Ongemerkt werken de meeste bedrijven met meer data dan ze eigenlijk doorhebben. Tot een bepaald punt gaat dit goed, maar als je bedrijf groeit, groeit ook je data, en waarschijnlijk ook het aantal bronnen dat deze data genereert.
Van gegevens over je websitebezoekers, je salesdashboard, je customer service, allemaal geven ze informatie over een onderdeel van je bedrijf. Maar hoe zorg je er nu voor dat je al deze informatie in relatie tot elkaar kunt zien, maar ook dat deze data op de juiste plek opgeslagen wordt?
In het verwerken en de opslag van gegevens maakt men gebruik van Data lakes, Datawarehouses, of een combinatie van beiden. De termen worden veelal door elkaar gebruikt, maar zijn verschillend in toepassing, afhankelijk van het data en het doel van de opslag en verwerking.
Wat is een Datawarehouse?
Een datawarehouse is een centrale plek waar de data die vanuit de verschillende bronnen komt, gekoppeld wordt door bijvoorbeeld een connector te maken tussen een applicatie en het datawarehouse. Deze data wordt gestructureerd en opgeschoond zodat data van verschillende bronnen met elkaar overeenkomt en in relatie tot elkaar gebracht kan worden. Dit is een ideale basis voor het maken van analyses en rapportages, welke je visueel kunt maken in een dashboard.
Veel voorkomende tools voor een datawarehouse zijn AWS Redshift, Google BigQuery en Snowflake.
Wat is een Data Lake?
Een data lake is eerder ontworpen om gegevens die geen specifieke structuur of schema heeft, op te slaan, meestal in grote hoeveelheden. Denk bijvoorbeeld aan logbestanden en gegevens van social mediakanalen. Interessante informatie uit deze ruwe data kan vervolgens gestructureerd worden en in een datawarehouse geladen worden voor analyses of dashboards. Daarnaast kan de ruwe data soms gebruikt worden voor machine learning of voorspelmodellen. Deze kunnen meer informatie putten uit het data lake dan uit een datawarehouse waar de data al gefilterd en gestructureerd is.
Veel voorkomende tools voor een data lake zijn: AWS S3, Google Cloud Storage en Azure Data Lake Storage.
Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen een datawarehouse en een data lake?
Waar een datawarehouse dus gaat om structuur en om gegevens op te slaan met als doel iets met deze data te doen, zoals analyseren en rapporteren, is een data lake veel meer gericht op opslag van grote hoeveelheden ruwe data. Het is niet ongebruikelijk om beiden te gebruiken in je bedrijf. Denk dan aan eerst een opslag in een datalake, waarna de data verplaatst wordt naar een datawarehouse voor analyse en koppeling met dashboards.
NucleusBI helpt bedrijven te groeien door inzicht te creëren in hun gegevens. Wij bouwen de koppelingen tussen de databronnen, data lakes en datawarehouses, en zorgen ervoor dat je uiteindelijk via je dashboard beslissingen kunt nemen op basis van de juiste gegevens. De dataverwerking doen wij volgens de richtlijnen van de ISO 27001 norm, zodat je ervan uit kunt gaan dat jouw gegevens veilig zijn.
Wil jij meer weten hoe wij jou kunnen helpen je bedrijf te groeien, tijd en energie te besparen en meer rendement te halen uit je team? Neem dan contact op met één van onze BI-specialisten!
