Lean datawarehousing: automatiseer dat saaie werk!

Datawarehouses zijn van cruciaal belang om efficiënt en effectief data op te slaan en te analyseren. Maar het handmatig ETL coderen voor het beheren van enorme datavolumes is niet meer effectief.

Flexibiliteit en time-to-market zijn tegenwoordig cruciaal en niet alleen voor commerciële organisaties. Datawarehouse automatisering tools onderscheiden zich door de handmatige inspanningen bij het bouwen en implementeren van datawarehouses door de data- en business intelligence experts tot een minimum terug te brengen.

Wat zijn datawarehouses?

Een datawarehouses maakt het mogelijk om organisatiedata te centraliseren vanuit verschillende bronnen en toepassingen. En maakt ze toegankelijk voor visualisatie en bijvoorbeeld het maken van prognoses. De functie van een datawarehouses om data van meerdere afdelingen te consolideren in één datawarehouse.

Wat is datawarehouse automatisering?

Datawarehouse automatisering zorgt voor het verminderen van tijdrovende taken, zoals het genereren en implementeren van ETL-codes op een databaseserver. En is daarmee een efficiënt alternatief voor traditioneel datawarehouse ontwerp.

Met dergelijke tools kunnen organisaties business intelligence-projecten binnen enkele uren uitvoeren in plaats van daar maanden over te doen. En bovendien tegen een fractie van de kosten van datawarehouses. Jullie data- en business intelligence experts zijn dan blij dat ze van het saaie repeterende werk verlost zijn en veel meer waarde kunnen toevoegen.

Het ontstaan van datawarehouse automatisering

De functionaliteiten van datawarehouse automatiseringstools zijn in de afgelopen decennia geëvolueerd vanuit handmatige codering. Dit is mogelijk gemaakt door de groei in dataopslag, de grote behoefte aan data integratie en de opkomst van vele databronnen, zoals CRM-systemen, REST API’s en cloud databases.

Voordat datawarehouses bestonden zorgde de uitvinding van schijfopslag in de jaren 60 ervoor dat grote hoeveelheden data in de vorm van databases moesten worden opgeslagen en verwerkt.

Dit maakte de ontwikkeling van dimensionale datamarts mogelijk. Begin jaren 80 waren er verschillende leverancierspecifieke ETL-tools en relationele databasebeheersystemen op de markt.

Standaardisatie van datawarehouse-architecturen

Daarna zijn de vereisten voor het beheer van heterogene data aanzienlijk veranderd. Datawarehouse technologie kwam samen in gestandaardiseerde architecturen, waardoor organisaties data uit meerdere indelingen en bronnen konden samenvoegen. En probeerden om één versie van de waarheid te creëren.

In het begin had datawarehouse ontwikkeling stevige uitdagingen. Lange ontwikkelingscycli, slecht metadatabeheer binnen het bestaande datawarehouse en de enorme kosten die met de ontwikkeling gemoeid waren. Dit maakte traditionele datawarehouse architecturen ongeschikt om goed te kunnen inspelen op snel veranderende marktomstandigheden.

De geboorte van datawarehouse automatisering

Rond het jaar 2000 ontdekten organisaties dat veel van hun systemen slecht waren geïntegreerd met databases en applicatiesystemen. En daarom ook niet in staat waren om grote hoeveelheden gefragmenteerde data te integreren. Dit maakte de weg vrij voor een flexibel platform dat ETL-processen kan automatiseren en eenvoudig kan integreren met de applicaties.

Tegenwoordig is datawarehouse automatisering enorm ontwikkeld. En maakt gebruik van de nieuwste technologieën. Zoals realtime dataextractie, analyse van cloud data en webapplicatieservices, zoals REST API’s en SOAP en integratie met datavisualisatietools.

Hoe werkt datawarehouse automatisering?

Daarvoor kijken we eerst hoe traditionele datawarehouses data beheren.

Traditionele datawarehouse-architectuur

In een conventioneel datawarehouse-ontwerp doorlopen alle data drie verschillende fasen:

1. Relationele database

In deze fase worden SQL-scripts gebruikt om alle transactiedata uit relationele databases te extraheren. Voordat de data worden verplaatst, worden ze opgeschoond door foutieve en onnauwkeurige informatie op consistentie te controleren.

2. Analytical Data Warehouse (OLAP)

De transactiedata worden vervolgens gemodelleerd naar ster- of snowflake schema’s en overgebracht naar een online analytische verwerkingsserver (OLAP) via een relationeel OLAP- of multidimensionaal datamodel. Dit structureert en vereenvoudigt de data voor analytische rapportage- en querydoeleinden. Vervolgens worden de data getransformeerd en geladen in het datawarehouse.

3. Analyse en rapportage

Zodra de ETL-processen zijn voltooid, worden de data uit het datawarehouse geëxporteerd naar business intelligence en analysetools om inzichten te verkrijgen voor besluitvorming.

Meestal moet een gebruiker de ETL-processen helemaal opnieuw definiëren om de data van het datawarehouse naar front-end BI-tools te verplaatsen.

Bovendien zorgt de handmatige codering van de ETL- en data opschoningstaken ervoor dat datawarehouse projecten foutgevoelig en tijdrovend zijn. Hierdoor hebben gebruikers vaak onvoldoende nauwkeurige data beschikbaar voor rapportage en lopen ze een groter risico op budgetoverschrijdingen en mislukte projecten.

Datawarehouse automatiseringssoftware

Deze software biedt een codevrije geautomatiseerde benadering voor het samenvoegen en verplaatsen van ongelijksoortige bedrijfsdata van bronsystemen naar een datawarehouse en daarbuiten.

In tegenstelling tot de traditionele datawarehousing architectuur automatiseert de software de batchuitvoering en de vereisten voor ETL code implementatie van het datawarehousing-proces. De software voor data automatisering maakt gebruik van een groot aantal functionaliteiten, waaronder:

  • Ge-denormaliseerde-, genormaliseerde- en multidimensionale datastructuren
  • ETL- en ELT-data integratieprocessen
  • Modellering van brondata
  • Connectiviteit met verschillende dataproviders

Datawarehouse automatiseringssoftware vereenvoudigt datawarehouse projecten door:

Geautomatiseerde ETL-processen

Stroomlijnen van de extractie-, transformatie- en automatiseringsprocessen voor het laden van data. Dit elimineert de zich herhalende stappen door toepassing van auto-mapping en taakplanning. Er zijn 2 datawarehouse laadstrategieën: volledig laden en incrementeel laden.

Intuïtieve gebruikersinterface

Het ontwerpen en implementeren van datawarehouses gebruikt in veel gevallen een visuele gebruikersinterface met slepen en neerzetten.

Vooraf geconfigureerde connectoren

Deze maken naadloze applicatie-integratie mogelijk. Bijvoorbeeld voor integratie met verschillende applicatie-connectoren, zoals Salesforce, Oracle, MS Dynamics CRM, SAP en REST API’s om data te beheren via een breed scala aan dataproviders.

Softwaretools voor datawarehousing automatisering helpen organisaties om datawarehouses veel gemakkelijker te beheren.

Voordelen van datawarehouse automatiseringstools

Met dit soort software kunnen de volgende voordelen realiseren:

Verbeterde datakwaliteit

Organisaties kunnen de inconsistenties in handmatige ETL vermijden en daardoor betere queryprestaties opleveren.

Het stelt gebruikers ook in staat om ‘langzaam veranderende dimensies’ te modelleren en datawarehouse data te migreren naar andere systemen, zoals cloud gebaseerde BI en datavisualisatietools.

Daarmee hebben organisaties niet alleen toegang tot betrouwbare data, maar hebben ze ook meer controle over geavanceerde en nauwkeurigere rapportage en analyses.

Verhoogde wendbaarheid en snellere time-to-value

Snellere implementatie van datawarehouses en toegang tot data-inzichten geven organisaties een verhoogde flexibiliteit. Ze kunnen sneller reageren op de steeds veranderende marktomstandigheden. Zoals onverwachte veranderingen in de vraag.

Een retailer die geautomatiseerde datawarehousing software gebruikt, kan bijvoorbeeld de tijd verkorten die nodig is om BI-rapporten te gebruiken. En daarmee de oorzaken van lagere verkopen bij verschillende verkooppunten vaststellen en tegenmaatregelen nemen.

Betere inzet van schaarse BI capaciteit en veel lagere kosten

Door handmatige invoer te elimineren wordt het mogelijk om datawarehouses veel sneller te bouwen en in te zetten. Waardoor data engineers en ontwikkelaars vrij komen en de kosten worden verlaagd. Hierdoor hebben collega’s meer tijd om inzichten te genereren, strategische beslissingen te nemen en betere resultaten te garanderen.

Meer weten?

Wil je meer weten over het automatiseren van het data management proces? Neem dan gerust contact met ons op voor meer informatie en een demo

Deze website maakt gebruik van cookies, onder andere om het gebruiksgemak te vergroten. Door op 'ACCEPT' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies.