Data Warehouse / Datalake
In de wereld van big data is het belangrijk om een effectief systeem te hebben voor het opslaan en beheren van enorme hoeveelheden gegevens. Data ontsluiting vanuit bronsystemen kan naar een data platform zoals een data warehouse, data lake of een lakehouse. Alle drie de opties bieden hun eigen voordelen en mogelijkheden en kunnen gebouwd worden voor jouw organisatie door DATA KINGDOM.
Bij DATA KINGDOM hoef je je geen zorgen te maken over de techniek. Wij adviseren je over wat het beste past bij jouw organisatie en de complexiteit van je data. Daarna bouwen we een data platform waarmee ook de basis gelegd is voor bijvoorbeeld Machine Learning (ML) en Data Science behoeften van je bedrijf.
Wat is een Data Warehouse?
Een Data Warehouse is essentieel voor organisaties die datagedreven beslissingen willen nemen en hun concurrentiepositie willen versterken door middel van geavanceerde data-analyse.
Een Data Warehouse is een centraal opslagsysteem voor gestructureerde data uit verschillende bronnen binnen een organisatie. Het integreert en standaardiseert data, waardoor het mogelijk wordt om uitgebreidere analyses en rapportages te genereren die cruciaal zijn voor een strategische besluitvorming. Na het opschonen van de data, laden we deze in een data warehouse. Hier wordt de data veilig opgeslagen en wordt er dagelijks nieuwe data toegevoegd.
Wat is een Data Lake?
Een Data Lake biedt een flexibele oplossing om uw ruwe data op te slaan en te analyseren, essentieel voor geavanceerde data-analyse en machine learning.
Een Data Lake is een centrale opslagplaats waarin ruwe data wordt verzameld en opgeslagen in zijn oorspronkelijke vorm, ongeacht de structuur of het type. Hierdoor kunnen organisaties diverse data integreren en deze gebruiken voor diepgaande analyses en besluitvorming.
Wat is een Lakehouse?
Wil je de best of both worlds? Kies dan voor een Lakehouse. Deze geïntegreerde oplossing biedt de mogelijkheid om zowel gestructureerde als ongestructureerde data te analyseren, beheren en op te slaan. Een Lakehouse combineert dus de voordelen van een Data Lake en een Data Warehouse wat zorgt voor grotere flexibiliteit en schaalbaarheid. Een lakehouse is niet alleen een betrouwbare oplossing, maar kan zelfs kostenbesparend zijn doordat het twee oplossingen combineert. Lakehouses zijn een goede oplossing voor bedrijven die veel data bezitten.
Wat is het verschil?
Een Data Lake biedt een flexibele oplossing om uw ruwe data op te slaan en te analyseren, essentieel voor geavanceerde data-analyse en machine learning.
- Structuur: Een Data Warehouse slaat gestructureerde data op in een georganiseerde en gedefinieerde vorm, terwijl een Data Lake zowel gestructureerde als ongestructureerde data in hun oorspronkelijke, ruwe vorm opslaat. Dit betekent dat een Data Lake flexibel is en data uit verschillende bronnen, zonder strikt metadatschema accepteert. Dit biedt dus meer flexibiliteit.
- Doel: Een Data Warehouse is geoptimaliseerd voor rapportage en analyse en wordt vaak gebruikt door zakelijke gebruikers voor BI-tools. Een Data Lake daarentegen is meer geschikt voor big data-analyse en machine learning, waar data scientists de data kunnen verkennen en bewerken.
- Toegankelijkheid: Data in een Data Warehouse is gemakkelijk toegankelijk via gestructureerde query’s, terwijl data in een Data Lake vaak door nog nader bewerkt moet worden door data engineers en data scientisten. Daarna is het geschikt voor complexe en diepgaande analyses.
Wil je een combinatie van de twee? Kies dan voor een Lakehouse. Een Lakehouse biedt grotere flexibiliteit en kan beide gestructureerde en ongestructureerde data verwerken.
Data platform
opzetten
hoe doe je dat?
Bij DATA KINGDOM helpen we organisaties bij het opzetten, optimaliseren en beheren van hun data platform. Dit doen we door middel van:
Hoe ziet het proces eruit?
Consultancy op maat:
We beginnen met een grondige analyse van jouw data- en analytische behoeftes om een oplossing op maat te bieden. Dit omvat het bepalen van de databronnen, de frequentie van data-updates en de vereiste rapportages en dashboards.
Technologische expertise:
We kiezen samen met jou de juiste technologieën en tools, die passen bij jouw specifieke vereisten. We maken gebruik van toonaangevende talen en producten zoals Python, SQL, Spark, Notebooks, Pipelines en, DevOps en GIT.
Implementatie en optimalisatie:
Onze experts zorgen voor een vlotte implementatie van het data platform en optimaliseren de prestaties voor maximale efficiëntie.
We plannen de architectuur van de oplossing inclusief de datamodellen, ETL-processen (Extract, Transform, Load) en de beveiligingsmaatregelen.
Ondersteuning en training:
We bieden continue ondersteuning en training aan jouw team, om ervoor te zorgen dat zij het maximale uit het data platform te halen.
Waarom kiezen voor Data Kingdom?
- Expertise: We beschikken over diepgaande expertise in het leveren van data platform oplossingen, afgestemd op de behoeften van diverse sectoren.
- Flexibiliteit: Of je nu scale-up bent of groter dan dat, we passen onze oplossingen aan op jouw specifieke behoeftes.
- Toekomstgericht: We blijven vooroplopen in data technologieën om ervoor te zorgen dat jouw dataplatform klaar is voor de toekomstige uitdagingen en kansen. De snelheid van productinnovatie ligt hoog. Wij zorgen dat je bij blijft.
Koppelen met
softwarepakketten
Bij DATA KINGDOM begrijpen we het belang van naadloze integratie tussen verschillende softwarepakketten. Onze expertise in het ontwikkelen van robuuste API koppelingen tussen uw systemen en Power BI stelt ons in staat om uw data op een snelle, betrouwbare en veilige manier te ontsluiten. Hieronder een greep uit de API's waar DATA KINGDOM mee gewerkt heeft. Staat uw software pakket er niet tussen? Geen probleem, door onze ervaring zijn we in staat om binnen enkele dagen de data te ontsluiten
We delen graag onze kennis
Onze Klanten aan het woord
Veelgestelde vragen
over Data Warehouse / Datalake
Wat is een Data Warehouse?
Wat is een Data Lake?
Welke voordelen biedt een Data Warehouse voor mijn organisatie?
- Data centraal beheren en standaardiseren.
- Snelle en nauwkeurige rapportages maken.
- Strategische besluitvorming verbeteren.
Wat is het verschil tussen een Data Warehouse en een Data Lake?
Wat is een Lakehouse?
Hoe kan Data Kingdom mijn organisatie helpen?
Wat zijn de stappen bij het opzetten van een data platform?
- Analyse van jouw data- en analytische behoeften.
- Keuze van technologie en tools.
- Implementatie van ETL-processen en beveiliging.
- Training en ondersteuning voor jouw team.
Welke technologieën worden gebruikt bij een Data Warehouse of Data Lake?
Wanneer kies ik voor een Data Lake?
Wat is het verschil tussen een data warehouse en een database?
Een data warehouse is speciaal ontworpen voor het analyseren van grote hoeveelheden data en ondersteuning van besluitvormingsprocessen, terwijl een database primair is gericht op het efficiënt opslaan, ophalen, en beheren van data voor dagelijkse operaties.
Wat kost een datawarehouse?
De kosten van een datawarehouse kunnen variëren afhankelijk van de schaal, de technologiekeuze en of het on-premise of in de cloud gehost wordt. Kosten omvatten hardware, software, implementatie en onderhoud.
Hoe maak je een datawarehouse?
Het maken van een datawarehouse omvat het definiëren van databronnen, data-extractie, data-transformatie en -laden (ETL), het inrichten van de data-opslag, en het opzetten van tools voor data-analyse en -rapportage.
Wat is een data warehouse?
Een data warehouse is een systeem gebruikt voor data-analyse en rapportage. Het is een centrale repository van geïntegreerde data afkomstig uit verschillende bronnen, geoptimaliseerd voor snelle query's en analyse.
Wat doet een datawarehouse?
Een datawarehouse slaat gestructureerde data op die geëxtraheerd en geladen is uit heterogene bronnen. Het is ontworpen om complexe query's en analyses te ondersteunen, waardoor snellere en effectievere besluitvorming mogelijk wordt.
Wat is een databasewarehouse?
Een databasewarehouse, of simpelweg een data warehouse, is een geïntegreerd systeem dat data opslaat die afkomstig zijn van verschillende bronnen, vaak in een gecentraliseerd en consistent formaat, geschikt voor analytische doeleinden.
Wat is het verschil tussen data lake en data warehouse?
Het hoofdverschil tussen een data lake en een data warehouse is dat een data lake ruwe data van verschillende typen en structuren opslaat, ideaal voor flexibiliteit in data capture, storage en analysis. Een data warehouse daarentegen, slaat geraffineerde, gestructureerde data op die al geoptimaliseerd is voor specifieke query's en rapportages.
Wat is een Microsoft datawarehouse?
Een Microsoft datawarehouse is een oplossing gebaseerd op Microsoft-technologieën zoals Azure SQL Data Warehouse (nu Azure Synapse Analytics), die grote hoeveelheden data integreert, opslaat en analyseert voor enterprise-level rapportage en analyse.