Cloud Storage

Dataplatform

  2. Software
  3. Dataplatform

Bouw een toekomstbestendig Datawarehouse met EQ Group

In een wereld waar data centraal staat, is een goed opgezet datawarehouse van grote meerwaarde voor organisaties die datagedreven willen werken. Bij EQ Group helpen we je een krachtig en schaalbaar datawarehouse te ontwikkelen dat naadloos integreert met jouw bedrijfsprocessen en Microsoft-technologieën zoals het Power Platform. 

Een datawarehouse is een centraal platform waarin data uit verschillende bronnen wordt samengebracht, geordend en geoptimaliseerd voor analyses en rapportages. Het is dé basis voor betrouwbare inzichten waarmee je strategische beslissingen kunt nemen. Bij EQ Group combineren we diepgaande technische kennis met een praktische aanpak om een datawarehouse te bouwen dat volledig aansluit bij jouw bedrijfsdoelen.

Onze aanpak kenmerkt zich door

Datavisualisatie
Naadloze integratie met Microsoft-oplossingen

We ontwerpen een datawarehouse dat perfect samenwerkt met Azure Data Factory, Power BI en andere tools binnen het Power Platform.

Data Maatwerk
Maatwerk voor jouw organisatie

Geen twee bedrijven zijn hetzelfde. Daarom creëren we oplossingen die aansluiten bij jouw unieke behoeften.

Big Data
Focus op schaalbaarheid

Jouw data groeit en je datawarehouse groeit mee. Onze oplossingen zijn future-proof en eenvoudig uit te breiden.

Transformeer jouw data in waarde 

Bij EQ Group geloven we dat data pas waardevol is als het begrijpelijk en toepasbaar wordt gemaakt. Met een goed opgezet datawarehouse leggen we de basis voor datagedreven succes. 

EQ-Connectoren voor vele databronnen

Onze EQ-connectoren zijn speciaal ontwikkeld om data uit diverse softwaresystemen moeiteloos toegankelijk te maken. Lees meer en bekijk voor welke softwaresystemen we allemaal standaardconnectoren hebben ontwikkeld om data eenvoudig en betrouwbaar te ontsluiten.

EQ-Connectoren
Database Icon Small

De voordelen van een goed opgezet datawarehouse 

  • Betrouwbare inzichten: Toegang tot consistente, actuele en foutloze data. 
  • Snellere beslissingen: Gebruik dashboards en analyses om realtime te reageren op veranderingen. 
  • Efficiëntie in data-analyse: Minder tijd kwijt aan het verzamelen en ordenen van data, meer tijd voor waardevolle inzichten. 
  • Toekomstbestendige oplossingen: Een schaalbaar platform dat meegroeit met jouw organisatie. 

Hoe we te werk gaan

  1. Inventarisatie: Samen brengen we jouw data-uitdagingen en -behoeften in kaart. 
  2. Ontwerp: We ontwerpen een datawarehouse dat data uit al jouw systemen samenbrengt en optimaliseert voor analyses. 
  3. Implementatie: Met gebruik van toonaangevende technologieën zoals Azure SQL zetten we jouw datawarehouse snel en efficiënt op. 
  4. Optimalisatie: We zorgen dat je datawarehouse continu up-to-date blijft en meegaat met nieuwe eisen en technologieën. 
Eqgroup Kennis En Ervaring

Wat zijn de verschillen en overeenkomsten tussen datawarehouse, data lake en Azure Data Factory?

Wat is een Datawarehouse?

Doel
Gestructureerde opslag en analyse van gegevens. 

Kenmerken

  •   Data is georganiseerd in tabellen en schema’s, geoptimaliseerd voor rapportage en analyses. 
  •   Geschikt voor gestructureerde data (bijvoorbeeld vanuit ERP- of CRM-systemen). 
  •  Richt zich op historische gegevens en beslissingsondersteuning (Business Intelligence). 

Gebruiksscenario's
Financiële rapportages, verkoopanalyses, klantgedrag. 

Opslagstructuur
Relationeel (SQL-gebaseerd). 

Wat is een Data Lake?

Doel
Opslag van ruwe, ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens. 

Kenmerken

  • Kan grote hoeveelheden data opslaan in verschillende formaten (bijvoorbeeld JSON, CSV, audio, video). 
  • Geen vooraf gedefinieerde structuur nodig. 
  • Geschikt voor geavanceerde analyses, zoals data science en machine learning. 

Gebruiksscenario's
Big data-analyse, opslag van IoT-data, AI-modellen trainen. 

Opslagstructuur
Bestandsgebaseerd, vaak in cloud-gebaseerde objectopslag (zoals Azure Data Lake). 

Wat is Azure Data Factory?

Doel
Orkestreren en integreren van datastromen tussen verschillende bronnen en bestemmingen. 

Kenmerken

  • Een ETL/ELT-tool voor het extraheren, transformeren en laden van data. 
  • Verbindt zowel gestructureerde als ongestructureerde bronnen, zoals datawarehouses, data lakes, API’s en SaaS-oplossingen. 
  • Automatiseert workflows en data-integratieprocessen. 

Gebruiksscenario's
Data pipelines bouwen, data van on-premises naar de cloud verplaatsen, data voorbereiden voor analyses. 

Opslagstructuur
Geen opslag; het is een tool voor data-integratie en workflowbeheer. 

Wat zijn de overeenkomsten tussen een Datawarehouse, Data Lake en Data Factory?
  • Focus op data: Alle drie spelen een rol in het opslaan, verwerken of beheren van data binnen een organisatie. 
  • Cloud-based: Vaak gebruikt binnen een cloudomgeving (bijvoorbeeld Azure) voor flexibiliteit en schaalbaarheid. 
  • Ondersteunen analyses: Ze dragen bij aan inzichten en datagedreven besluitvorming, maar in verschillende stadia van het proces. 
Wat zijn de belangrijkste verschillen?

Opslag versus proces

  • Een datawarehouse en een data lake zijn opslagoplossingen, terwijl Azure Data Factory een proces- en integratietool is. 

Type data

  • Een datawarehouse is gestructureerd. 
  • Een data lake kan elk type data opslaan, ongeacht structuur. 
  • Azure Data Factory beheert de stromen tussen deze en andere systemen. 

Doel

  • Een datawarehouse wordt gebruikt voor rapportage en analyses. 
  • Een data lake is geschikt voor ruwe opslag en big data-analyse. 
  • Azure Data Factory zorgt dat data op de juiste plaats komt, in de juiste vorm, op het juiste moment. 
Erik van Bueren

Erik van Bueren

Klaar om de eerste stap te zetten?

Neem contact op en ontdek hoe we jouw organisatie helpen om data om te zetten in actie.