OFFERTE AANVRAGEN

Uw eigen data warehouse, hoe en waarom?

Stappenplan voor slimme opzet

De vele opgeslagen kennis in uw organisatie biedt u kans om slimmer op te sturen. Hoe? Dankzij intelligente rapporten en voorspellingen. Wat u hiervoor nodig hebt? Een data warehouse. Vind hier de handvatten om hiermee aan de slag te gaan.

Vertaling en ontleding

Wat is een data warehouse?

Een klassiek warehouse kent u in de Nederlandse vertaling van magazijn. Een data warehouse is een online opslagplaats voor uw digitale gegevens. Een database waarin allerlei verschillende soorten gegevens zitten (geïntegreerd), verdeeld per kennisgebied (onderwerp georiënteerd) en periode (tijd geordend). Permanent opgeslagen (à la blockchain). Doel ervan? Het makkelijker maken van directiebesluiten. Big data voor business intelligence dus.

Volg onderstaande stappenplan en haal alles uit uw gegevens. Hulp nodig?APPelit, ontwikkelaar van kunstmatige intelligentie en data warehouses, neemt u de zorg graag uit handen.

Neem contact op

1. Verzamel data

Hoe meer, hoe beter

Kijk op alle afdelingen van uw organisatie wie welke gegevens bijhoudt. Verzamel al die gegevens in uw op te zetten data warehouse. De online opslagcapaciteit hiervan is vele malen groter dan die van uw eigen servers. Denk bijvoorbeeld aan de warehouse-systemen Hadoop, NoSQL en Apache Spark.

2. Combineer gegevens in uw data warehouse-omgeving | De thuisbasis
Bespreek samen met de mensen die nu data verzamelen welke gegevens goed met elkaar zijn te combineren. Van productiecapaciteit tot voorraad, van gehouden marketingacties tot aantal verkopen, van zoekgedrag tot betaalgedrag. Combineer in die data warehouse omgeving zo veel mogelijk gegevens.

3. Data rangschikken | Modelleren
Al die verschillende gegevens in uw bedrijf zijn op het oog een grote brij, big data. Hoe kan een zelflerende computer chocola maken van die big data? Dat lukt alleen als u die computer de gegevens laat rangschikken. De computer zet dan bij elkaar wat bij elkaar hoort en brengt er een logische volgorde in aan, zonder ook maar iets van de gegevens weg te laten. In welke volgorde de computer ze rangschikt? Dat hangt af van welk rapport u eruit wilt destilleren.

4. Data ophalen, plaatsen & laden | ETL
Ververs uw data warehouse regelmatig. Want hoe meer nieuwe gegevens u erin verzamelt, hoe beter de big data forecasting. Verzamel daarbij ook vooral van verschillende computers, zodat u zo veel mogelijk verschillende gegevens krijgt die u samenvoegt met de bestaande data. Voer daarna stap 3 weer uit: data modelleren, herschikken.

blockchain-software

Online analytical processing/OLAP

5. Breng structuur aan in de data

Koppel uw data warehouse aan een programma dat architectuur aanbrengt bij uw analysesoftware. In vaktermen heet dit een OLAP; online analytical processing. Via dit programma stelt u bepaalde zoekvragen, query’s. Het sorteert dus de antwoorden uit de vele gegevens in uw opslag.

6. Ga patronen ontdekken | Front end ontwikkelen
Na de zoekvragen maakt u nu de vertaalslag van data naar techniek. Bouw de zelflerende software zo op, dat die de data analyseert. Waar liggen de patronen? Welke overeenkomsten en afwijkingen signaleert de software in uw big data?

Haakt u af bij een van deze stappen? APPelit ontwikkelt graag uw eigen data warehouse.

Neem contact op

7. Bouw rapporten

Patronen rapporteren

Nu de patronen duidelijk zijn, hebt u iets nodig dat de patronen in heldere rapporten weergeeft. Liefst grafisch en overzichtelijk, zodat elke manager in één oogopslag ziet u hoe het zit. Ook als hij geen data-expert is en niet thuis is in big data anaytics.

8. Verbeter de prestaties | Performance
Hoe snel laden de gegevens? En hoe snel verwerkt uw data warehouse ze tot een rapport? In deze fase test u door en door hoe u dit sneller laat verlopen.

9. Verbeter de vraagstelling| Query optimalisatie
In de volgende fase laat u de zelfdenkende software de vragen verbeteren. Welke patronen ontdekt u binnen uw data warehouse nog meer als de software zelf andere vragen gaat stellen?

10. Vinger aan de pols | Borg de rapportkwaliteit
Er zijn voorbeelden bekend van machine learning waarbij de software de verkeerde conclusies trok. Hou daarom een vinger aan de pols en kijk mee naar de vragen die de software zichzelf stelt.

data warehouse

Wij zijn er voor u

Hulp nodig bij opzetten van uw data warehouse?

APPelit heeft volop ervaring met ontwikkelen van uw database voor business intelligence. Vul hieronder uw contactinformatie in. Dan praten we binnenkort vrijblijvend over uw kansen met een eigen data warehouse.


Wij werken onder andere met

laravel ontwikkelaar APPelit werkt met angularjs APPelit ontwikkelt in html5 en css3 microsoft .net ontwikkelaar APPelit ontwikkelt in ionic APPelit ontwikkelt in unity 3d APPelit ontwikkelt voor android APPelit ontwikkelt voor ios APPelit ontwikkelt in typescript angular-material ontwikkelaar elastic transip appelit heeft kennis van libgdx appelit gebruikt o.a. het YII framework appelit werkt met symfony appelit gebruikt zend-framework APPelit ontwikkelt met cake php appelit ontwikkelt met o.a. codeignitor appelit werkt met python appelit ontwikkelt met o.a. Django appelit ontwikkelt met o.a. Flask APPelit werkt met odoo APPelit ontwikkelt met ruby on rails APPelit ontwikkelt in react APPelit beheerst flutter APPelit werkt met c-sharp APPelit werkt met aps.net APPelit ontwikkelt in vb.net APPelit ontwikkelt in magento APPelit ontwikkelt opencart webshops APPelit ontwikkelt zencart webshops APPelit ontwikkelt in wordpress APPelit werkt met mean.js vagrant software APPelit werkt met mongodb APPelit werkt met mysql appelit werkt met phaser tekla software 3d developer