Wat is een dataplatform eigenlijk en waarom hebben organisaties het nodig? In dit artikel lees je wat een dataplatform is, welke onderdelen het bevat en wat je er allemaal mee kunt doen. Van data-opslag en verwerking tot analyse, governance en AI, je ontdekt stap voor stap hoe een dataplatform organisaties helpt om data om te zetten in waardevolle inzichten en betere beslissingen.
Wat is een dataplatform?
Een dataplatform is een organisatie brede oplossing die het effectief beheren, organiseren en integreren van data uit diverse bronnen en systemen mogelijk maakt. Het stelt organisaties in staat om waardevolle inzichten te verkrijgen uit ruwe data en beslissingen te onderbouwen met data. Een dataplatform omvat de gehele dataketen, van bronnen tot aan analyses en rapportages Steeds vaker bevat dit platform ook onderdelen voor data governance, security en AI of real time analyses: het unified data platform.
Onderdelen van een dataplatform?
De architectuur van een dataplatform bestaat uit verschillende componenten:
- Bronnen en bronontsluitingen: Dit zijn de diverse systemen waar de ruwe data vandaan komt.
- Data opslag (databases, data lakes, datawarehouses): Deze component omvat onder andere opslag van de opgehaalde gegevens. Dat kan zijn in een database, Data Lakes,( SQL) Data Warehouses, Data Marts en in opslag voor rapportagesystemen zoals PowerBI werkruimtes.
- Data verwerking (Data pipelines, notebooks of SQL stored procedures): Hier wordt de data mee voorbereid, zoals opschonen of transformeren naar een goed data model. ETL (extract, transform, load).
- Data levering (Ontsluiten van data en toegang): Data uit het platform kan geleverd worden aan tools zoals PowerBI. Het gaat hier ook om het verlenen van rechten op de datasets.
- Analyse en rapportage omgeving: Deze component omvat Business Analytics en BI/Reporting zoals PowerBI, Tableau of Qlik Sense.
- Data Governance en Security: Steeds vaker bevat een dataplatform ook componenten als een data-catalogus en de mogelijkheid data te classificeren of data te profileren en datakwaliteit te onderzoeken. Dat is enorm handig om te zorgen dat data niet in verkeerde handen terechtkomt; zeker met tools als AI and Machine Learning wordt het steeds belangrijker.
- Machine learning en AI: In dit component kan je ML modellen toepassen op data om zo patronen te ontdekken.
- Een event house of realtime streaming omgeving: Soms zijn realtime actief gebaseerd op datastromen nodig. Dataplatformen worden dan uitgebreid met een realtime- streaming component, of eventhouse.
- Data Producten: Dit zijn de uiteindelijke toepassingen die voortkomen uit de verwerkte data. Dat kan een rapport zijn maar ook een KPI dashboard.
Wat is een Data Warehouse?
Een Data Warehouse is een component binnen een dataplatform, een vorm van data opslag. Een dataplatform kan een of meerdere warehouses bevatten:
- Onderwerp georiënteerd: Een DWH kan gebruikt worden om een specifiek gebied te analyseren, zoals de verkoop van een organisatie.
- Geïntegreerd: Een DWH integreert data van meerdere databronnen, waarbij verschillende manieren om een product te identificeren worden omgezet naar één uniforme identificatie.
- Tijd geordend: Historische data wordt bewaard in een DWH, in tegenstelling tot transactiesystemen die meestal alleen de meest recente data bewaren. Een transactiesysteem bewaart bijvoorbeeld enkel het huidige adres van een klant, een datawarehouse bewaart alle adressen die een klant in die periode gehad heeft.
- Niet vluchtig: Eenmaal in het DWH zal de data niet veranderen, wat betekent dat historische data nooit wordt aangepast.
Een Data Warehouse is nodig als:
- Grote hoeveelheden data moeten worden opgehaald en gerapporteerd.
- Complexe berekeningen moeten worden uitgevoerd.
- Veel gebruikers tegelijk rapporten willen openen.
Veel data over de tijd heen naast elkaar moet worden gezet. - Gegevens uit meerdere databases moeten worden geïntegreerd of vergeleken.
- Mutaties over de tijd moeten worden bewaard.
- Wet- en regelgeving compliant moet zijn.
- De kwaliteit van de gegevens in databases te wensen overlaat.
Het proces van ETL (Extract, Transform, Load) is hierbij essentieel:
- Extractie (Extract): Het ophalen van alle benodigde data uit het bronsysteem met zo min mogelijk middelen, zonder negatieve impact op de prestaties van het bronsysteem. Dit kan incrementeel of volledig gebeuren.
- Transformatie (Transform): Het toepassen van regels om brondata te transformeren voor het beoogde doel, inclusief het samenvoegen van data uit verschillende bronnen, genereren van aggregaten en surrogaatsleutels, sorteren en afleiden van nieuwe berekende waardes.
- Laden (Load): Het correct laden van de data naar de database, waarbij de referentiële integriteit door de ETL-tool wordt gehandhaafd.
Leer alles over Dataplatformen en Datawarehousing
De training ‘BI, Data & Analytics & DWH Essentials’ van KVL is specifiek ontworpen voor professionals die betrokken zijn bij het beheren en analyseren van data, waaronder IT-professionals, projectmanagers en besluitvormers. De training behandelt onderwerpen zoals de werking van een dataplatform succesfactoren en valkuilen en een diepgaand begrip van de werking en waarde van een dataplatform. Dag 2 van de training is volledig gewijd aan de fundamenten van dataplatformen en datawarehousing, inclusief architectuur, componenten en historie. Dit onderstreept het belang van fundamentele kennis van de data keten en datamodellering, zoals het maken van een datamodel, voor t-shaped professionals binnen een datateam.
Ben je geïnteresseerd en wil je hier meer over weten? Neem gerust contact op met onze KVL Analytics Academy voor meer informatie en een trainingsoverzicht.
