Introductie tot datawarehousing en datamodellering
Het belang van een datawarehouse
Bij veel bedrijven slingeren de cijfers overal rond. Een beetje in Excel, wat in het CRM, nog iets in de boekhoudsoftware, en dan ook nog wat exports in een gedeelde map. Iedereen werkt met data, maar niemand werkt met dezelfde waarheid.
Een datawarehouse lost dat op. Het brengt al die losse puzzelstukjes samen in één duidelijk geheel. Je hebt één plaats waar alles samenkomt en waarop je kan vertrouwen. Geen dubbel werk, geen discussies meer over welke cijfers juist zijn.
Dat is waarom een datawarehouse het hart vormt van een moderne BI-omgeving. Het zorgt dat alles klopt, snel terug te vinden is en klaarstaat voor analyse.
Wat is een datawarehouse?
Een datawarehouse is een databank die speciaal gebouwd is om te rapporteren en te analyseren. Het is niet bedoeld om bestellingen of transacties te verwerken, maar om inzichten te geven.
Je kan het vergelijken met een goed georganiseerde archiefkast. In plaats van stapels losse documenten, steek je alles netjes in mappen met duidelijke labels. Zo kan je snel vinden wat je zoekt.
In een datawarehouse gebeurt hetzelfde, maar dan digitaal. Cijfers uit de boekhouding, verkoop, productie en marketing worden samengebracht in één structuur. Alles krijgt een vaste plaats en een vaste betekenis.
Het resultaat: betrouwbare cijfers, minder fouten en veel snellere rapportering.
Ben je Excel ontgroeit?
Iedereen begint met Excel, en dat is prima. Het is flexibel, herkenbaar en je kan er veel mee doen. Maar na een tijdje merk je dat het moeilijk wordt om overzicht te houden.
Misschien herken je dit:
Er bestaan meerdere versies van hetzelfde bestand, met elk kleine verschillen.
Rapporten geven verschillende cijfers voor dezelfde periode.
De persoon die “het bestand kent” is met vakantie, en niemand weet hoe het werkt.
Op dat moment is het tijd om een stap verder te gaan. Een datawarehouse brengt orde in de chaos. Alles komt samen op één plaats, en iedereen werkt met dezelfde gegevens.
De basis van datamodellering uitgelegd
Een datawarehouse opzetten is meer dan alleen data verzamelen. De manier waarop je de data organiseert, noemen we datamodellering. Dat klinkt technisch, maar het is eigenlijk gewoon logisch nadenken over hoe je gegevens met elkaar verbonden zijn.
Neem het voorbeeld van een winkelketen. Je wil weten hoeveel omzet je haalt per maand, per product en per filiaal.
Dan werk je met twee soorten tabellen:
Fact-tabellen
Dat zijn de tabellen met de cijfers zelf, zoals omzet, aantallen of kosten. Elke rij stelt een gebeurtenis voor, bijvoorbeeld: “Product X verkocht in winkel Y op datum Z voor bedrag A.”Dimensionele tabellen
Die bevatten de context van die cijfers, zoals de lijst met producten, winkels of datums.
Als je die tabellen met elkaar verbindt, krijg je een ster-model (of star schema). In het midden staat de fact-tabel, en errond de dimensionele tabellen. Je kan dan heel gemakkelijk analyses maken, zoals:
Hoeveel werd er verkocht per maand?
Welke winkel doet het best?
Welke producten leveren de hoogste marge op?
En dat allemaal zonder kopieën van bestanden of ingewikkelde formules.
Azure Synapse en Microsoft Fabric
Een datawarehouse kan je op verschillende manieren bouwen. Binnen het Microsoft-ecosysteem zijn Azure Synapse Analytics en Microsoft Fabric de bekendste oplossingen.
Azure Synapse Analytics is een cloudplatform waar je grote hoeveelheden data kan opslaan en analyseren. Het is snel, schaalbaar en sluit goed aan bij andere Microsoft-oplossingen.
Microsoft Fabric is nieuwer en bundelt alles wat met data te maken heeft in één omgeving. Daarmee kan je data verzamelen, omzetten, bewaren en rapporteren op één plek. Fabric werkt naadloos samen met Power BI, waardoor je rapporten altijd met de juiste en meest recente data werken. Zo hoef je geen aparte tools meer te combineren, en heb je één geïntegreerd geheel. Zelf gebruiken we voornamelijk Microsoft Fabric voor nieuwe datawarehouse implementaties.
Waarom dit belangrijk is voor jouw bedrijf
Een goed datawarehouse bespaart tijd, voorkomt fouten en zorgt voor duidelijkheid. Iedereen werkt met dezelfde cijfers en dezelfde definities.
Voor KMO’s betekent dat minder Excel-stress en meer tijd om echt met inzichten bezig te zijn.
Je hoeft niet groot te zijn om met een datawarehouse te starten. Het kan perfect stap voor stap opgebouwd worden, beginnend met de gegevens die het meeste waarde brengen.
Een datawarehouse en een goed datamodel zijn geen luxe, maar een basis. Ze zorgen ervoor dat je rapporten betrouwbaar zijn en dat beslissingen gebaseerd zijn op correcte informatie. Een goede data structuur is ook de basis voor het automatiseren van processen en AI toepassingen.
Bij Data Panda helpen we bedrijven om dat fundament te leggen. We bouwen niet alleen dashboards, maar zorgen dat de cijfers erachter kloppen. Zo kan jij met vertrouwen werken en beslissingen nemen op basis van data die echt juist is.
