Data warehousing
Eén plek waar je data klopt.
Newbit brengt de gegevens uit al je losse systemen samen in één datawarehouse: opgeschoond, gekoppeld en elke nacht automatisch bijgewerkt. Dit is de laag waar je rapportages, AI en forecasts op draaien.
Wat we doen
Elk systeem heeft zijn eigen waarheid.
Je ERP telt de omzet anders dan je CRM, en het magazijn heeft weer een eigen artikelnummer. Zolang die verschillen niet zijn opgelost, blijft elke rapportage een discussie. In een datawarehouse leggen we één keer vast hoe een klant, een order en een euro eruitzien. Daarna gaat elk nieuw rapport over de inhoud in plaats van over de definitie.
- Bronnen ophalen uit ERP, CRM, urenregistratie, webshop en machines
- Opschonen en koppelen zodat dezelfde klant overal dezelfde klant is
- Elke nacht bijwerken met bewaking, zodat je merkt als een bron uitvalt
- Historie bewaren ook als het bronsysteem er over drie jaar niet meer is
Waarvoor je het gebruikt
Het fundament onder de rest.
Vier toepassingen draaien op dezelfde laag. Bouw je die laag één keer goed, dan wordt elke volgende toepassing sneller en goedkoper.
Vertrouwd door onder andere
Waarop we bouwen
Je eigen bestaande omgeving.
We bouwen op wat je al hebt staan. Geen nieuw platform waar je alleen bij ons terechtkunt en geen migratie die een half jaar duurt. Zo blijft de omgeving van jou en kun je er zelf bij als dat een keer nodig is. In de praktijk is dat Azure, Google Cloud of een eigen beheerde server, en dat laatste zien we sinds dit jaar vaker.
- Grip binnen je eigen infrastructuur, en dus ook op de kosten
- Documentatie en broncode bij oplevering, geen zwarte doos
- Meekijken tijdens het bouwen mag, sommige klanten doen het beheer daarna zelf
Hoe we het aanpakken
In stappen naar één bron.
Kennismaking
Welke systemen staan er
We lopen langs de systemen die er staan en de bronnen die eraan hangen. Daar komt bijna altijd iets uit dat niemand meer wist: twee systemen die dezelfde klant bijhouden, of een koppeling die er nooit is gekomen.
Ontwerp
De eerste blauwdruk
We zetten de definities vast. Wat is een klant, wanneer telt een order mee, welke omzet is welke. Dat gesprek duurt langer dan mensen verwachten, want het antwoord verschilt per afdeling. Daarna tekenen we uit hoe de bronnen aan elkaar hangen.
Bouw
Modulair en bron voor bron
Eerst zetten we de keten neer, daarna hangen we de bronnen er een voor een aan. Zodra de eerste erin zit kun je erop rapporteren. Je wacht dus niet maanden op één grote oplevering.
Beheer
Garantie op actuele data
De data is bij op het moment dat jij hem nodig hebt, of dat nu elke nacht is of elk kwartier. Valt er een bron uit of verandert een leverancier zijn API, dan zie je dat in een melding en niet pas in de maandcijfers. Daar hebben we servicecontracten voor.
Veelgestelde vragen
Over data warehousing.
Wat is data warehousing?
Data warehousing is het samenbrengen van de gegevens uit al je systemen in een centrale database, opgeschoond en op elkaar afgestemd. Je werkt er niet rechtstreeks in. Het is de laag waar je rapportages, AI-toepassingen en voorspellingen uit lezen, zodat ze allemaal hetzelfde getal zien.
Wat kost een data warehouse?
De bouw ligt meestal tussen tien en dertig mille, afhankelijk van het aantal bronnen en hoe schoon die erbij liggen. Het draaien kost daarna vaak enkele tientjes tot een paar honderd euro per maand aan Azure-verbruik, want je betaalt naar gebruik.
Hoe lang duurt het om een data warehouse te bouwen?
De eerste bron staat er meestal binnen enkele weken in, en daar kun je dan al op rapporteren. De rest sluiten we stap voor stap aan. Zo hoef je niet maanden te wachten op een oplevering ineens.
Wat is het verschil tussen een data warehouse en een database?
Een database ondersteunt een systeem terwijl je ermee werkt en is ingericht op snel wegschrijven. Een data warehouse is ingericht op vragen stellen over lange periodes en over systemen heen, en bewaart de historie ook als het bronsysteem verdwijnt.
Wat is het verschil met een data lake of lakehouse?
Een data lake bewaart alles zoals het binnenkomt, ook ongestructureerde bestanden. Een data warehouse bewaart het juist gemodelleerd en op elkaar afgestemd. Een lakehouse combineert de twee. Welke past hangt af van je bronnen en van de vragen die je wilt stellen.
Welke software gebruiken jullie voor data warehousing?
We bouwen op de systemen die jij al hebt. Dat kan een Microsoft-omgeving zijn, maar ook die van Google, of zelfs een volledig zelfbeheerde server. Zo integreert alles met je bestaande workflow en blijft de controle binnen je eigen domein.
Wat is het verband tussen data warehousing en business intelligence?
Data warehousing is de laag eronder, business intelligence is wat je erbovenop ziet. Zonder warehouse leest elk BI-rapport rechtstreeks uit losse bronnen, waardoor cijfers uiteen gaan lopen en verversingen gaan falen. Met een warehouse rekent iedereen met dezelfde definities.
Kunnen we ermee stoppen als het niet bevalt?
Ja. Alles draait op je eigen IT-infrastructuur en wordt modulair opgezet. De code is van jou en de documentatie krijg je mee. Een andere partij kan het overnemen zonder opnieuw te beginnen, en je bestaande rapportages kunnen gewoon blijven bestaan.
Verder lezen
Twee klanten en een uitleg.
Case studyMoovle: één bron voor dashboards en automatisering
Hoe hetzelfde warehouse zowel de rapportage als de processen voedt.
Lees verder →
Case studyLowpad: van losse logdata naar één dataplatform
Een Azure-dataplatform met een Power BI-laag die klanten ook zien.
Lees verder →
BlogWat is data warehousing en hoe start je ermee?
Bedrijven verliezen gemiddeld 11,6 uur per week aan losse databronnen.
Lees verder →Benieuwd wat er in jouw data zit?
In een half uur brengen we in kaart welke bronnen je hebt en wat er nodig is om ze samen te brengen.