Data-integratie is een ingewikkeld proces waarbij data uit diverse databronnen en IT-applicaties van je bedrijf worden samengevoegd, verbeterd, verrijkt en opgeschoond.

De laatste jaren wordt er veel gesproken over Big Data. Vast en zeker in combinatie met de zin: ‘data is het nieuwe goud’. Big Data is pas goud waard wanneer er aan twee van de volgende drie kenmerken voldaan wordt:

  • De hoeveelheid van de data is groot;
  • De diversiteit van de data is groot;
  • De snelheid waarmee de data binnenkomt is groot.

Data-integratie kan dus waardevol zijn voor je bedrijf en zelfs een voorsprong opleveren ten opzichte van je concurrenten. De opgedane informatie moet je wel op eenzelfde en eenduidige manier visualiseren, zodat je goed inzicht krijgt in alle beschikbare data. ‘Ruwe’ data kan zo eenvoudig worden geanalyseerd en worden veranderd in voor jouw bedrijf bruikbare ‘intelligente’ data.

Een blog over data betrouwbaarheid

Wij lossen datavraagstukken op bij o.a.

Whitepaper

Hoe word je een datagedreven organisatie?

In dit whitepaper leggen we aan de hand van 7 concrete stappen uit hoe je transformeert naar een datagedreven organisatie aan de hand van aansprekende voorbeelden uit de praktijk.

Download Whitepaper

Betrouwbare inzichten en voorspelling

Grote datasets zijn zo waardevol vanwege de wet van de grote getallen. Die is simpel: Hoe meer data je tot je beschikking heeft, hoe beter de voorspellingen zijn die je kan maken op basis van deze data. Om betrouwbare inzichten te krijgen wil je dus een zo compleet mogelijke dataset. Die maak je door verschillende bronnen te integreren en combineren.

Voorbeeld

Als u 2000 vrouwelijke klanten van tussen de 30 en de 35 met een bovenmodaal inkomen in uw systeem heeft, kunt u voor deze groep specifiek een gedegen inschatting maken van de gemiddelde uitgaven. Deze informatie kunt u vervolgens ook weer gebruiken voor andere marketingdoeleinden. 

Regeren is vooruitzien

Live data streamen met IoT

Wanneer je alle data combineert is het natuurlijk ook van belang dat je systemen deze data ook kunnen verwerken. Voldoende snelheid, opslagruimte en rekenkracht is dan essentieel. Door de brede beschikbaarheid van cloud-technologie wordt dat steeds toegankelijker.

Voorbeeld

Als gevolg van waanzinnige rekenkracht kunnen steeds grotere hoeveelheden data worden verwerkt door computers. Dat biedt veel mogelijkheden real-time slim en snel in te spelen op wat er gaande is. Denk aan afwijkende metingen van een apparaat. Dan stuur je hier direct een monteur op af om echte problemen te voorkomen.

Over Power BI

Verschillende typen data op een slimme manier samen brengen

Hoeveel verschillende applicaties draaien er binnen je bedrijf? Een ERP-systeem, een CRM-systeem, een self-service portaal voor je klanten en ga zo door. Al deze systemen genereren gestructureerde data, die in een database wordt opgeslagen. Om succesvol data te kunnen analyseren is het belangrijk om verschillende typen data op een slimme manier samen te brengen. We hebben het dan over:

  • Gestructureerde data – De data uit databases;
  • Semigestructureerd data – Bijvoorbeeld de informatie in je mailbox;
  • Ongestructureerde data – Bijvoorbeeld de data afkomstig van sensoren.

Voorbeeld

De verwachting is dat er over een paar jaar meer dan 25 miljard apparaten voorzien zijn van sensoren die met elkaar en andere bronnen kunnen communiceren. Denk aan sensoren die de drukte meten in winkels. Door die data te combineren met inzichten in lopende orders en klantdata grijpen klanten nooit mis. 

Lees blog

Via een Data lake of Data warehouse

Er zijn twee veelgebruikte methodes om grote hoeveelheden data samen te brengen: het data lake en het data warehouse.

  • In een data lake wordt data opgeslagen in de oorspronkelijke vorm, of dat nu gestructureerd, semigestructureerd of ongestructureerd is. Dat maakt een data lake erg flexibel.
  • In een data warehouse wordt data al direct bij de opslag gestandaardiseerd. Hoewel het minder flexibel is, is data is hierdoor wel sneller en eenduidiger beschikbaar.

Bij voorkeur gebruikt u dan ook een combinatie van deze twee methodes voor complete controle over uw data.

5 tips over data betrouwbaarheid

Ongestructureerde, semigestructureerd en gestructureerde data opgeslagen

Een data lake is een grote opslag voor data. Data uit verschillende bronnen wordt hier in ruwe vorm opgeslagen. Dit betekent dat data wordt opgeslagen in verschillende vormen. Een data lake omvat dan ook vaak zowel ongestructureerde, semigestructureerd en gestructureerde data. Ook is de data voorhanden in verschillende bestandsformaten. Een belangrijk verschil met een data warehouse is dat alle data behouden blijft. Ook data die in eerste instantie niet relevant is wordt behouden.

De voordelen van kiezen voor een data lake:

  • Gemakkelijk aan te passen en uit te breiden
  • Alle data opslaan voor later onderzoek
  • Geschikt voor complexe en diverse vraagstukken

Stuur- en verantwoordingsinformatie beschikbaar stellen

Een data warehouse is een gestructureerde vorm voor de opslag van data. Data uit verschillende bronnen wordt genormaliseerd en opgeslagen in een centraal database. Data warehouse heeft als doelstelling om stuur en verantwoordingsinformatie beschikbaar te stellen. Dus data die bedoelt is om kritische bedrijfsbesluitvorming te ondersteunen en het intern delen van informatie om besluiten te nemen. Vaak is veelal al duidelijk wat er daadwerkelijk moet worden opgeleverd met de behulp van de data.

De voordelen van kiezen voor een data warehouse:

  • Toegang tot genormaliseerde data
  • Eenvoudig rapportages genereren
  • Eenvoudig beheer opgeslagen persoonsgegevens

Naast data-integraties helpen we bedrijven met

01

Customer Value Analytics

Wilt je voorspellen hoe jouw klanten zich de komende tijd gaan ontwikkelen? Door Customer Value Analytics te meten krijg je meer inzicht in het gedrag van je klanten en prospects. Daardoor voorspel je bijvoorbeeld hoe lang ze klant zullen blijven of wat de winkansen van lopende trajecten zijn.

02

Predictive maintenance

Via een sensor wordt er data van apparaten verzameld. Jij geeft aan bij welke waarde je apparaten goed functioneren, bij welke waarde er een defect ontstaat en bij welke waarde er preventief actie ondernomen moet worden. Via de sensor krijg je een signaal als deze waarde bijna bereikt is. Zo kan je het apparaat laten repareren, voordat het kapot gaat.

03

Analytics Enterprise Architecture

Dit is een complete data-architectuur van Business Intelligence tot aan Advanced Analytics, om zo te voldoen aan de informatievraagstukken. De dienst omvat de inrichting en het onderhoud van verschillende tools voor data-integratie, datamanagement, business analytics en advanced analytics.

04

DNA Framework

De HSO dienst: Data aNd Analytics Framework (kortweg: DNA Framework) is dé manier om twee keer zo snel een complete datawarehouse-oplossing in te richten en te implementeren. Dankzij de slimme en open infrastructuur is het mogelijk om data uit diverse bronnen versneld samen te brengen. De data wordt bewerkt en is beschikbaar in elk gewenst format.

Stel een vraag

  • * Verplichte velden
  • Met het invullen en verzenden van dit formulier ga je akkoord met ons privacybeleid