Wanneer heb je een Data Warehouse nodig?
De transformaties die nodig zijn om data uit een bedrijfsapplicatie om te vormen naar een formaat dat geschikt is voor analyse, worden doorgaans uitgevoerd in een data warehouse. Maar hoe weet je wanneer je dat kantelpunt hebt bereikt?
De “Spreadsheet Hell” Waarschuwing
Als je maandagochtendvergaderingen worden besteed aan discussies over wiens spreadsheet het “juiste” cijfer bevat, heb je een data warehouse nodig. Wanneer data alleen in individuele applicaties leeft (ERP, CRM, Finance), is het versnipperd en vaak geformatteerd voor transacties, niet voor rapportage.
Belangrijkste Voordelen
Een Data Warehouse biedt drie fundamentele verbeteringen voor je operaties:
- Single Source of Truth (SSOT): Een centrale datarepository waar iedereen in de organisatie verwijst naar dezelfde, geverifieerde versie van een KPI.
- Performance Optimalisatie: Het verplaatsen van zware rapportagetaken naar een warehouse zorgt ervoor dat je productie ERP of CRM systemen snel en responsief blijven voor dagelijkse transacties.
- Historische Analyse: Het vastleggen van “snapshots” van je data over tijd, waardoor je trends en groei over jaren kunt volgen, zelfs als bronsystemen alleen de huidige staat opslaan.
Datamodellering is de Sleutel
Een warehouse is niet alleen een emmer voor data; het vereist Datamodellering. Datamodellering is het proces van het structureren van ruwe technische data naar een formaat dat business logica reflecteert (bijvoorbeeld het verbinden van een “Sales” tabel met een “Customer” tabel op een manier die logisch is voor een manager). Dit is waar de echte magie gebeurt, waarbij technische ruis wordt omgezet naar bruikbare inzichten.