Eén plek waar al je bedrijfsdata samenkomt en jaren bewaard blijft.

De directie wil weten hoe de marge per klant zich in vijf jaar heeft ontwikkeld. De orders van toen staan in het oude ERP, die van nu in het nieuwe, en de kosten zitten in de boekhouding. Iemand bouwt er een week aan in Excel, en als het antwoord er is, twijfelt iedereen aan de cijfers. Dezelfde vraag komt volgend kwartaal terug en het werk begint opnieuw. Een datawarehouse is de plek waar dat werk één keer gebeurt en daarna klaar is.

Waarom een spreadsheet geen datawarehouse is

Je bronsystemen zijn gebouwd om het werk van vandaag te doen. Het ERP kent de openstaande orders, de webshop de winkelwagens van dit moment, het boekhoudpakket de facturen van dit boekjaar. Wat er vorig jaar stond, is overschreven of gearchiveerd, en een klant die in het ene systeem 'Janssen BV' heet, heet in het andere 'Jansen'. Zolang je alleen binnen één systeem kijkt, merk je daar weinig van. Zodra je bronnen combineert of terugkijkt in de tijd, staat het je in de weg.

Een datawarehouse haalt elke nacht een kopie van de gegevens uit al je systemen, zet ze om naar één gezamenlijk model en bewaart elke versie. Een klant heeft daarin één nummer, een product één omschrijving en een order één datum, ongeacht waar hij vandaan kwam. De geschiedenis blijft staan, ook als je over drie jaar van ERP wisselt. Een Excel-bestand begint bij elke export opnieuw.

Warehouse of lakehouse: wat past bij jou

Een klassiek datawarehouse werkt met tabellen die je vooraf ontwerpt. Dat past goed bij administratieve data: orders, facturen, uren, voorraadstanden. Alles heeft een vaste vorm en de vragen zijn bekend. Voor de meeste mkb-bedrijven is dit het juiste antwoord, en het goedkoopste om te onderhouden.

Een lakehouse bewaart daarnaast de ruwe bestanden: sensorwaarden van een machine, logbestanden, pdf's, foto's, exports die je nog niet weet te modelleren. Je slaat eerst alles op en geeft er later structuur aan. Dat is nuttig als je meetdata verzamelt via een IoT-dataplatform of als je AI wilt trainen op je eigen documenten. We kiezen dit samen met je, op basis van de data die je hebt en de mensen die ermee gaan werken. Als een gewoon datawarehouse volstaat, vertellen we je dat direct en bouwen we niets groters dan nodig.

In tien werkdagen je eerste tabellen gevuld

We beginnen niet met een architectuurdocument van veertig pagina's. We kiezen de twee bronnen waar de belangrijkste vraag uit moet komen, meestal het ERP en de boekhouding, en bouwen daar een eerste versie mee. Binnen tien werkdagen staat er een database met echte data en een paar tabellen waar je zelf doorheen kunt kijken. Je ziet dan meteen of de begrippen kloppen en of de cijfers overeenkomen met wat je verwacht.

De aanvoer regelen we met Datapipelines: kleine, controleerbare stappen die elke nacht draaien, zichzelf controleren en een melding sturen als een bron niet reageert of een aantal ineens halveert. Vanuit de eerste versie sluiten we de andere bronnen aan, één tegelijk. Wat je erop wilt bouwen, of dat nu Data & rapportage is of een model dat je voorraad voorspelt, leest straks uit dezelfde tabellen. Daardoor hoef je een definitie als 'omzet' nog maar op één plek vast te leggen.

Van jou, in de EU, en klaar voor later

Het datawarehouse draait in onze beheerde omgeving binnen de EU, en je bent de eigenaar van de database, het datamodel en de code die het vult. We gebruiken open standaarden en gangbare databasetechniek, dus je zit niet vast aan één leverancier of aan ons. Persoonsgegevens krijgen een eigen plek met beperkte toegang, en wie welke tabellen mag lezen leggen we vast. Daarmee heb je ook de basis voor Data-governance en voor de afspraken die bij Compliance & AVG horen.

Als het staat, kun je het zelf beheren of aan ons overlaten. We leveren documentatie van het model en de verwerking, en we lopen het door met de mensen die er dagelijks in gaan kijken. Een datawarehouse is geen project dat af is, maar een fundament dat meegroeit met elke nieuwe vraag. De eerste stap is een gratis intake, waarin we kijken welke vragen je nu niet beantwoord krijgt.