Als je een Data Warehouse (DWH) niet goed opzet kan dat in de toekomst problemen opleveren die je veel tijd en geld kunnen kosten. Dat kan je voorkomen door een aantal maatregelen. Een is de opbouw van je DWH in een aantal lagen te doen. Daarin wordt je data verzameld, aangepast en geladen. In goed Engels heet dat de ETL-structuur: Extract, Transform & Load.
Deze opzet zorgt voor een beheersbare omgeving die ook later aan te passen is. Daarnaast kan je data-elementen later toevoegen of fouten corrigeren zonder dat je alle brondata opnieuw in moet lezen. Dat scheelt zeer veel tijd.

Als je SAS Data Integration Studio gebruikt zal je een vergelijkbare structuur maken voor de opzet van de ETL programmatuur om er voor te zorgen dat je je programmatuur goed onderhoudbaar en aanpasbaar houdt.

Hiernaast een veel gebruikte ETL-structuur:
- Data wordt aangeleverd uit bronnen of direct daaruit geselecteerd (Extract) en in de Staging Area vastgelegd. Dit dient als basis waar altijd op teruggevallen kan worden;
- Die data wordt naar standaard waarden omgezet (Transform) en gecombineerd met andere bronnen in het Data Warehouse opgeslagen (Load);

Deze uniforme data kan in Data Marts of als bestanden aan gebruikers ter beschikking gesteld worden. Onderstaand enkele voorbeelden van rapportages die zo gemaakt zijn.

Analyse en Rapportage

Data genoeg, maar hoe combineer je dat tot het gewenste inzicht? Het is niet altijd mogelijk exact de gewenste informatie te vinden, maar meestal lukt het wel een benadering te maken door data uit diverse bronnen te combineren. Bij ad hoc vragen maar ook bij structurele vragen is het altijd een puzzel welke data beschikbaar en bruikbaar is om een voldoende werkbare oplossing te vinden.
Sas Visual Analytics (VA) en Microsoft PowerBI zijn krachtige tools om rapportages mee te maken. Deze kunnen gevoed worden met de data uit het Data Warehouse of andere bronnen. De data kan gebruikt worden voor sturing binnen het bedrijf zoals bijvoorbeeld de analyse van klanten of de productiviteit van medewerkers en processen. Door selecties te maken op de gewenste periode, proces, team etc. kan de informatie op elk gewenst niveau worden bekeken en vergeleken.
Bij gebruik van genoemde tools kan ik door het hele proces een bijdrage leveren. Bij andere tools kan in de rol van data-analist gedefinieerd worden wat er gebouwd moet worden wat tijdens de realisatie en test kan worden begeleid.

Hiernaast een voorbeeld van een rapportage met PowerBI waarin productiviteit-kenmerken van een groep medewerkers over een periode inzichtelijk wordt gemaakt. Door het resultaat te vergelijken kan je zoeken naar mogelijkheden de gemeenschappelijke productiviteit te verhogen en zo tijd en geld te besparen. Om Operational Management (OM) en Work Force Management (WFM) goed in te richten is dit noodzakelijke informatie.

Zowel de periode, de groep medewerkers als het proces is te selecteren.
Op achterliggende pagina's zijn ook kenmerken per medewerker inzichtelijk gemaakt.

Als je inzicht wil hebben in de effectiviteit van je klantproces kan je de doorlooptijd inzichtelijk maken, afwijkingen onderzoeken en zo je Work Flow Management (WFM) proces verbeteren. Dat bespaart geld en zal de klanttevredenheid ten goede komen.

Dit is een voorbeeld waar het verloop van de overall effectiviteit van je processen in de tijd inzichtelijk is. Daaronder is de effectivitieit te zien per dimensie zoals bijvoorbeeld per afdeling of per product.
Op achterliggende pagina's zijn meer gedetailleerde kenmerken beschikbaar.

Tenslotte een voorbeeld van een rapportage waarin de huidige status vergeleken wordt met de status van een maand en de status van een jaar geleden.
De verschillen zijn zowel als waarde, in kleur als in een statusbalk inzichtelijk gemaakt.

Als een DWH gevuld is met data moet het onderhouden worden. Hiervoor moeten enkele processen worden ingericht. Een belangrijk aspect betreft het prioriteren, afstemmen en aanbrengen van wijzigingen in de vastgelegde data. Door een Agile of Kanban werkwijze te hanteren kunnen wensen vastgelegd en geprioriteerd worden naar wens van de product owner/klantvertegenwoordiger.

Omdat een DWH van veel andere applicaties data ontvangt en aan diverse klanten informatie aanlevert, is het belangrijk deze interfaces goed vast te leggen en daar afspraken over te maken.
Hiernaast een voorbeeld hoe alle in- en uitgaande interfaces visueel vastgelegd kunnen worden.

Jurgen Zuiderduin

Steenhouwerstraat 11
3828 XD Hoogland
Nederland

Contact

Email: info@BijZuiderduin.nl
Telefoon: +31 (6) 5201 5278

Privacy en cookies

Door deze site worden geen gegevens vastgelegd, noch cookies op uw computer opgeslagen.

Voorbeelden BijZuiderduin

Data Warehouse Structuur

Analyse en Rapportage

Onderhoud en Beheer

Jurgen Zuiderduin

Contact

Privacy en cookies