Een data warehouse is een digitaal opslagsysteem waar alle organisatiegegevens samenkomen. Denk aan klantgegevens, voorraadbeheer, resultaten van marketingcampagnes en meer. Door al deze gegevens in een systeem op te slaan, kun je als organisatie betere besluiten nemen. Niet voor niets is een data warehouse een ideaal vertrekpunt voor data science. Zijn dit twee termen die niet direct tot je basis vocabulaire horen? Lees de blog en je bent helemaal bij.
Waarom kiezen voor een data warehouse?
Stel: je werkt binnen een bedrijf dat schoenen verkoopt. Jullie staan op het punt om te besluiten of jullie de webshop gaan optimaliseren om meer schoenen te verkopen. Als het goed is, neem je dit besluit niet zomaar. Je wilt bijvoorbeeld weten wat voor soort klanten jouw schoenen kopen, hoeveel verkopen via de webshop plaatsvinden en wat een reden is voor jouw doelgroep om toch niet over te gaan tot een aankoop. Kortom, je hebt klanteninformatie, data uit Google Analytics en verkoopinformatie nodig.
Je kunt er nu natuurlijk voor kiezen om al deze data uit de verschillende bronnen te halen. Heb je alle tijd van de wereld? Dan is dat ook best een goed idee. Maar weet je vaak niet waar je tijd vandaan moet halen om je werk af te ronden? En zie je ook een beetje op tegen een data analyse op basis van een berg data uit verschillende bronnen? Dan is het helemaal niet zo’n gek idee om de mogelijkheden van een data warehouse te ontdekken. Dat verzamelt namelijk niet alleen data, het systeem zorgt er ook voor dat gegevens worden opgeschoond en geordend. Zo kun je eenvoudiger én betrouwbaarder informatie interpreteren en betere inzichten krijgen.
Data warehouse kent geen grenzen
Buiten dat het natuurlijk heel prettig is om alle data op één plek te hebben, is dat wellicht nog geen doorslaggevende reden om te investeren in een dergelijke oplossing. Dan is het goed om te weten dat een data warehouse eigenlijk geen functionele grenzen kent. Het systeem is namelijk ontworpen om snel en efficiënt ingewikkelde analyses en rapportages uit te voeren. Je hoeft dus niet gefrustreerd naar een zandloper of regenboogrondje te kijken terwijl je data uit een bepaald systeem probeert te halen. Bij een data warehouse heb je letterlijk met een druk op de knop het inzicht dat je nodig hebt.
Grote kans dat jij bij een volgend te nemen besluit, ook weer even te rade gaat bij het data warehouse. Ideaal, want hierdoor ga je steeds vaker onderbouwde besluiten nemen en we hoeven je vast niet te vertellen dat iedereen daar beter van wordt.
Data warehouse en data science: samen sterker
Waarschijnlijk raad je het al een beetje na de voorgaande alinea’s, maar een data warehouse is een krachtig hulpmiddel voor data scientists. Met een data warehouse, veelal ontworpen door een data architect of data engineer, krijg je als data scientist namelijk direct toegang tot volledige en nauwkeurig data. En daar draait het natuurlijk allemaal om bij data science.
Aan de slag met een data warehouse
Zie jij de meerwaarde van een date warehouse voor jouw organisatie en wil je dit systeem gaan implementeren? Hieronder zetten we de belangrijkste punten op een rijtje. Let wel: alleen over de implementatie van een data warehouse kunnen we al vijf blogs schrijven. Zie onderstaand rijtje daarom ook als een introductie en niet als een stappenplan op maat.
- Bepaal je doelstellingen.
- Inventariseer welke data en bronnen er zijn.
- Kies een geschikte data warehouse-architectuur.
- Ontwerp een datamodel.
- Zorg dat data in het juiste format in het data warehouse komt.de juiste ETL-tools die ervoor
- Ontwikkel een plan om de beveiliging en integriteit van de data te waarborgen.
- Train gebruikers.
- Monitor en optimaliseer het data warehouse.
Meer weten over data science?
Een data warehouse is ondersteunend aan data science, maar met alleen een data warehouse ben je er nog niet. Nieuwsgierig wat data scientists precies doen en welke tools daarbij helpen? Volg dan de 3-daagse data science opleiding en leer alle belangrijke ins en outs kennen.
