Het ontwerpen van een datawarehouse vanuit de data- en regeldriehoek

Cursus: Het ontwerpen van een datawarehouse vanuit de data- en regeldriehoek

Het creëren van een datawarehouse heeft als uiteindelijk doel om de organisatie te informeren en te ondersteunen bij het analyseren en optimaliseren van haar beslissingen en processen. Helaas is in de praktijk een datawarehouse vaak niet veel meer dan de bron voor een (fancy) rapportgenerator. Als de data om beslissingen en processen te analyseren en verbeteren al aanwezig is in het datawarehouse, dan dienen er meestal veel extra handelingen uitgevoerd te worden om deze data bruikbaar te maken voor deze taken. Tijd die uw data analisten, data engineers en data scientists beter hadden kunnen besteden aan analyse werkzaamheden of het bouwen van een killer algoritme. De voornaamste reden voor deze tijdverspilling, en het datawarehouse als bron voor een rapportgenerator, is het feit dat de meeste datawarehouses worden ontworpen vanuit één perspectief: het kerngetallen perspectief. Voorbeelden van kerngetallen zijn: 1) aantal WW aanvragen, 2) aantal omgezette euro’s per winkel en 3) totaal uitgekeerde euro’s aan een specifieke schadeverzekering. Het proces-perspectief en het beslissingsperspectief worden hierin niet meegenomen. Het proces-perspectief focust zich op de sequentie van activiteiten om een bepaald doel te bereiken. Voorbeelden van processen zijn 1) aanvraag kinderbijslag, 2) aanvraag werkeloosheidsuitkering en 3) verwerken inkomstenbelasting. Het beslissings-perspectief focust zich op het trekken van een conclusie

op basis van feiten. Voorbeelden van beslissingen zijn 1) het bereken van de hoogte van de kinderbijslag en 2) bepalen van de duur van de kinderbijslag en 3) berekenen van de hoogte van de omzetbelasting. Deze twee perspectieven zijn belangrijk voor analyseren en verbeteren van uw organisatie. En tevens om de compliance ten aanzien van wet- en regelgeving te bepalen.

Na afloop van deze cursus kunt u de basis van populaire datawarehouse-architecturen uitleggen en toepassen. Tevens kunt u, na praktisch aan de gang geweest te zijn met het ontwerpen van een datawarehouse, ook aangeven hoe een datawarehouse ingericht te dient te worden. Zodat het datawarehouse de analyse en optimalisatie van processen en beslissingen ondersteunt.

Onderstaand een overzicht van enkele verschillende onderwerpen die tijdens de cursus“Het ontwerpen van een datawarehouse vanuit de data en regeldriehoek” aan bod komen:

De basis:

In deze cursus wordt eerst de basis met betrekking tot datawarehouses uitgelegd. Hierbij komen termen zoals Business Intelligence, Extract-Transform-Load (ETL), sterschema’s, sneeuwvlokschema’s en datavault aan de orde. Tevens wordt er praktisch geoefend met het creëren van sterschema’s en datavaults. Als deze basis is gelegd, wordt er verder gekeken naar het ontwerpen vanuit het beslissings-perspectief en proces-perspectief om zo de beperkingen van veel gebruikte datawarehouse architecturen te bespreken.

Ontwerpen vanuit het beslissings- perspectief:

In deze cursus wordt uitgelegd hoe een datawarehouse ingericht dient te worden, zodat deze meteen bruikbare data verschaft voor het analyseren en verbeteren van de beslissingen (decision mining) of het maken van algoritmes. Hierbij wordt antwoord gegeven op de vragen: Hoe bepaalt u welke tabellen dienen te worden opgenomen? Hoe bepaalt u welke data elementen dienen te worden opgenomen? Hoe structureert u de tabellen en data vanuit een beslissings-perspectief?

De compliance cyclus:

Bewijzen dat u voldoet aan wet- en regelgeving is een vaak tijdrovende en dure aangelegenheid. Vooral omdat data vaak op een bepaalde manier gestructureerd dienen te worden. Tijdens deze cursus gaan we in op een methode om data zo te structuren dat eenvoudig te controleren is of uw beslissingen en processen aan wetgeving voldoen. Op basis hiervan wordt de koppeling gemaakt naar een ontwerp van datawarehouses, die geschikt is om snel en adequaat antwoord te geven op compliance vraagstukken.