Datavarehusets rolle i den moderne virksomheten
Et velfungerende datavarehus danner grunnlaget for ethvert vellykket analyseverktøy med den hovedoppgave å støtte opp mot rapportering. Det er mange fordeler med et datavarehus, her er bare noen få:
- Raskere spørringer: Datavarehus er spesielt utviklet for hurtig datainnsamling og analyse. Med et datavarehus kan du raskt stille spørsmål til store mengder konsoliderte data med minimal eller ingen bistand fra IT-avdelingen.
- Bedre forretningsanalyse: Gjennom datavarehus får beslutningstakere tilgang til data fra ulike kilder og kan ta mer informerte beslutninger.
- Forbedret datakvalitet: Et datavarehus integrerer data fra flere kilder i en samlet datamodell og gjennomgår dataopprydding og standardisering før de lastes inn i systemet.
Hva er et datavarehus?
Tenk på et datavarehus som din kilde til sannhet. Datavarehus, eller data warehouse, lagrer alt av aktuelle og historiske forretningsdata og kobler sammen store mengder data fra forskjellige kilder og spiller en avgjørende rolle når det gjelder å støtte rapportering. Dette omfatter alt fra interne systemer som CRM- og ERP-systemer til eksterne kilder som markedsføringsanalyser og partnersystemer. Ved å integrere data fra disse ulike kildene, gir datavarehuset en helhetlig oversikt som er uvurderlig for beslutningstaking og rapportering. Som illustrasjonen viser, er et datavarehus strukturert gjennom fakta- og omkringliggende dimensjonstabeller som tillater å kombinere data fra ulike systemer.
Som navnet tilsier, er formålet med et datavarehus å tilgjengeliggjøre data. På samme måte som et varelager har en tydelig organisering og systematisk lagring av varer for å sikre rask tilgjengelighet og effektiv håndtering, så har et datavarehus en strukturert tilnærming for å sikre at dataene er lette å finne og bruke. Dette gjør det mulig for BI-verktøyene å hente ut relevant informasjon raskt og nøyaktig, slik at beslutningstakere kan få innsikt i sanntid og handle på grunnlag av faktabasert analyse.
Bildet illustrerer et forenklet datavarehus der data er hentet inn fra ERP- og CRM-system.
Før vi dykker dypere inn i temaet, er det viktig å etablere en klar forståelse av nøkkelbegrepene som vil bli brukt.
Datavarehus vs database
Databaser og datavarehus er begge datalagringssystemer, men de har distinkte formål og funksjoner. Mens en database vanligvis lagrer data for et spesifikt forretningsområde, fungerer et datavarehus som et sentralt lagringssted for både aktuelle og historiske data for hele virksomheten med det formål å analysere dataene. Databaser er imidlertid en kjernekomponent i et datavarehus.
Datavarehus vs dataplattform
Mens datavarehuset er selve lagringssystemet er en dataplattform er en helhetlig løsning som innhenter, transformerer, sammenstiller, analyserer og tilgjengeliggjør data fra ulike kilder i organisasjonen. Et datavarehus kan derfor inngå i en dataplattform. Målet med en dataplattform er å samle inn store mengder data og muliggjøre en helhetlig tilnærming til datastyring og analyse. Med en felles dataplattform kan data brukes på tvers av organisasjonen, noe som gjør deling av data enklere og sikrere. En moderne dataplattform legger grunnlaget for andre digitale initiativer, som for eksempel maskinlæring og prediktiv analyse, kunstig intelligens/AI og automasjon.
Datavarehus vs data lake
Datainnsjø lagrer og håndterer rådata i ulike formater på en rimeligere måte. Så til tross for at både datavarehus og datasjø brukes til lagring av store datamengder, opererer de på helt forskjellige prinsipper. Mens et datavarehus lagrer data formatert for spesifikke formål, holder en datasjø dataen i sin en rå og ubehandlet tilstand uten nødvendigvis et forutbestemt formål. Det er også her de utfyller hverandre. For når rådata er lagret i en datasjø kan den enkelt brukes for å adressere forretningsbehov ved ekstraksjon, vask og transformasjon før den overføres til datavarehuset for videre analyse.
I denne forbindelsen er det også viktig å nevne data lakehouse som fungerer som en slags kombinasjon av datavarehus og datainnsjø. Det er en ny datahåndteringsarkitektur som kombinerer fleksibiliteten kostnadseffektivitet og skalebarheten til datainnsjøer med den omfattende datahåndtering og ACID-transaksjoner fra et datavarehus.
Datavarehus i skyen - Det moderne datavarehuset
Tradisjonelle datavarehus står ofte overfor utfordringer med å håndtere den stadig økende datamengden, gjennomføre avansert analyse, og skalere raskt og kostnadseffektivt. Det er derfor naturlig å snakke om datavarehus i skyen. Det som definerer et datavarehus som 'moderne' er evnen til å dra nytte av de ulike komponentene i skyinfrastrukturen.
Overgangen fra tradisjonelle datavarehus til skybaserte løsninger har endret datavarehusets funksjonalitet fra hovedsakelig å være ETL (Extract, Transform, Load) til i større grad å omfavne ELT (Extract, Load, Transform). Selv om forskjellen ved første øyekast kan virke nokså liten, er den betydningsfull. Skybasert lagring, for eksempel gjennom datainnsjøer, tilbyr kostnadseffektiv lagring av store datamengder. Dette muliggjør en mer kostnadseffektiv ‘Load’ av din data, og som med det støtter analyse og rapportering av betydelig større datavolumer og ubegrenset antall datakilder i virksomheten din. Til tross for at denne fleksibiliteten kan høres kostbar ut, er det faktisk det motsatte som er tilfelle: skybasert databehandling har blitt mer overkommelig enn tradisjonelle, lokalt installerte datavarehus.
Datavarehus i Microsoft Fabric
Lanseringen av Microsoft Fabric revolusjonerer måten bedrifter kan håndtere og analysere data på, inkl. data integrasjon, Business Intelligence, data engineering, datavarehus, data science og sanntidsanalyse ved å samle kjente komponenter på én helhetlig plattform. Med det målet om å forenkle en organisasjons investering i analyseområdene deres.
I dette moderne datavarehuset danner en datasjø grunnlaget, og Microsoft har kalt denne komponenten for OneLake, som er en enkel, helhetlig, og logisk datasjø som dekker hele virksomheten din. På samme måte som vi er vant til å lagre filer med OneDrive, håndterer Microsoft Fabric våre data på en lignende måte. Men hvor samles alt dette? Microsoft har videreutviklet det velkjente brukergrensesnittet fra Power BI, og det er her vi finner alle komponentene som sammen bidrar til sentralisert datastyring. Det eliminerer administrative siloer, reduserer behovet for dataoverføring og hindrer unødvendig duplisering av data.
Se så enkelt det er å sette opp datavarehus i Microsoft Fabric👇🏼
Hva kan være konsekvensene å ikke ha et datavarehus?
Mangelen på et datavarehus begrenser selskapets evne til å utnytte data til sitt fulle potensiale og oppnå konkurransefortrinn i markedet. Som en følge av at data er spredt ut over flere forskjellige systemer og databaser i organisasjonen kan fragmenterte datasett skape et ufullstendig sannhetsbilde og bidra til at analyseprosesser blir unødvendig tidskrevende. Det kan føre til ineffektivitet, lavere produktivitet og økte kostnader på lang sikt. Og i sum gi begrenset innsikt og beslutningstøtte med risiko for feil og misforståelser.
KOM I GANG MED DATAVAREHUS
Datavarehus er virkelig fundamentet for en effektiv og datadrevet beslutningsprosess. Ved å samle, organisere og analysere data på en systematisk måte, legger datavarehuset grunnlaget for innsiktsfulle beslutninger som kan drive virksomheten fremover. Ønsker du å lære mer om hvordan din virksomhet kan dra nytte av et datavarehus?
