Wat is Data Warehousing?

Data warehousing is het proces van het verzamelen, opslaan en beheren van grote hoeveelheden data uit verschillende bronnen in een centrale database. Deze centrale opslagplaats wordt het "data warehouse" genoemd. Het doel is om deze data op een gestructureerde en georganiseerde manier op te slaan, zodat het gemakkelijker wordt om analyses, rapportages en andere vormen van data-onderzoek uit te voeren.

• Het helpt bij het organiseren van data, waardoor het eenvoudiger wordt om waardevolle inzichten te verkrijgen.
• Met een goed ingericht data warehouse kunnen bedrijven beter onderbouwde beslissingen nemen op basis van data-analyse.
• Het verzamelen en voorbereiden van data voor analyse kan veel tijd kosten. Een data warehouse kan dit proces aanzienlijk versnellen.

Je kunt het vergelijken met alsof je een gigantische bibliotheek bouwt waarin elk boek informatie bevat die je bedrijf ooit zou kunnen willen gebruiken. Je sorteert deze boeken op verschillende onderwerpen, genres en tijdsperioden, zodat je later gemakkelijk kunt vinden wat je nodig hebt.

• ETL: een belangrijk onderdeel van data warehousing is het ETL-proces, wat staat voor Extraheren, Transformeren en Laden.
  • Extraheren: data wordt verzameld uit verschillende bronnen.
  • Transformeren: data wordt omgezet naar een uniform formaat.
  • Laden: de getransformeerde data wordt geladen in het data warehouse.
• Data Mart: een subset van een data warehouse die zich richt op een specifiek bedrijfsonderdeel, zoals marketing of verkoop.
• OLAP: Online Analytical Processing, een categorie van softwaretools die analyse van data mogelijk maakt.

Data warehousing werkt in verschillende stappen, waarbij het doel is om ruwe data om te zetten in een vorm die gemakkelijk kan worden geanalyseerd en opgevraagd. Hier is een overzicht van hoe het proces meestal werkt:

Stap 1: Dataverzameling

Eerst wordt data verzameld uit verschillende bronnen. Dit kunnen databases zijn, maar ook andere systemen zoals CRM-software, ERP-systemen, flat files en zelfs externe bronnen zoals webdata of sociale media.

Stap 2: Data cleaning

De verzamelde data is vaak ruw en kan fouten of inconsistenties bevatten. Data cleaning is het proces waarbij onnauwkeurige of irrelevante delen worden verwijderd of gecorrigeerd.

Stap 3: Data transformatie (ETL)

Dit is een cruciale stap en staat voor Extraheren, Transformeren en Laden (ETL).

• Extraheren: data wordt uit verschillende bronnen gehaald.
• Transformeren: data wordt omgezet in een gestandaardiseerd formaat. Dit kan het samenvoegen van velden zijn, het berekenen van nieuwe velden, of het omzetten van de data naar een ander type of formaat.
• Laden: de getransformeerde data wordt in het data warehouse ingevoerd.

Voorbeeld: stel dat je een schoenenwinkel hebt. Je hebt verkoopdata in je kassasysteem, klantdata in je CRM en voorraadgegevens in nog een ander systeem. Met ETL verzamel je al deze data, maak je het consistent (bijv. prijzen altijd inclusief btw) en laad je het in je data warehouse.

Stap 4: Data opslag

Eenmaal in het data warehouse wordt de data opgeslagen op een manier die efficiënte analyse mogelijk maakt. Vaak wordt hierbij gebruik gemaakt van een specifieke datastructuur zoals een ster- of sneeuwvlokschema.

Stap 5: Data analyse en rapportage

Nu de data is opgeslagen, kan het worden gebruikt voor analyse. Dit gebeurt meestal via Business Intelligence (BI) tools die het mogelijk maken om queries uit te voeren, rapporten te genereren en dashboards te bouwen.

Stap 6: Data onderhoud

Data in een data warehouse is meestal niet statisch. Het wordt regelmatig bijgewerkt en onderhouden om ervoor te zorgen dat het actueel en relevant blijft. Dit kan ook betekenen dat oude data wordt gearchiveerd of verwijderd.

Tip: het is belangrijk om te bedenken welke data echt nuttig is voor je analyses. Meer data is niet altijd beter. Het onderhoud van een groot data warehouse kan namelijk complex en tijdsintensief zijn.

Databasesystemen zijn een essentieel onderdeel van elke data warehousing-oplossing. Ze vormen de backend waarin alle verzamelde en getransformeerde data wordt opgeslagen en beheerd. Hier zijn enkele van de meest gebruikte databasesystemen voor data warehousing:

1. Oracle Database

Oracle Database is een van de oudste en meest vertrouwde databasesystemen op de markt. Het is uitermate geschikt voor het uitvoeren van complexe queries en het beheren van enorme datasets. Door zijn robuuste mogelijkheden wordt het vaak gebruikt door grote ondernemingen met complexe data warehousing-behoeften.

2. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server is een veelgebruikt databasesysteem dat bekendstaat om zijn gebruiksvriendelijkheid. Het is geïntegreerd met andere Microsoft-producten, wat het een populaire keuze maakt voor bedrijven die al in het Microsoft-ecosysteem zijn ingebed.

3. Amazon Redshift

Amazon Redshift is een cloudgebaseerde data warehousing-service die deel uitmaakt van het AWS-ecosysteem. Het is ontworpen voor hoge prestaties en is gemakkelijk schaalbaar, waardoor het een goede keuze is voor bedrijven die flexibiliteit en cloudintegratie waarderen.

4. Google BigQuery

Google BigQuery is een serverloos, cloudgebaseerd databasesysteem dat speciaal is ontwikkeld voor razendsnelle, ad-hoc-analyse van complexe datasets. Het maakt deel uit van het Google Cloud Platform en is optimaal voor real-time analytics.

5. Snowflake

Snowflake is een modern, cloudgebaseerd databasesysteem dat bekendstaat om zijn flexibiliteit en eenvoudige schaalbaarheid. Door zijn unieke architectuur die rekenkracht en opslag scheidt, biedt het een hoge mate van flexibiliteit en is het ideaal voor diverse analytische workloads.

6. Teradata

Teradata is een pionier op het gebied van data warehousing en is gespecialiseerd in het uitvoeren van zeer complexe queries over grote datasets. Het is vooral populair bij grote ondernemingen die een krachtig databasesysteem nodig hebben voor intensieve data-analyse.

7. IBM Db2 Warehouse

IBM Db2 Warehouse is een veelzijdig databasesysteem dat zowel cloudgebaseerde als on-premise oplossingen biedt. Het is ontworpen om naadloos te schalen en biedt robuuste analytische mogelijkheden, waardoor het geschikt is voor een breed scala aan bedrijfsbehoeften.

Data warehousing speelt een belangrijke rol in hoe bedrijven hun data beheren en gebruiken voor verschillende doeleinden. Hier zijn enkele manieren waarop bedrijven data warehousing in de praktijk brengen:

• Inzicht in klantgedrag: met behulp van data warehousing kunnen bedrijven de activiteiten en voorkeuren van klanten beter begrijpen. Dit helpt bij het personaliseren van marketinginspanningen, het verbeteren van de klantervaring en het verhogen van de klanttevredenheid.
• Voorraadbeheer: helpt bedrijven om nauwkeurige voorraadniveaus te handhaven door het analyseren van historische verkoopgegevens, seizoensgebonden trends en andere relevante factoren.
• Financiële analyse: bedrijven gebruiken data warehousing om financiële prestaties te analyseren. Dit omvat het bijhouden van verkopen, uitgaven en winst, en het gebruik van deze informatie om toekomstige financiële beslissingen te begeleiden.
• Marktanalyse: door historische gegevens en actuele markttrends te analyseren, kunnen bedrijven nieuwe zakelijke kansen identificeren. Ze kunnen bijvoorbeeld nieuwe marktsegmenten ontdekken of potentiële nieuwe producten identificeren.
• Concurrentieanalyse: data warehousing kan ook worden gebruikt om informatie over concurrenten te verzamelen en te analyseren. Dit helpt bedrijven om hun marktpositie te begrijpen en strategieën te ontwikkelen om een concurrentievoordeel te behalen.
• Risicobeheersing: met data warehousing kunnen bedrijven ook potentiële bedrijfsrisico's identificeren en mitigeren. Dit kan variëren van het identificeren van fraude tot het inschatten van de financiële stabiliteit van leveranciers.
• Besluitvorming: een van de grootste voordelen van data warehousing is dat het besluitvormers van een bedrijf in staat stelt om geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van feitelijke gegevens en analyses in plaats van intuïtie of schattingen.
• Compliance en rapportage: data warehousing faciliteert ook de rapportage en compliance met verschillende industriestandaarden en regelgevingen. Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de gezondheidszorg en de financiële dienstverlening, waar strikte regels gelden voor het beheer van gegevens.

Data warehousing is een multidisciplinaire activiteit die verschillende rollen en functies binnen de IT vereist. Hier zijn enkele van de meest voorkomende functies die direct betrokken zijn bij data warehousing-projecten:

• Data Architecten zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen van de algehele structuur van de data warehouse. Ze bepalen hoe data wordt opgeslagen, georganiseerd en opgehaald.
• Data Engineers werken nauw samen met data architecten en zijn verantwoordelijk voor het bouwen en onderhouden van het data warehouse. Ze zorgen voor de data-integratie, datatransformatie en laden van data in de warehouse (ETL-processen).
• DBA's zijn belast met het beheer van de database die het data warehouse ondersteunt. Ze zorgen voor prestatieoptimalisatie, back-ups, en algemeen onderhoud van de database.
• Data Analisten werken direct met het data warehouse om queries uit te voeren en rapporten te genereren. Ze gebruiken deze informatie om zakelijke inzichten te verkrijgen en aanbevelingen te doen.
• BI-specialisten focussen op het omzetten van de data in het data warehouse naar bruikbare zakelijke inzichten. Ze maken vaak gebruik van visualisatie-tools en -technieken om data begrijpelijker te maken voor besluitvormers.
• Data Scientists gebruiken geavanceerde analytische methoden om complexe vragen te beantwoorden die niet eenvoudig kunnen worden opgelost via standaardrapportage. Ze hebben vaak toegang tot het data warehouse als een bron voor het verzamelen van gegevens.
• Data Stewards zijn verantwoordelijk voor de datakwaliteit binnen het data warehouse. Ze zorgen ervoor dat de data betrouwbaar, consistent en toegankelijk is.
• Een Data Governance Manager waarborgt de naleving van interne en externe beleidsmaatregelen en regelgeving met betrekking tot databeheer. Ze zijn ook betrokken bij het opstellen van regels voor wie toegang heeft tot welke data.
• ETL (Extraction, Transformation, Load) Developers zijn gespecialiseerd in het creëren van de processen die data uit verschillende bronnen extraheren, transformeren en laden in een data warehouse.
• Projectmanagers zijn verantwoordelijk voor het plannen, uitvoeren en sluiten van data warehousing-projecten. Ze zorgen ervoor dat het project op tijd en binnen het budget wordt voltooid.

Wil jij je aan de slag met Data en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, security, big data, data analyse, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!