt verbeterde bedrijfsinformatie, robuuste beslissingsondersteuning, superieure bedrijfspraktijken en effectieve analyseverwerking.

Hoe Astera Data Warehouse Builder kan helpen?

Een EDW lijkt tegenwoordig misschien een enorme investering. Het kan u echter helpen in de toekomst maximale winst te behalen.

Als u op zoek bent naar een eenvoudigere manier om een ​​datawarehouse te implementeren, dan Astera's Data Warehouse Builder kan helpen bij het eenvoudig automatiseren van het bouwen van een bedrijfsdatawarehouse. Het versnelt:

• Transformeren en integreren van ongelijksoortige gegevens
• Modellering van schemastructuur
• Levert een agile datawarehouse
• Via een uniform en intuïtief platform

Profiteer van dit krachtige product en creëer vandaag nog een flexibel data-ecosysteem. Neem vandaag nog contact op of probeer ons product Astera Bouwer van datawarehouses.