Data warehouse er et system, der samler og opbevarer data fra flere kilder på ét sted. Det gør det nemt at organisere og analysere data for at få et klart overblik og træffe bedre beslutninger.
Dataene i et data warehouse er organiseret på en måde, der gør dem nemme at forstå og bruge. Systemet opbevarer historiske data fra mange datakilder, så det er muligt at sammenligne og analysere information fra forskellige perioder. Dette gør det til et vigtigt værktøj for virksomheder, der ønsker at træffe datadrevne beslutninger.
Som billedet viser, så er det et system, der samler alle dine datakilder ét sted, sådan du kan bruge dem til analyser og rapportering.
Typer af data warehouse
Afhængigt af virksomhedens størrelse findes der forskellige data warehouse løsninger. Små og specialiserede virksomheder har for eksempel andre krav end multinationale konglomerater. Derfor findes der forskellige systemer, der imødekommer hver størrelse af virksomheder, der vil være seriøse med deres brug af data.
Her skelnes der mellem den største løsning kaldt “Enterprise Data Warehouse”, den specialiserede løsning kaldt “Datamarts” og den operationelle realtidsdata løsning kaldt “Operational Data Store”.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Enterprise Data Warehouse (EDW) er en centraliseret platform, hvor data fra hele organisationen samles og struktureres for at give et samlet overblik. Det understøtter komplekse analyser på tværs af afdelinger og sikrer, at data er ensartede og tilgængelige på tværs af virksomheden. Denne løsning egner sig bedst til store virksomheder med omfattende databehov og komplekse forretningsprocesser, hvor der er behov for integrerede analyser og strategisk indsigt.
Eksempler på virksomheder, som er bedst egnet til denne løsning, kunne være store teknologivirksomheder, der har behov for at integrere data fra flere lande og afdelinger for at få et samlet overblik. Det kunne også være store finansielle institutioner som banker og forsikringsselskaber, der kan bruge EDW til at håndtere og analysere omfattende mængder data på tværs af forskellige funktioner som risikostyring, kundeservice og compliance. Store detailkæder og produktionsvirksomheder kan også få glæde af EDW for at samle og analysere data fra forskellige afdelinger som salg, lager og kundeservice.
Datamarts
Datamarts er mindre databaser, der er skræddersyet til at opfylde behovene i specifikke afdelinger eller funktioner inden for en organisation. De fokuserer på et afgrænset datasæt og giver hurtigere adgang til relevante oplysninger for brugere i eksempelvis salg, marketing eller finans. Denne løsning er bedst egnet til virksomheder, der ønsker fleksibilitet og hurtige analyser inden for bestemte forretningsområder.
Disse virksomheder kunne være e-handelsvirksomheder, der bruger dem til at analysere kundeadfærd og salg i marketingafdelingen eller store producenter, der anvender dem til at optimere lagerstyring og produktionsdata i deres logistikafdeling. Finansielle institutioner kan også bruge datamarts til at analysere specifikke finansielle produkter eller kundeporteføljer for deres analytikere og rådgivere.
Operational Data Store (ODS)
Operational Data Store (ODS) er et system, der opbevarer data i nær-realtid og er designet til operationelle rapporter og daglig drift. Det muliggør hurtig adgang til opdaterede data og bruges ofte til at understøtte kortsigtede beslutninger og overvågning af processer. Denne løsning er ideel for virksomheder, der kræver løbende opdateringer og præcise data til daglige operationer.
Det kunne være detailhandlere, der overvåger lagerbeholdning og salg i realtid, finansielle institutioner, der analyserer transaktioner og kontosaldi eller logistikvirksomheder, der sporer forsendelser og optimerer ruter. Sundhedsorganisationer bruger også ODS til opdaterede patientdata og operationelle rapporter.
Hvordan er et data warehouse opbygget?
De forskellige data warehouse typer har alle til fælles, at de konsoliderer forretningsdata og gør det nemmere at få mere ud af denne data. På trods af deres forskellige har de nemlig alle nogenlunde den samme grundstruktur.
Data warehouse arkitektur og design
Arkitekturen og designet af et data warehouse er bygget op omkring en struktureret tilgang til lagring, organisering og adgang til data. Systemet er designet til at samle information fra forskellige kilder, behandle og strukturere det effektivt og gøre det tilgængeligt for analyser og rapportering.
Systemet gøres muligt ved at opdele processen i tre lag, som hver har sit formål til at indhente, transformere eller præsentere dataene. Disse lag har forskellige navne, hvor vi kalder dem dataintegrationslaget, dataopbevaringslaget og præsentationslaget.
Dataintegrationslaget
I dette lag indsamles der data fra forskellige kilder, der sendes ind i data warehouse systemet. Det kunne være data fra eksempelvis databaser, API’er og filsystemer, som bliver udtrukket, renset og standardiseret, så de kan opbevares i et ensartet format. Processen udføres gennem Extract, Transform, Load (ETL), hvor data først hentes (extract), derefter omformes og standardiseres (transform) og til sidst indlæses i data warehouset (load).
Datakvalitet opretholdes løbende ved at tjekke fejloprettelser, fjernelse af dubletter og validering af værdier. Dataintegrationslaget er også afhængigt af avancerede systemer, der automatiserer ETL-processen og håndterer batch-behandling af store datasæt og streaming-behandling for data i realtid. Setuppet afhænger af, hvilket type data warehouse en given virksomhed har brug for.
Der indsamles også metadata på den indsamlede data løbende, som gemmer information om datakilder, transformationer og anvendte regler. Det skaber et ekstra lag af kompleksitet, men åbner også for mere avancerede muligheder på længere sigt.
Dataopbevaringslaget
I dette lag opbevares alle data i en struktureret og organiseret form. Formålet med dette lag er at skabe en ensartet database, der er optimeret til hurtig forespørgsel og analyse. Dataene heri stammer ofte fra OLTP-systemer (Online Transaction Processing), som håndterer operationelle data i realtid. Denne data transformeres under ETL-processen i tidligere lag fra OLTP-formatet til det standardformat, som alle dataene i data warehouset omformes til.
Denne data lagres typisk i relationelle databaser og organiseres i strukturer som star schemas eller snowflake schemas, der gør det nemmere at koble store datasæt sammen og udføre komplekse analyser. Online Analytical Processing (OLAP) bruges også til at udføre multidimensionelle analyser, mens indeksering og partitionering optimerer ydeevnen – især ved forespørgsler på store datamængder. Det er også i dette lag, at der kan oprettes datamarts, hvis det giver mening for den givne virksomhed.
Et effektivt data warehouse anvender også datakomprimering som minimerer lagerpladsen og dermed reducerer omkostningerne for lagring samt forøger præstationen. Jo mere komplekse dine behov bliver, jo tungere bliver dit data warehouse og komprimering af data er med til at minimere de negative effekter.
Præsentationslaget
I dette lag bruges den indsamlede og transformerede data til analyser og rapportering. Laget fungerer som forbindelsen mellem den ustrukturerede data, der bliver omformet til strukturerede data i dataopbevaringslaget. Herefter kan det sendes over til andre værktøjer, som kan bearbejdere dataene efter ønske.
Data i præsentationslaget er ofte resultatet af analyser udført i OLAP-miljøer, der muliggør multi-dimensionelle analyser og forespørgsler på tværs af store datasæt. Præsentationslaget kommunikerer med dataopbevaringslaget via forespørgsler og leverer data til eksempelvis Business Intelligence værktøjer eller datavisualiseringsværktøjer.
For at sikre høj ydeevne og hurtig levering af data bruges data caching, der reducerer svartider ved at gemme de mest forespurgte datasæt i hukommelsen.
Mulige dataintegrationer
I det første lag, dataintegrationslaget, nævnes det, at et data warehouse kan indsamle data fra mange forskellige kilder.
Systemet fungerer bedst, hvis der integreres med så mange relevante datakilder som muligt. Dette gør det muligt for den givne virksomhed at få en samlet oversigt over deres forretning, og dens individuelle dele på tværs af afdelinger, systemer og værktøjer.
Her er nogle eksempler på, hvordan diverse integrationsmuligheder kan kombineres med andre systemer for at skabe dybere analyser.
ERP (Enterprise Resource Planning): En integration mellem et data warehouse og et ERP system giver mulighed for at analysere data på tværs af hele organisationen. Dette kan også kobles med andre integrationsdata for at danne nuancerede analyser.
CRM (Customer Relationship Management): Integrationen mellem et data warehouse og et CRM system gør det muligt at analysere kundeoplysninger både på hjemmesiden og i virksomheden. Disse data kan kombineres, også med flere kilder, for at få et fuldt overblik over virksomhedens performance.
POS (Point of Sale): Ved at integrere POS data i et data warehouse kan virksomheder analysere salgsvolumen, mest populære produkter og kundemønstre på tværs af butikker og tidsperioder. Det kan blandt andet også kobles med lager- og marketing data enten for at understøtte logistikken eller for at få dybere indsigt i kundernes adfærd.
Finansdata: Integrationen mellem finansdata og et data warehouse muliggør detaljerede analyser af virksomhedens økonomi, som er nyttig at kombinere med andet data. For eksempel kan en kombination med HR data og projekt data give strategiske indsigter, som ellers havde været svære at finde frem til.
HR data: Ved at integrere HR data i et data warehouse kan virksomheder analysere medarbejderpræstationer, churn af medarbejdere og lønomkostninger. Når dette kobles med økonomiske- eller projekt data, kan det for eksempel skabe indsigter, der kan hjælpe med effektiv ressourceallokering.
Marketing data: Integrationen med et data warehouse gør det muligt at analysere marketingindsatser i sammenhæng med salg og finansielle resultater, hvilket giver en større forståelse af marketingens indvirkning – specielt siden privacy gør det sværere at attribuere virkningen af digitale marketing indsatser. Virksomheder med salg i fysiske butikker kan også drage nytte af at kombinere denne data med POS data.
Lager data: Ved at integrere lagerdata med et data warehouse kan virksomheder optimere forsyningskæden og sammenholde lagerbevægelser med salgs- og produktionsdata for bedre planlægning. I kombination med POS data og marketing data bliver det nemmere at analysere perioder, hvor bestemte produktgrupper vil flyttes mere og mindre.
Projekt data: En integration mellem projekt data og et data warehouse giver mulighed for at analysere projektomkostninger og ydeevne. Når disse data kobles med HR- og finansdata, kan organisationen identificere forbedringsmuligheder, identificere flaskehalse og derigennem optimere projektstyringen.
Eksterne kilder: Eksterne data kunne for eksempel indeholde markedsundersøgelser, demografiske statistikker eller vejrudsigter. Under visse forhold kan denne data integreres med interne data i et data warehouse. Dette gør det muligt at supplere analyser med eksterne faktorer, hvilket kan give dybere indsigt og støtte strategisk planlægning.
Datamuligheder
Hvis en virksomhed indsamler data på alle forretningsområder, kan et data warehouse skabe muligheden for, at denne virksomhed kan blive datadrevet. En fuld samling af ens data åbner nemlig ikke kun op for historisk- og realtidsdata, men også fremtidige forudsigelser baseret på tendenser, adfærd og sæson.
For de kode-kyndige brugere findes der kodebiblioteker, der giver dem mulighed for at lave komplekse analyser og datavisualiseringer baseret på alt det indsamlede i data warehouset. Her kan de tilgå tallene direkte uden at anvende andre værktøjer.
Men for dem, der ikke er lige så tekniske, findes der Business Intelligence (BI) værktøjer, såsom Power BI og Tableau, der giver de samme muligheder uden de tekniske udfordringer. Disse værktøjer tilbyder intuitive brugerflader, hvor data kan visualiseres for at skabe overskuelige dashboards og interaktive rapporter.
Hvad kan man gøre med dataene?
Afhængigt af hvordan virksomheden er skruet sammen og hvor mange beslutningstagere der er kan alle afdelinger drage fordel af data warehousets muligheder.
Siden alle dataene er samlet ét sted, er der få begrænsninger for, hvordan dataopsætningen kan se ud. Det er muligt at skabe analyser og rapporteringsoverblikke for hver afdeling på baggrund af, hvilke KPI’er de evalueres på.
Nedenstående er eksempler på, hvordan denne konsolidering af data kan hjælpe afdelingerne ved deres funktioner.
- Ledelse: Kan få overblik over virksomhedens samlede performance, identificere vækstmuligheder og evaluere, hvordan strategiske mål opfyldes på tværs af organisationen. Dette hjælper med at prioritere ressourcer og justere langsigtede planer.
- Finans: Får indsigt i økonomiske mønstre, der understøtter bedre beslutninger om omkostningsstyring, investeringer og finansiel risikohåndtering. Dette sikrer en stabil økonomisk planlægning og bæredygtig vækst.
- Marketing: Kan analysere kampagners succes og forstå kundeadfærd bedre, hvilket gør det muligt at målrette indsatsen mere effektivt og forbedre kundens oplevelse af virksomhedens kommunikation og produkter.
- Operationelle teams: Opnår viden om, hvordan arbejdsgange og processer kan optimeres for at reducere ineffektivitet og sikre, at ressourcerne udnyttes bedst muligt. Dette fører til en mere friktionsfri drift og højere produktivitet.
- Salg: Får indsigt i, hvilke markeder, kundegrupper og salgsstrategier der præsterer bedst, hvilket hjælper med at fokusere salgsindsatsen og maksimere omsætningen.
- HR: Kan forstå, hvad der driver medarbejderengagement og fastholdelse og identificere områder, hvor rekruttering eller medarbejderudvikling kan forbedres. Dette understøtter en sund og produktiv arbejdsplads.
- IT: Får en bedre forståelse af, hvordan teknologi bruges i organisationen og hvor der er behov for forbedringer i systemer og sikkerhed. Dette bidrager til at sikre stabilitet og den overordnede digitale sikkerhed.
- Forsyningskæde og logistik: Kan identificere ineffektive områder i forsyningskæden og optimere processer for at sikre rettidige leverancer og reducerede omkostninger, hvilket forbedrer hele virksomhedens effektivitet.
- Produktudvikling: Får indsigt i markedets behov og kundernes præferencer, som kan bruges til at udvikle produkter, der imødekommer aktuelle og fremtidige krav. Dette styrker virksomhedens konkurrenceevne.
- Kundeservice: Kan forstå kundernes primære udfordringer og behov, hvilket gør det muligt at forbedre serviceniveauet og styrke kundeloyaliteten.
Hvilke virksomheder ville have gavn af et data warehouse?
Stort set alle typer af virksomheder vil drage fordel af at kunne analysere data bedre. Sund fornuft og mavefornemmelser har stadig sin plads, når der skal træffes beslutninger. Men hvis disse kan kobles til datadrevne indsigter, så er det den bedste måde at træffe beslutninger på – uanset hvilken type virksomhed der er tale om.
Type af virksomhed | Eksempler på behov | Dataintegrationer | Resultat af data warehouse |
Detailhandel og E-handel | Optimere lagerstyring, forstå kundeadfærd, analysere kampagner | POS, Marketingdata, Lagerdata, CRM | Forbedret lagerstyring, mere præcise kundesegmenteringer og kampagnemålinger, bedre indsigt i salgsdata |
Produktion og forsyningskæde | Overvåge produktion, optimere forsyningskæden, identificere ineffektivitet | ERP, Lagerdata, Projektdata | Øget produktivitet, reducerede omkostninger i forsyningskæden, hurtigere identifikation af flaskehalse |
Transport og logistik | Forbedre leveringstider, optimere ruter, overvåge flådestyring | ERP, Lagerdata, Eksterne kilder | Hurtigere leverancer, reduceret brændstofforbrug, forbedret kundeoplevelse gennem præcise leveringsdata |
Koncerner | Få et samlet overblik over forskellige forretningsenheder, forbedre beslutningsprocesser på tværs af organisationen | ERP, Finansdata, CRM, Projektdata | Centraliserede dataanalyser, bedre koordination mellem afdelinger, forbedret strategisk beslutningstagning |
Restauration | Overvåge lagerforbrug, optimere personaleplanlægning, analysere salgsmønstre | POS, HR-data, Lagerdata | Reduceret madspild, mere effektiv planlægning af vagter, forbedret kundeoplevelse gennem bedre forståelse af behov |
Relaterede spørgsmål
Cloud vs. on-premise
Cloud løsninger hostes eksternt af en tredjepartsudbyder og giver virksomheder mulighed for at skalere op eller ned hurtigt, samtidig med at de reducerer omkostningerne ved hardware og vedligeholdelse. De tilbyder også øget fleksibilitet og adgang fra enhver enhed med internetforbindelse.
On-premise løsninger hostes på virksomhedens egne servere og giver mere kontrol over infrastrukturen og dataene. Dette kan være en fordel, hvis virksomheden har strenge krav til datasikkerhed eller skal overholde specifikke reguleringer, men det kræver også større investeringer i hardware, vedligeholdelse og IT-personale.
Cloud-løsninger er ideelle for virksomheder, der ønsker fleksibilitet, hurtig skalering og lavere omkostninger, mens on-premise løsninger passer bedre til virksomheder med strenge krav til datasikkerhed eller regulering.
Data warehouse vs. data lake vs. database
- Data warehouse: Et data warehouse er designet til at lagre strukturerede data, der er renset og organiseret til analyse og rapportering. Det er optimeret til at håndtere store mængder historiske data, som bruges til beslutningstagning.
- Data lake: En data lake lagrer både strukturerede og ustrukturerede data i deres rå form. Det giver fleksibilitet til at opbevare data fra forskellige kilder, men kræver mere kompleks behandling, før dataene kan analyseres.
- Database: En database er designet til operationelle formål, hvor data gemmes og bruges til transaktionelle applikationer. Den håndterer typisk strukturerede data, som hurtigt skal kunne tilgås og opdateres.
I korte træk: Et data warehouse er optimeret til analyse, en data lake til rå data i forskellige formater og en database til daglige operationer og transaktioner.