Software · Documenten & data

Datawarehouse

Eén betrouwbare databron voor al uw rapporten, analyses en AI-toepassingen.

Zolang uw data verspreid zit, is elk rapport handwerk

Uw ERP weet wat verkocht is, uw CRM wie de klant is, uw boekhouding wat betaald werd en uw planning hoeveel uren erin kropen. Elk systeem bewaart zijn deel, op zijn manier, en vaak alleen de huidige toestand. Wij bouwen een datawarehouse: een aparte databank waarin die gegevens samenkomen, opgeschoond en met hun historiek. Rapporten, dashboards en AI-toepassingen putten daarna uit dezelfde bron in plaats van elk hun eigen exports te trekken.

Bespreek uw situatie →Onze aanpak

Waarom kmo’s hiervoor bij ons aankloppen

Historiek die uw systemen niet bijhouden

Een bronsysteem toont de prijs of status van vandaag. Het datawarehouse onthoudt ook hoe het vroeger was, zodat u evoluties kunt volgen.

Bronsystemen blijven snel

Zware analyses draaien op een aparte databank. Uw medewerkers merken niets van een rapport dat een berg lijnen doorrekent.

Onafhankelijk van één pakket

Wisselt u later van ERP of boekhouding, dan blijft uw historiek bestaan. Enkel de aanvoer wordt aangepast, uw rapporten blijven werken.

Wat de software doet

01Aanvoeren

Geplande extractie per bron

Elke bron wordt volgens een eigen ritme uitgelezen via API, databankkoppeling of bestand. Alleen wat gewijzigd is, wordt opgehaald.

Bewaking van elke laadbeurt

Mislukt een aanvoer of komen er onverwacht weinig records binnen, dan krijgt de beheerder een melding voor iemand een fout rapport opent.

02Opschonen en modelleren

Sleutels over systemen heen

Dezelfde klant of hetzelfde artikel wordt over de bronnen heen herkend en aan één gemeenschappelijke sleutel gekoppeld.

Feiten en dimensies

Verkopen, uren en bewegingen worden gestructureerd rond klant, product, tijd en organisatie. Dat maakt analyses eenvoudig en snel.

03Ontsluiten

Eén laag voor rapportering

Dashboards, Excel en rapportagesoftware lezen uit dezelfde tabellen. Een cijfer is overal gelijk, welke toepassing het ook toont.

Basis voor AI en voorspellingen

Opgeschoonde historische gegevens zijn de grondstof voor voorspellende modellen en voor AI-assistenten die vragen over uw cijfers beantwoorden.

Incrementele laadprocessen per bronsysteem

Historiek van wijzigende stamgegevens

Kwaliteitscontroles en laadlogboek

Draait op uw eigen server of in een Europees datacenter

In de praktijk

Voorbeeldscenario

Handelsgroep met meerdere vennootschappen

Meerdere boekhoudingen en ERP-systemen samengebracht in één dataplatform

Uitdaging: Na overnames werkte elke vennootschap met eigen software. Groepscijfers werden elk kwartaal met de hand samengesteld uit exports. Artikelen en klanten hadden per entiteit een andere code, waardoor een overzicht per productgroep of per gemeenschappelijke klant onmogelijk was.
Aanpak: Wij bouwden een datawarehouse dat de systemen van de entiteiten dagelijks uitleest. Samen met de financieel directeur stelden we vertaaltabellen op voor klanten, artikelen en rekeningen. Bovenop kwam een rapporteringslaag voor de groepscijfers.
Resultaat: De groep beschikt over geconsolideerde verkoop- en margecijfers zonder handmatige samenvoeging. Gemeenschappelijke klanten zijn als één klant zichtbaar. Een latere vervanging van een ERP-systeem is voorbereid, omdat de historiek los van dat pakket bewaard blijft.

Drie vaste afspraken

Bij elk project

U kiest waar het draait
Zelf hosten op uw eigen server of in een private cloud. Uw gegevens blijven onder uw controle, niet op een gedeeld platform.
Maatwerk is niet duurder
Software op maat kost bij ons niet meer dan standaardsoftware. Geen licentie per gebruiker, en u betaalt niet voor functies die u nooit opent.
U bent baas over het eindproduct
Wat we bouwen, is van u. U beslist wat er verandert en wanneer, zonder te wachten op de planning van een softwareleverancier.

Veelgestelde vragen

Kort beantwoord

Wanneer heeft een kmo een datawarehouse nodig?

Zodra u geregeld cijfers uit meer dan één systeem moet combineren, historische evoluties wilt volgen of merkt dat rapporten uw bronsystemen vertragen. Werkt u met één pakket en volstaan de ingebouwde rapporten, dan is het te vroeg. Wij zeggen dat ook eerlijk tijdens de analyse: soms is een eenvoudige koppeling voldoende.

Wat is het verschil tussen een datawarehouse en een gewone databank?

Een operationele databank is gebouwd om transacties snel te verwerken en bewaart vooral de huidige toestand. Een datawarehouse is ingericht om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, combineert meerdere bronnen en bewaart de geschiedenis. Het wordt periodiek geladen en vooral gelezen, niet ingevoerd door gebruikers.

Waar staan onze gegevens als u een datawarehouse bouwt?

Waar u dat wilt. Wij kunnen het datawarehouse op uw eigen server installeren of in een private cloud binnen de Europese Unie. In beide gevallen blijft u eigenaar van de gegevens en van het model. Toegang wordt per gebruiker geregeld, en persoonsgegevens worden alleen opgenomen wanneer daar een reden voor bestaat.

Alle software →

Business intelligence

Cijfers uit al uw systemen samengebracht tot antwoorden op uw bedrijfsvragen.

BI-koppeling

Cijfers uit boekhouding, verkoop, voorraad en planning samen in één rapporteringsomgeving.

Master data management

Eén juiste klant-, artikel- en leveranciersfiche voor al uw systemen.

Dataopschoning

Dubbele klanten, verouderde adressen en lege velden opgeruimd, en het blijft zo.

Self-hosted software

Bedrijfssoftware die op uw eigen server of in een private cloud draait, volledig onder uw controle.

Ook in Documenten & data