In ons digitale tijdperk komt er steeds meer data beschikbaar. Verkoopcijfers van je producten, informatie over je logistieke leveringen, klanten die meldingen maken of transacties uit je kassa-systemen van betalingen die je elk moment van de dag ontvangt. Tegenwoordig werk je al gauw met verschillende Excel-sheets, handmatige data-uitdraaien en API’s. Maar al deze losse scripts en bestanden werken niet op schaal.
Bijvoorbeeld: Je moet wekelijks twee excel-bestanden samenvoegen. Maar het ene bestand is geformatteerd met puntkomma’s (;), de ander met komma’s (,), waarbij je erachter komt dat er verschillende unique-identifiers per bestand zijn. Hoe ga je deze data nu mappen.. Uiteindelijk lukt het je met wat support van ChatGPT. Maar als klap op de vuurpijl zie je dat het kopiëren van enkele Gigabytes aan data niet lukt – het bestand is simpelweg te groot voor ctrl c + ctrl v.
Als jouw organisatie groeit, je krijgt er collega’s bij, mensen vertrekken weer en processen veranderen dan zit je uiteindelijk met een enorme complexe- en vervelende situatie. Je kunt de data niet meer vertrouwen, het verwerken ervan is tijdrovend en je weet niet meer wat de waarheid is. Een situatie waar niemand blij van wordt. Een centraal datawarehouse ontwikkelen lost deze probleem op. In deze blog leg ik je uit welke reden er nog meer zijn om een datawarehouse te ontwikkelen en hoe je hiermee kunt starten
8 redenen om een centraal datalake op te zetten:
1. Automatisering van data pipelines
Datagedreven werken kan een strategisch voordeel geven op de lange termijn. Daarom is het belangrijk om goed te kijken naar de belangrijkste processen en diensten van je organisatie. Deze kritische bedrijfsprocessen kun je vaak automatiseren of optimaliseren, met de juiste data. Deze data geautomatiseerd ophalen via pipelines moet je eenmalig goed inrichten en ontwikkelen maar daarna heb je er vrijwel geen werk meer aan.
2. Optimalisatie van kosten en tijd voor IT diensten
Het ontwikkelen van een datalake kost tijd, aandacht en communicatie door afstemmingen met verschillende stakeholders. Dit kun je het beste zien als een investering. Na deze investering ga je namelijk op verschillende manieren profiteren. Slapende licenties zijn verleden tijd, je betaalt vaak minder voor API-calls als je deze slim inricht, je hebt minder overhead van je collega’s op kantoor en je kunt eenvoudig data ophalen (door met SQL te werken bijvoorbeeld) waar je sneller rapportages en eenvoudige dashboards op kunt ontwikkelen.
3. Veiligheid en governance van databestanden
Alle excel-files met gevoelige informatie die in mailboxen staan is niet veilig. Het is eenvoudig om per ongeluk bedrijfs- of privacy gevoelige data te forwarden. Daarnaast vinden hackers het eenvoudig om netwerken te infiltreren via collega’s die het minder nauw nemen met security-protocollen. Een datawarehouse zorgt ervoor dat de data veilig staat en actief beheerd wordt. Het verkrijgen van een ISO-certificering gaat bijvoorbeeld een stuk makkelijker als de data in het datawarehouse goed- en actief gemanaged en gemonitored wordt door een centrale afdeling.
4. Dataconsistentie en integratie van applicaties
Marketing laat met trots de stijgende lijn van succesvolle conversies uit Google zien van het afgelopen kwartaal. Maar sales heeft hele andere informatie. Die conversies? Dat waren leads van klanten die vroegtijdig zijn afgehaakt. Deze data stond toch in Hubspot! Iedereen dacht na over zijn eigen metrics en definities maar niemand weet nu of het beter, of juist slechter, gaat met de verkoopcijfers van de organisatie. Als je een datawarehouse ontwikkelt dan denk je vooraf na over deze situaties. Het mappen van data en in kaart brengen van data-inconsistenties zijn belangrijke onderdelen van het ontwikkelen van een datawarehouse.
5. Structurering van ongestructureerde of semi-gestructureerde data
Het uitpluizen van documenten, emails en .json-files zijn tijdrovende klussen. Met een Jupyter Notebook kan jouw data-scientist al snel de .json-files verwerken in gestructureerde documenten maar hiervoor moet jij als manager constant een verzoek bij hem indienen. Als je een datawarehouse ontwikkelt dan kun je deze logica ontwikkelen en automatisch met een timer laten uitvoeren. Zo worden die complexe databestanden ineens overzichtelijke datavelden waar je zelf eenvoudig door kunt filteren.
6. Snelle waardecreatie via dataproducten
Het gebruik van AI of dashboards kun je met een goed ontwikkeld datawarehouse echt succesvol maken. Doordat je vooraf nagedacht hebt over de datakwaliteit, rollen en verantwoordelijkheden per data-bron, veiligheid en schaalbaarheid, is het ook eenvoudiger om bijvoorbeeld zelf AI’s te ontwikkelen en te trainen op je eigen data. Is de combinatie tussen jouw data, bedrijfswaarde en datawarehouse écht uniek? Dan kun je er zelf voor kiezen om je eigen data (deels) te verkopen aan andere partijen. Dan ga je zelf een API- en/of software uitgeven onder je eigen licentie. Voorwaarde is uiteraard dat jouw organisatie zich houdt aan de verschillende wetgevingen zoals de privacywet, GDPR & AI act.
7. Versiebeheer en reproduceerbaarheid van software
Heb jij een collega of werknemer waar je ontzettend tevreden mee bent die al jouw data-vraagstukken oplost? Pas op dat je niet te afhankelijk wordt! Met een goed ingericht datawarehouse wordt het eenvoudiger voor andere collega’s om ook met data te werken. Op deze manier kun je gemakkelijker reproduceren wat anderen doen. Mocht jouw geliefde collega namelijk eens (langdurig) ziek worden of kiezen voor een andere baan dan heeft jouw operatie een probleem. Met versiebeheer kun je ook eenvoudig werken met backups, zodat een grandioze feature, die in de praktijk minder grandioos is gebleken, niet je hele data-infrastructuur onderuit haalt.
8. Schaalbaarheid en toekomstbestendigheid van je data architectuur
Veel start-ups en scale-ups die échte groei doormaken zijn blij dat ze vroegtijdig hebben geïnvesteerd in een datawarehouse. Het is gemakkelijk om handmatig acties te blijven uitvoeren en niet eenmalig de investering van het oprichten van een datawarehouse te maken. Maar des te langer je wacht, des te groter wordt de complexiteit en ‘legacy’ van je huidige infrastructuur. Veel corporates werken al met een datawarehouse of zelfs een datalake. Jouw organisatie wordt een stuk toekomstbestendiger – ideaal voor je collega’s, klanten, stakeholders en wellicht zelfs voor overnamepartijen die een interesse in je bedrijf hebben en bereid zijn om een premium te betalen voor de datagedrevenheid van je organisatie ;).
Benieuwd hoe je nu van start gaat met het ontwikkelen van een datawarehouse? Vaak is het ontwikkelen van een datawarehouse onderdeel van een bredere data visie. Spects ondersteunt organisaties van A tot Z. Wij helpen bij het opzetten van een toekomstbestendige datavisie met praktische roadmap en bedrijfsplan. Onderdeel hiervan zijn de beschikbare databronnen en het ontsluiten van data in een datawarehouse. Onze Data Engineers helpen hier graag bij. Met onze 10+ jaar ervaring in de markt hebben we een sterk netwerk van data strategen, data engineers en bijvoorbeeld power BI experts opgebouwd. Boek een gratis kennismakingsgesprek in en vertel ons jouw problemen.
