Logisch Data Fundament

Het Logisch Data Fundament biedt functionele houvast door uw data architectuur. We gaan uit van de gebruikers casus. Wat zijn eisen en wensen voor uw datagedreven toepassing?

dikw logisch data fundament functionele data architectuur

Hieronder leggen we uit welke vier functionele domeinen nodig zijn in een moderne data architectuur

Het Logisch Data Fundament vormt de ruggengraat van uw data-architectuur, waarbij we de gebruikerscasus als uitgangspunt nemen. Dit fundament biedt een solide basis voor het ontwikkelen van datagedreven toepassingen die aansluiten bij uw specifieke eisen en wensen. Het biedt een gestructureerde omgeving voor data-analyse en rapportage, essentieel voor business intelligence-doeleinden.

 

Centraal in onze aanpak staat een data lake house als functionele datastroom 0, waarin we de bekende data layers terugvinden. Dit lakehouse vormt de basis waarop we verder bouwen. Bovenop dit lakehouse onderscheiden we drie primaire datastromen, elk gericht op een specifiek aspect van dataverwerking en -toepassing:

  1. Experimentele use cases voor innovatie en verkenning
  2. Structurele rapportage voor consistente rapportages en besluitvorming
  3. Operationele use cases voor slimme AI apps, realtime streams of services in de vorm van API’s, eventlogs of andere toepassingen voor  dagelijkse bedrijfsvoering

Deze drie functionele domeinen vertalen zich in de volgende typische datastromen:

Het moderne data lakehouse vormt het fundament en de centrale datastroom 0 in het Logisch Data Fundament. Het combineert de flexibiliteit van een data lake met de structuur en efficiëntie van een data warehouse, waardoor het een krachtige basis biedt voor alle datastromen binnen de organisatie.

 

Als datastroom 0 fungeert het data lakehouse als een gecentraliseerde opslagplaats waarin alle soorten enterprise data – gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd – op elke schaal kunnen worden opgeslagen en verwerkt.

 

Het biedt een flexibele omgeving die de basis legt voor zowel experimentele use cases als gestructureerde analyses en rapportages.

Kernkenmerken van een lakehouse als fundament in een data architectuur zijn:

  1. Flexibele dataopslag: Het ondersteunt diverse dataformaten en maakt gebruik van open standaarden zoals Apache Parquet, wat de toegankelijkheid en beheersbaarheid van data vergroot.
  2. Metadatabeheer: Een robuuste metadatalaag, gebaseerd op open bestandsformaten zoals Parquet, vormt de ruggengraat van het data lakehouse. Deze laag beheert informatie over bestandsversies en ondersteunt geavanceerde functies zoals ACID-conforme transacties.
  3. Efficiënte querying: Moderne query-engines maken het mogelijk om SQL-queries efficiënt uit te voeren op de data lake, met optimalisaties zoals caching en datalay-out clustering.
  4. Schaalbaarheid en kosteneffectiviteit: Het lakehouse biedt de schaalbaarheid van een data lake gecombineerd met de performantie van een data warehouse, wat resulteert in een kosteneffectieve oplossing.
  5. Unified governance: Het centraliseert databeheer en -governance, wat cruciaal is voor datakwaliteit en compliance.

Door deze eigenschappen fungeert het data lakehouse als een solide fundament waarop de andere datastromen kunnen voortbouwen. Het stelt organisaties in staat om snel en flexibel met data te werken, terwijl het tegelijkertijd de betrouwbaarheid en structuur biedt die nodig zijn voor consistente bedrijfsvoering en besluitvorming.

Deze datastroom maakt gebruik van datavirtualisatie, fysieke en virtuele datamarts, analytische records en andere zogenaamde halfgefabriceerde datasets om nieuwe toepassingen te ontwikkelen met bestaande (en soms nieuwe) data.

De typische “intelligence” gebruiker wil bestaande data op nieuwe manieren inzetten door het model te combineren of uit te breiden om aan nieuwe eisen te voldoen. Dit is vooral van toepassing bij agile ontwikkeling, waar data op nieuwe manieren gecombineerd of aangevuld kan worden met nieuwe databronnen. Deze nieuwe perspectieven op de data kunnen waarde opleveren en moeten daarom niet belemmerd worden.

Datavirtualisatie is een uitstekende manier om deze mix-en-match van dataviews mogelijk te maken.

Als deze experimentele modellen worden ontwikkeld en vervolgens bewezen effectief zijn, worden ze waarschijnlijk opgenomen in de curated layer van het lakehouse.

De datastroom voor Enterprise Insights & Reporting heeft een evolutie doorgemaakt van het klassieke enterprise datawarehouse naar een meer moderne benadering binnen het lakehouse-concept. Deze datastroom blijft echter cruciaal voor bedrijfsbrede BI-rapportages en strategische besluitvorming.

 

In de huidige context bevindt datastroom 2 zich in de curated layer (ook wel gold layer genoemd) van het data lakehouse. Deze laag is geoptimaliseerd voor analytics en fungeert als de consumptielaag voor data-gebruikers. Hier vinden we gestructureerde, hoogwaardige dataproducten die direct bruikbaar zijn voor eindgebruikers.

 

Kenmerken van datastroom 2 in de moderne lakehouse-architectuur:

  1. Gestandaardiseerde data: De data is hier schoon, betrouwbaar en verrijkt, klaar voor analyse en rapportage.
  2. Optimalisatie voor BI: De structuur is vaak gedenormaliseerd of in star schema’s opgezet, wat efficiënte querying voor BI-doeleinden mogelijk maakt.
  3. Datakwaliteit en governance: Er is grote nadruk op datakwaliteit, consistentie en naleving van bedrijfsregels.
  4. Flexibiliteit: Ondanks de structuur biedt het lakehouse-concept meer flexibiliteit dan traditionele datawarehouses, waardoor snellere aanpassingen mogelijk zijn.
  5. Directe toegang: Modern BI-tools kunnen vaak direct query’s uitvoeren op deze laag, zonder dat data eerst naar een apart systeem moet worden verplaatst.

 

Datastroom 2 blijft de primaire bron voor bedrijfsbrede BI-rapportages, waarbij moderne BI-tools zoals Power BI direct kunnen aansluiten op deze curated layer. Dit stelt organisaties in staat om snel inzichten te genereren, trends te identificeren en datagestuurde beslissingen te nemen op strategisch niveau.

Deze datastroom is gericht op het ondersteunen van dagelijkse operaties en het integreren van AI in bedrijfsprocessen. Het combineert real-time dataverwerking, AI-modellen en geavanceerde communicatietechnologieën om operational excellence te bereiken.

 

Hierbij onderscheiden we de volgende componenten:

 

API’s (Application Programming Interfaces):

  • Faciliteren communicatie tussen microservices
  • Maken integratie mogelijk met externe systemen en partners
  • Bieden gecontroleerde toegang tot operationele data

 

Event Streams:

  • Ondersteunen real-time monitoring van bedrijfsprocessen en KPI’s
  • Maken predictive maintenance mogelijk door analyse van sensordata
  • Faciliteren real-time fraudedetectie in transactiestromen

 

Pub/Sub (Publish/Subscribe) Systemen:

  • Zorgen voor efficiënte, asynchrone data-integratie
  • Verwerken en distribueren IoT-gegevens
  • Triggeren geautomatiseerde workflows

 

AI-modellen en Machine Learning:

  • Ondersteunen realtime besluitvorming
  • Optimaliseren processen door voorspellende analyses
  • Personaliseren klantinteracties

 

Toepassingen

 

Geautomatiseerd Voorraadbeheer: Combineert real-time data via API’s, event-driven updates, en AI-voorspellingen voor optimale voorraadniveaus.

Klantgerichte Diensten: Integreert klantdata, interactiegeschiedenis, en AI voor gepersonaliseerde ervaringen en proactieve service.

Slimme Productie: Gebruikt IoT-sensordata, machine learning voor kwaliteitscontrole, en geautomatiseerde acties via pub/sub systemen.

Dynamische Prijsstelling: Past prijzen in real-time aan op basis van marktcondities, vraag, en concurrentieanalyse met behulp van AI-modellen.

 

Deze datastroom zorgt ervoor dat de juiste data en inzichten op het juiste moment beschikbaar zijn voor operationele systemen en AI-gedreven applicaties. Het stelt organisaties in staat om snel te reageren op veranderende omstandigheden, processen continu te optimaliseren, en datagedreven beslissingen te nemen in de dagelijkse bedrijfsvoering.