Wanneer is een datawarehouse geen nice-to-have, maar pure noodzaak?

Wanneer is een datawarehouse geen nice-to-have, maar pure noodzaak?

Veel organisaties willen "iets" met data. Zeker wanneer het aantal applicaties groeit, ontstaat de behoefte aan meer en beter inzicht. In de praktijk lopen organisaties dan vaak vast in zogenaamde data-silo’s: informatie zit verspreid over verschillende systemen en afdelingen, met uiteenlopende definities en beperkte samenhang.

Bij een van onze opdrachtgevers zagen we dit terug in de combinatie van een HR-systeem en een ERP-systeem. In het HR-systeem werden onder andere FTE's, roosters en functies van medewerkers vastgelegd, terwijl in het ERP-systeem de gewerkte uren en bijbehorende omzet werd geregistreerd. Beide systemen bevatten waardevolle informatie, maar ieder vanuit een eigen perspectief. Hierdoor was een combinatie van HR- en ERP-data nodig om tot consistente en bruikbare managementinformatie te komen.

Waarom een datawarehouse?

Een veel gekozen oplossing voor dit soort uitdagingen is het bouwen van een datawarehouse (DWH). Maar wanneer is een DWH nu de juiste oplossing?

  1. Wanneer je data verspreid staat over meerdere systemen (ERP, CRM, Excel etc.).
  2. Wanneer huidige rapportages traag, foutgevoelig of grotendeels handmatig zijn.
  3. Wanneer definities niet eenduidig zijn (wat is precies "omzet", wat telt als "declarabel uur"?).
  4. Wanneer je niet alleen terug wil kijken, maar ook vooruit: forecasting en AI.

 

Een datawarehouse fungeert als de 'Single Source of Truth'. Het legt een schaalbaar fundament voor betrouwbare rapportages, advanced analytics en voorspellende modellen.

 

Hoe pak je zo'n traject goed aan?

Bij onze opdrachtgever hebben we een datawarehouse ingericht. Zo'n project start niet met techniek, maar met de business: samen met stakeholders bepalen welke data echt relevant is, welke KPI's sturend zijn en welke databronnen leidend.

Daarna volgt datamodellering: het vastleggen van definities en datakwaliteit. En het inrichten van een geautomatiseerde (near) real-time ETL/ELT-keten. Op die basis bouw je vervolgens de semantische laag in Power BI (of een andere dashboarding tool), waarmee rapportages betrouwbaar, snel en schaalbaar worden.

Reactie plaatsen