Hoewel ze in hetzelfde gebied functioneren, zijn business intelligence en datawarehouses fundamenteel verschillende concepten. Datawarehouses en business intelligence bevatten beide gegevensopslag. Het verzamelen van gegevens, techniek en analyse zijn echter de belangrijkste aandachtspunten van business intelligence. Aan de andere kant organiseert en bewaart een datawarehouse dergelijke gegevens voornamelijk ter ondersteuning van BI-activiteiten. Het onderhoud en de implementatie van een datawarehouse zijn zo essentieel voor business intelligence (BI) dat ze vaak BIDW worden genoemd.

De relatie tussen een datawarehouse en business intelligence-oplossingen (BIDW)

Moderne bedrijven vertrouwen nu op uitgebreide inzichten en datagestuurde besluitvorming voor hun strategische planning en uitbreiding. Datawarehousing, business intelligence en data-analyse worden steeds belangrijker, wat aantoont hoe organisaties betrouwbare tools voor gegevensbeheer en analyseplatforms gebruiken om de besluitvorming te ondersteunen. Bovendien is BI afhankelijk van tools zoals datawarehousing om nauwkeurige, tijdige en betrouwbare informatie te leveren. Het begrijpen van de nauwe correlatie tussen een DWH en business intelligence is belangrijk om te begrijpen hoe een BI-architectuur volledig waarde creëert.

Wat is business intelligence (BI)?

Business intelligence (BI) beschrijft de procedures en hulpmiddelen die helpen bij het verkrijgen van waardevolle informatie en intelligentie die uit gegevens kan worden gebruikt. De gegevens van een bedrijf zijn toegankelijk via BI-tools, die vervolgens analyses en inzichten weergeven in de vorm van rapporten, dashboards, grafieken, samenvattingen en diagrammen.

Deze tools zorgen ook voor een breed scala aan beslissers in een organisatie met meer macht. Realtime dashboards worden bijvoorbeeld door marketeers gebruikt om campagne-KPI's of consumentengedrag te monitoren. Financiële teams verzamelen gegevens van alle afdelingen om te bepalen wat van invloed is op winst en verlies. Operationele afdelingen gebruiken BI om de dagelijkse bedrijfsvoering te optimaliseren, terwijl verkoopprofessionals BI-dashboards gebruiken om KPI's bij te houden.

Business intelligence-architectuur en zijn componenten

Datawarehouses (DWH's), bedrijfsanalyses, beheer van bedrijfsprestaties en gebruikersinterfaces vormen het grootste deel van de bedrijfsinformatie.

Gegevens uit zowel interne als externe bronnen worden opgeslagen in DWH's. Diverse operationele systemen behoren tot de interne bronnen.

Door middel van query's en regels genereert bedrijfsanalyse een rapport wanneer en wanneer dat nodig is. Een ander cruciaal onderdeel van bedrijfsanalyse is datamining.

Gegevens en bedrijfsdoelstellingen worden gekoppeld door middel van business performance management om effectieve tracking mogelijk te maken. Het uitvoerend besluitvormend orgaan wordt vervolgens via dashboards en Sharepoint geïnformeerd over de prestaties van dit bedrijf.

Zelfs als we het belang van elke stap van deze procedure benadrukken, is het net zo belangrijk om enkele van de belangrijkste voordelen ervan te benadrukken. Als het gaat om het effectief verzamelen, ordenen en beheren van bedrijfsgegevens, zodat deze kunnen worden omgezet in inzichten voor betere besluitvorming, dient een solide BI-architectuur als leidraad. Laten we een paar dingen eens nader bekijken.

Gebruiksgegevens

Hoewel veel bedrijven willen profiteren van datagestuurde operaties, zijn ze niet allemaal succesvol. Dit komt vooral omdat de gegevensverzameling een verscheidenheid aan applicaties en indelingen gebruikt die moeilijker te beheren en te organiseren zijn. Een opzienbarende 95% van de bedrijven ziet het beheer van ongestructureerde gegevens als een uitdaging. Een goed ontwikkeld BI-framework maakt een einde aan al deze problemen door een gestructureerd beheermechanisme voor de gegevens aan te bieden.

Meer tijd voor de IT-afdeling

De analytische verantwoordelijkheden zijn al jaren belegd bij de IT-afdeling. Een van deze taken is het maken van prestatierapporten met gegevens om managers en werknemers te helpen bij het nemen van strategische beslissingen. Vanwege de dagelijkse analyse die nodig is naarmate markten competitiever worden, zijn IT-medewerkers overwerkt en kunnen ze de vraag niet bijhouden. Door een slim BI-architectuursysteem te implementeren, wordt het IT-personeel enorm ontlast van het vervelende karwei van het maken van rapporten. Ze voldoende tijd geven om zich te concentreren op andere cruciale zaken, zoals cyberbeveiliging en de goede werking van het bedrijfssysteem.

Efficiënte workflows

Naast het ontlasten van de IT-afdeling van tijdrovende rapportageverantwoordelijkheden, zal het integreren van de juiste BI-architectuur in uw bedrijf de productiviteit verhogen. Met een BI-systeem kunnen medewerkers hun rapporten snel automatiseren en toegang krijgen tot realtime gegevens, waar ze ook zijn.

Alle bedrijven hebben een inclusieve benadering van hun datahoofdkwartier nodig

In plaats van uren of dagen te wachten op de levering van gegevens in een statisch rapport, stelt dit hen in staat om gegevens op te nemen in hun strategieproces. Dit geldt met name omdat in 2019 64% van de gebruikers zei dat BI-data en -analyses hun productiviteit en efficiëntie verhoogden.

Budgetvriendelijk

Hoogstwaarschijnlijk vormen gegevens verspreid over talloze systemen die afzonderlijk door elke afdeling worden onderhouden het tegenovergestelde van een BI-framework. Dit resulteert onvermijdelijk in een gebrek aan coördinatie tussen de vele taken en divisies, een verminderde efficiëntie en hogere kosten voor het bedrijf. Integendeel, door geconsolideerde toegang tot bedrijfsgegevens te bieden, helpt BI-software bedrijven geld en tijd te besparen. Na verloop van tijd zal er een samenwerkingsomgeving worden geïmplementeerd in de hele organisatie en zal elke relevante stakeholder worden aangesloten.

Wat is een datawarehouse?

Een gegevensbeheersysteem, een "datawarehouse" genaamd, wordt gebruikt om veel gegevens op te slaan voor verwerking en analyse in de toekomst. Beschouw het als een gigantisch magazijn waar vrachtwagens met brondata hun data lossen. Nadat de gegevens zijn gesorteerd, worden ze op rijen en rijen netjes geordende planken geplaatst, waardoor het eenvoudig is om de informatie die u later nodig heeft te vinden.

In termen van leken betekent dit dat DWH's uitstekend zijn in het opslaan van gegevens die;

• geïntegreerd: In dit type worden gegevens uit tal van databases en gegevensbronnen gecombineerd.
• korrelig: Ze slaan zeer uitgebreide gegevens op die op verschillende manieren nuttig zijn.
• historisch: Ze kunnen een doorlopend gegevensbestand gedurende vele jaren opslaan.

Op echte servers die uw bedrijf bezit en onderhoudt, worden on-premise datawarehouses beheerd. In volledig online cloud-DWH's, zoals Amazon Redshift, betaal je voor serverruimte die door een ander bedrijf wordt onderhouden. Bedrijven die geleidelijk naar de cloud verhuizen, maken gebruik van hybride DWH's, die opslag op locatie en in de cloud combineren.

Datawarehouses gebruiken een bepaalde methode voor het verwerken van gegevens die bekend staat als online analytische verwerking (OLAP), die zeer geschikt is voor geavanceerde zoekopdrachten omdat alle gegevens op één locatie worden bewaard.

OLAP is een techniek om te organiseren en te navigeren tussen de rijen en rijen planken in uw datawarehouse, zodat u snel de informatie kunt vinden die u zoekt wanneer u daarheen gaat om erachter te komen hoe de ene dataset zich verhoudt tot de andere.

Dit is gunstig voor business intelligence omdat het ongebruikelijk is om keuzes te maken door eenvoudige vragen te stellen over uw feiten. Datawarehouses maken het ongelooflijk efficiënt om antwoorden op deze moeilijke problemen te vinden, omdat ze OLAP gebruiken. Ze zijn zo geëvolueerd tot de basis voor tal van effectieve business intelligence-systemen.

Wat is een datamart in business intelligence?

Voor sommige toepassingen kan het gebruik van een DWH hetzelfde zijn als het gebruik van een voorhamer om een ​​vlieg te meppen. U kunt bijvoorbeeld een datamart opzetten als het marketingteam regelmatig het magazijn bezoekt om gerelateerde vragen uit te voeren.

Datamarts zijn zorgvuldig geselecteerde datasets die zijn ontworpen voor bepaalde gebruikssituaties. De marketingmedewerkers kunnen het behandelcentrum slechts af en toe bezoeken als ze water nodig hebben, om een ​​ander voorbeeld uit de beschrijving van Dixon te gebruiken. Data/water kan met behulp van het datawarehouse worden verpakt en in "waterflessen" worden gedaan die klaar zijn om te drinken.

Navigeer door de ruige zeeën van de detailhandel met business intelligence als kompas

Het datawarehouse blijft de basis van dit ecosysteem voor gegevensopslag. Het biedt een alomvattend, geconsolideerd beeld (zoals een datameer) en is gestructureerd en enigszins eenvoudig te begrijpen (zoals brongegevens), waardoor het veel eenvoudiger wordt om die gegevens te gebruiken op de manier die u nodig heeft (zoals het maken van datamarts).

Hoe werken datawarehouses?

Hoewel het zeer geavanceerde systemen zijn, bestaan ​​DWH's voornamelijk uit arbeids-, software- en opslagcomponenten. Het beste is om de kosten van elk van deze drie af te wegen bij de beslissing om een ​​DWH op te richten.

Uw datawarehouse kan on-premises, in de cloud of met behulp van een hybride strategie worden gehost. Sommigen geloven dat on-premises hosting gaat verdwijnen. Omdat u ruimte huurt op de server van iemand anders, is cloudhosting veel betaalbaarder en flexibeler.

Er is geen onderhoud nodig, u kunt er naar behoefte aan toevoegen of verminderen, en er worden voortdurend nieuwe functies geïntroduceerd. Hybride hosting, die, zoals we eerder hebben aangegeven, de voorkeursoptie is voor bedrijven die overstappen van on-premises naar cloudhosting, overbrugt de kloof tussen deze twee strategieën.

U moet een soort software gebruiken die over het algemeen ETL-software wordt genoemd om gegevens in uw datawarehouse te krijgen. Gegevens worden geëxtraheerd, voorbereid voor gebruik en vervolgens in de DWH geplaatst met behulp van het ETL-proces (extraheren, transformeren en laden).

Wat is de rol van datawarehouses in business intelligence?

Elk effectief BI-systeem heeft een krachtig DWH als kern. Gewoon omdat een datawarehouse een platform is dat wordt gebruikt om gegevens uit vele bronnen centraal te verzamelen, op te slaan en voor te bereiden voor later gebruik in business intelligence en analyse. Beschouw het als één opslagplaats voor alle gegevens die nodig zijn voor BI-analyses.

Historische en actuele gegevens worden gestructureerd gehouden, ideaal voor geavanceerde query's in een DWH voor gegevensanalyse. Eenmaal verbonden, produceert het rapporten met prognoses, trends en andere visualisaties die praktische inzichten ondersteunen met behulp van business intelligence-tools.

ETL-tools (extraheren, transformeren en laden), een DWH-database, DWH-toegangstools en rapportagelagen maken allemaal deel uit van het datawarehouse voor bedrijfsanalyse. Deze technologieën zijn beschikbaar om de data science-procedure te versnellen en de vereiste voor het maken van code voor het afhandelen van datapijplijnen te verminderen of volledig weg te nemen.

Inzicht in het belang van Data as a Service in een digital-first wereld

De ETL-tools helpen bij het extraheren van gegevens uit bronsystemen, formaatconversie en het laden van gegevens in de DWH. Gestructureerde gegevens voor rapportage worden opgeslagen en beheerd door de databasecomponent. Gebruikers van business intelligence en data-analyse kunnen dankzij de toegangstools communiceren met de gegevens die zijn opgeslagen in het DWH. Om de gegevens die in het DWH worden bewaard te analyseren en te visualiseren, biedt de rapportagelaag een BI-interface.

De verschillen tussen business intelligence en data warehousing

Business intelligence en data warehousing verschillen op een aantal belangrijke gebieden. Voordat we op deze verschillen ingaan, is het cruciaal om te begrijpen dat ze allebei even belangrijk zijn voor een alomvattende business intelligence-strategie, omdat ze op hetzelfde gebied actief zijn.

Doel

Data-analyse en het verstrekken van belangrijke inzichten aan besluitvormers zijn de belangrijkste doelen van BI. Een datawarehouse dient in deze context als een centrale locatie voor het verzamelen, analyseren en opslaan van gegevens uit talloze niet-gerelateerde bronnen.

Doel

Door middel van prognoses en voorspellende analyses wil BI zakelijke gebruikers helpen bij het nemen van weloverwogen en op feiten gebaseerde zakelijke beslissingen. Aan de andere kant is het doel van een datawarehouse om gestructureerde gegevens centraal op te slaan, zodat BI-gebruikers toegang hebben tot een uitgebreid overzicht van de gegevens van de organisatie.

uitgang

Dashboards, rapporten, datavisualisaties, grafieken en grafieken die trends en inzichten laten zien, zijn voorbeelden van BI-output. Zakelijke gebruikers kunnen complexe gegevens begrijpen met behulp van dergelijke uitkomsten. In feite bijgehouden datarecords en dimensietabellen van datamodellen vormen de output van een DWH.

Gebruikers

Leidinggevenden, managers of data-analisten op C-niveau zijn typisch BI-gebruikers die snelle data-analyses willen uitvoeren voor verbeterde besluitvorming. Daarentegen beheren en onderhouden data-architecten en -ingenieurs vaak DWH's en leveren ze analyseklare data aan zakelijke gebruikers.

platforms

SAP, Power BI, Tableau en Qlik zijn enkele voorbeelden van veelgebruikte BI-tools. Aan de andere kant zijn bekende aanbieders van datawarehouses onder meer Azure Synapse, Google BigQuery en Amazon Redshift.

Hoe worden gegevens geanalyseerd met behulp van een datawarehouse?

DWH's verwerken enorme hoeveelheden gegevens met behulp van online analytische verwerking (OLAP), waarbij gebruik wordt gemaakt van het feit dat alle gegevens op één platform worden verzameld. Het is een methode van gegevensverwerking die DWH's gebruiken om moeilijke vragen te vereenvoudigen. Het is in wezen een computertechniek waarmee gebruikers de benodigde gegevens voor analyse kunnen extraheren en opvragen.

Ter illustratie: OLAP-verwerking zou worden gebruikt om snel door de opgeslagen gegevens te zoeken om de benodigde informatie te vinden, te identificeren en samen te vatten als iemand zou vragen naar de relatie tussen twee afzonderlijke gegevenssets in een DWH. Een datawarehouse geeft BI de gegevens die het nodig heeft om via OLAP te evalueren.

Voordelen van business intelligence en data warehousing voor ondernemingen

Zonder een DWH is de business intelligence-architectuur vergelijkbaar met een voertuig zonder motor. Hierdoor werken datawarehouse en business intelligence, ondanks hun verschillen, het beste samen om bedrijven een solide BI-architectuur te bieden.

Organisaties nemen vaak bedrijfs-DWH's op in de architectuur voor bedrijfsanalyse om business intelligence en datawarehousing te implementeren, in overeenstemming met best practices in de branche (BIDW). De term “BIDW” verwijst naar de volledige BI-architectuur waarin betrouwbare en nauwkeurige gegevens moeiteloos worden opgehaald uit DWH's om inzichtelijke kennis te produceren die kan worden gebruikt om snelle en weloverwogen beslissingen te nemen.

Conclusie

Op dit punt zou u moeten weten hoe databases, datawarehouses en business intelligence samenwerken om efficiënte workflows te creëren. Business intelligence en datawarehousing zijn afzonderlijke termen die onder de BI-paraplu vallen en gezamenlijk BIDW worden genoemd. 

In de huidige competitieve bedrijfswereld is het verouderde ETL-systeem onaanvaardbaar. Door het gegevensvoorbereidingsproces te stroomlijnen en te vereenvoudigen, besparen bedrijven geld en werken ze sneller om innovatieve oplossingen te integreren.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.Klik Hier
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2022/11/data-warehouse-business-intelligence/