In de huidige datagedreven wereld is het cruciaal om de juiste strategie te hebben voor het opslaan, beheren en analyseren van uw data. DIKW Consulting helpt organisaties om de waarde van hun data te ontsluiten door middel van geavanceerde data warehousing en data lakehouse oplossingen. Deze pagina geeft een overzicht van de belangrijkste concepten, verschillen en voordelen, en laat zien hoe DIKW u kan helpen om een toekomstbestendige data-architectuur te bouwen.
Stel, u bent een retailer en verzamelt data via verschillende bronnen:
Met een traditioneel data warehouse zou alleen de gestructureerde data goed beheerd kunnen worden. Een Data Lakehouse zorgt er echter voor dat ook klantfeedback en online trends meegenomen kunnen worden in analyses. Dit biedt diepere klantinzichten, zorgt ervoor dat u sneller kunt inspelen op trends en vertelt u ook meer over het ‘waarom’; de verhalen achter de cijfers.
Dankzij een Data Lakehouse kan deze retailer:
Op basis van deze inzichten kan de retailer beter geïnformeerde beslissingen nemen, zoals:
Marketingstrategie aanpassen: Als data laat zien dat klanten via Instagram vaker een bepaald product ontdekken, kan het marketingbudget hierop worden afgestemd.Voorraadbeheer optimaliseren: Voorspellen welke producten populair zullen zijn in een bepaalde regio en daar het magazijn op voorbereiden.Klantenservice verbeteren: Door AI-analyse van klantreviews kan een bedrijf sneller problemen met een product signaleren en oplossen.Productassortiment verfijnen: Door analyse van verkoopcijfers, klantfeedback en markttrends kan het assortiment worden aangepast aan de vraag.Fraudedetectie verbeteren: Door patronen in transactiedata te analyseren, kunnen verdachte activiteiten sneller worden opgespoord.
Deze voorbeelden laten zien hoe een Data Lakehouse retailers in staat stelt om data-gedreven beslissingen te nemen die de hele bedrijfsvoering kunnen verbeteren, van marketing tot operationele efficiëntie.
De behoefte aan een datalakehouse is voortgekomen uit de evolutie van data-architecturen om de groeiende complexiteit en diversiteit van data aan te pakken. Terwijl het traditionele data warehouse lange tijd de standaard was, ontstonden er nieuwe uitdagingen die om een meer flexibele en schaalbare oplossing vroegen. Dit leidde tot de opkomst van data lakes en uiteindelijk tot het hybride concept van het data lakehouse.
In de huidige digitale wereld kiezen steeds meer organisaties voor een data lakehouse in plaats van een traditioneel datawarehouse. Hier zijn de belangrijkste redenen waarom:
Een data lakehouse is veel flexibeler dan een traditioneel datawarehouse. Het kan gemakkelijk groeien met uw organisatie en zich aanpassen aan veranderende behoeften. Of uw bedrijf nu snel groeit of krimpt, een data lakehouse kan snel worden aangepast aan uw situatie.
Anders dan een datawarehouse, dat vooral goed is met gestructureerde data, kan een data lakehouse alle soorten data aan – gestructureerd, ongestructureerd en semi-gestructureerd. Dit betekent dat u meer mogelijkheden heeft om waardevolle inzichten te vinden in al uw data.
Met een data lakehouse kunt u sneller bij uw data komen. Het verwerkt grote hoeveelheden informatie efficiënt, waardoor u minder lang hoeft te wachten op resultaten. Dit is vooral handig als u snel beslissingen moet nemen op basis van actuele gegevens.
Een data lakehouse maakt het makkelijker voor verschillende teams om samen te werken. Iedereen kan toegang krijgen tot de data die ze nodig hebben, ongeacht waar ze zich bevinden. Dit stimuleert innovatie en helpt bij het maken van betere beslissingen in het hele bedrijf.
Door de functies van een datawarehouse en een data lake te combineren, kan een data lakehouse de kosten verlagen. U hoeft niet meer te investeren in meerdere systemen, wat tijd en geld bespaart.
Met een data lakehouse kunt u analyses uitvoeren op de meest recente data. Dit stelt u in staat om snel te reageren op veranderingen in uw bedrijf of de markt.
Een data lakehouse is ontworpen om gebruiksvriendelijk te zijn, niet alleen voor data-experts maar ook voor andere medewerkers in uw organisatie. Dit betekent dat meer mensen in uw bedrijf waardevolle inzichten kunnen halen uit de beschikbare data.
Door deze voordelen biedt een data lakehouse de flexibiliteit en kracht die moderne bedrijven nodig hebben om succesvol te zijn in een snel veranderende, datagedreven wereld.
Data lakes ontstonden als een antwoord op de beperkingen van data warehouses. Ze bieden een flexibele en schaalbare manier om zowel gestructureerde als ongestructureerde data in hun ruwe vorm op te slaan. De belangrijkste kenmerken van een data lake zijn:
Ondersteuning voor diverse datatypes: Data lakes kunnen een breed scala aan datatypes opslaan, waaronder gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data.
Schaalbaarheid en kostenefficientie: Data lakes zijn ontworpen om te schalen naar petabytes of zelfs exabytes aan data, en ze kunnen worden geïmplementeerd op kostenefficiënte cloud storage platforms.
Ondersteuning voor geavanceerde analytics: Data lakes bieden een platform voor data scientists om geavanceerde analytics, machine learning en data mining toe te passen op grote datasets.
Het data lakehouse is een nieuwe architectuur die de voordelen van data warehouses en data lakes combineert. Het biedt de data governance, datakwaliteit en query prestaties van een data warehouse, samen met de flexibiliteit, schaalbaarheid en ondersteuning voor diverse datatypes van een data lake.
Kortom, de evolutie van data warehouses naar data lakehouses is een reactie op de veranderende behoeften van moderne organisaties. Het data lakehouse biedt een flexibele, schaalbare en kostenefficiënte manier om alle data te beheren en te analyseren, waardoor organisaties datagedreven beslissingen kunnen nemen en hun concurrentiepositie kunnen verbeteren.
DIKW’s aanpak is gebaseerd op het Logisch Data Fundament, een referentiearchitectuur die de verschillende componenten van een data lakehouse op een flexibele manier integreert.
Lees verder over het Logisch Data Fundament via deze link.
Deze componenten vormen samen het fundament voor een datagedreven organisatie, waarbij data niet alleen wordt opgeslagen en beheerd, maar ook actief wordt gebruikt om innovatie te stimuleren, de bedrijfsvoering te optimaliseren en strategische beslissingen te ondersteunen.
Een DIKW data lakehouse biedt verschillende belangrijke voordelen voor organisaties die hun data-infrastructuur willen moderniseren:
Een data lakehouse combineert de flexibiliteit van data lakes met de structuur van datawarehouses. Dit maakt het mogelijk om zowel gestructureerde als ongestructureerde data op te slaan en te verwerken. Het systeem kan eenvoudig worden op- of afgeschaald om aan veranderende bedrijfsbehoeften te voldoen.
Door de functies van data lakes en datawarehouses te combineren in één geïntegreerd systeem, kunnen organisaties kosten besparen. DIKW’s Azure Fabric Accelerator™ helpt bij het versnellen van de implementatie en integratie van Microsoft Fabric, wat verder bijdraagt aan kostenefficiëntie.
Het DIKW data lakehouse stelt organisaties in staat om:
Het data lakehouse maakt het mogelijk voor verschillende teams om eenvoudig samen te werken aan projecten en gegevens te delen. De gebruiksvriendelijke interface zorgt ervoor dat niet alleen data-analisten, maar ook andere zakelijke gebruikers de functionaliteiten snel kunnen benutten.
DIKW’s implementatie van Delta Lakehouse-ontwerpen biedt ondersteuning voor transacties en versiebeheer, wat zorgt voor betrouwbaarheid en consistentie in de data-opslag. Daarnaast biedt het robuuste mogelijkheden voor gegevensbeheer en -beveiliging.
Door deze voordelen te combineren met onze expertise in Azure-technologieën, stelt DIKW organisaties in staat om hun data-potentieel ten volle te benutten en datagedreven besluitvorming te stimuleren.
DIKW Consulting heeft jarenlange ervaring in het bouwen van data warehouses en since een aantal jaar ook lakehouses. Onze Accelarator is nu ook geschikt voor de lakehouse architectuur. De DIKW Lakehouse Accelerator is daarmee een beproefde methode om snel en gecontroleerd een toekomstbestendige lakehouse te realiseren.
Onze accelerator omvat:
Een referentiearchitectuur met best practices.
Een stapsgewijze implementatie aanpak.
Flexibiliteit en schaalbaarheid om mee te groeien met uw organisatie.
Moderne Microsoft Azure oplossingen, zoals Fabric.
DIKW maakt gebruik van Microsoft Fabric om een moderne data lakehouse te realiseren. Fabric biedt een geïntegreerde omgeving voor data engineering, data science, business intelligence en meer.
Data warehousing en data lakehouses kunnen in diverse industrieën en voor verschillende toepassingen worden ingezet.
Financiële Rapportage: Verbeterde nauwkeurigheid en efficiëntie van financiële rapportages.
Supply Chain Optimalisatie: Optimalisatie van de supply chain door middel van real-time data-analyse.
( TODO Voeg hier meer concrete voorbeelden toe, specifiek voor de doelgroep van DIKW Consulting)
Een data lakehouse is meer dan alleen een technische oplossing; het is een cruciale stap in de transitie naar een datagedreven organisatie.
De veranderende informatiebehoefte vereist een aanpasbaar systeem, en het is noodzakelijk dat een lakehouse geleidelijk met de organisatie meegroeit, omdat de toekomstige informatiebehoefte niet te voorspellen is.
Expertise en ervaring: Jarenlange ervaring in het bouwen van data warehouses en lakehouses.
Klantgerichte aanpak: We werken nauw samen met onze klanten om de beste oplossing te realiseren.
Ondersteuning na implementatie: We bieden doorlopende ondersteuning en onderhoud om te zorgen voor een succesvolle implementatie.
DIKW Intelligence
Wattbaan 1
3439 ML Nieuwegein
