Een datawarehouse, of in het Nederlands ‘gegevensmagazijn,’ is een cruciaal concept in de wereld van business intelligence. In dit artikel zullen we dieper ingaan op de betekenis en rol van datawarehouses binnen Oracle Business Intelligence (BI) in combinatie met Oracle JD Edwards.
We zullen ook bespreken hoe datawarehouses enorme hoeveelheden gegevens uit verschillende bronsystemen verzamelen en deze op een efficiënte manier beschikbaar maken voor snelle en zinvolle analyses.
Een datawarehouse lijkt op het eerste gezicht niets meer dan een database, met tabellen, velden en records met gegevens.
Wat het echter onderscheidt, is het vermogen om grote hoeveelheden gegevens uit diverse bronsystemen op een gestructureerde manier te verzamelen.
Deze gegevens worden opgeslagen in zogenaamde ‘kubussen,’ waarin verschillende aggregatieniveaus worden bijgehouden.
Bovendien heeft een datawarehouse de mogelijkheid om historische gegevens in de loop van de tijd vast te leggen, wat wordt aangeduid als ‘Slowly Changing Dimensions’ in de methode van Ralph Kimball.
Stel je voor dat een nieuwe vertegenwoordiger binnenkomt om de taken over te nemen van iemand die met pensioen gaat. Als deze vertegenwoordiger wordt gekoppeld aan de klanten die hij gaat bedienen, kunnen we direct inzicht krijgen in zijn prestaties en omzet.
Om deze informatie nauwkeurig te houden, is het essentieel om te begrijpen hoe de tijd een rol speelt en welke statussen medewerkers hebben, zoals ‘In Dienst’ en ‘Uit Dienst.’
Een ander voorbeeld is de informatie over openstaande facturen. Oracle JD Edwards kan informatie verschaffen over openstaande facturen en de betalingsstatus op dit moment. Maar als we historische gegevens willen vergelijken om te analyseren hoe klanten zich gedragen, heeft JD Edwards moeite om deze informatie te leveren.
Een datawarehouse komt hier van pas. Het kan al deze aspecten bedienen en biedt de mogelijkheid om informatie vanuit verschillende bronnen en systemen in de organisatie te centraliseren.
Dit betekent dat zelfs verouderde datastructuren, Excel-spreadsheets en tekstbestanden kunnen worden geïntegreerd in een centrale database die toegankelijk is voor Oracle BI-oplossingen.
Hierdoor kunnen we eenvoudig verkooporderhistorie uit Oracle JD Edwards combineren en vergelijken met gegevens uit een CRM-systeem om bijvoorbeeld het ordersucces en de duur van offertes te analyseren.
Bij de installatie van een Oracle Database is de keuze tussen een transactionele database en een datawarehouse database cruciaal.
Deze keuze heeft invloed op de configuratie van de database, omdat SQL-query’s voor transactiedatabases en datawarehouses verschillend worden geoptimaliseerd.
Het opslaan van transactiegegevens is wezenlijk anders dan het analyseren van historische gegevens in een datawarehouse.
Binnen Oracle JD Edwards en Oracle BI is er geen strikte noodzaak voor een datawarehouse als de gegevensomvang beperkt is. In dit geval kan Oracle BI rechtstreeks de Oracle JD Edwards-database bevragen. Dit is vooral handig voor organisaties met kleinere gegevensvolumes.
Bij het overwegen van Oracle BI-implementatie, zijn er enkele cruciale overwegingen:
Het implementeren van een datawarehouse brengt extra complexiteit, beheer en kosten met zich mee. Niet elke organisatie is direct bereid of in staat om deze uitdaging aan te gaan.
Gelukkig zijn er alternatieven, variërend van staging-gebieden en data-replicatie tot vereenvoudigde oplossingen zoals materialized views in de Oracle JD Edwards-database.
Deze alternatieven kunnen dienen als een soort ‘Datawarehouse Light.‘
Voor organisaties die Oracle JD Edwards gebruiken, biedt Oracle BI Applications kant-en-kllare dashboards, analytics en gegevensontsluiting voor gebieden zoals financiën en verkooporderbeheer.
Deze oplossingen omvatten ook een vooraf geconfigureerd datawarehouse. Andere modules kunnen worden toegevoegd indien nodig.
Een datawarehouse is een krachtig hulpmiddel om gegevens uit diverse bronnen te integreren en zinvolle analyses mogelijk te maken.
De keuze om al dan niet een datawarehouse te implementeren, hangt af van de omvang en complexiteit van de gegevens en de behoeften van de organisatie.
Het verdient aanbeveling om deze beslissing zorgvuldig te overwegen, vooral in het geval van Oracle JD Edwards en Oracle BI-implementaties.
