5 Redenen om Qlik Data Integration te overwegen

In de competitieve markt van vandaag staan bedrijven voor de uitdaging om grote hoeveelheden data efficiënt te verwerken om zo voorop te blijven lopen. Door proactief met data-analyse om te gaan kun je geïnformeerde beslissingen nemen en je competitieve voordeel behouden. Het integreren van data uit verschillende systemen en platforms kan echter complex en kostbaar zijn, met als gevolg vertragingen en operationele inefficiënties. In dit blog geeft BI-consultant Rodrigo Gomes je vijf redenen waarom je zou moeten overwegen om voor Qlik Data Integration te kiezen om deze uitdagingen op het gebied van data-integratie aan te pakken en je databeheer te stroomlijnen.

Stel je voor dat je van je CEO het belangrijke project krijgt toevertrouwd om het mogelijk te maken dat alle analisten toegang krijgen tot de verkoop- en financiële data via één gecentraliseerd cloud platform. Het streven is hierbij om de data te democratiseren, door één enkele bron van waarheid te bieden en de data-infrastructuur te versterken, terwijl tegelijkertijd de noodzaak voor ingewikkelde vaardigheden en technologieën wordt geëlimineerd. Het hoofddoel is het tot stand brengen van een betrouwbare en eenvoudige oplossing die efficiënt databeheer mogelijk maakt.

Wat is Qlik Data Integration?

Qlik Data Integration (QDI) is een robuust data-integratieplatform dat ontworpen is om naadloze dataverplaatsing en -integratie over diverse systemen en bronnen binnen één gebruiksvriendelijk platform mogelijk te maken. Door de creatie van je Data Lake en Data Warehouse te automatiseren, bespaar je waardevolle tijd die anders wordt besteed aan handmatige processen. Het stelt organisaties ook in staat om data bijna in real-time te transformeren en te leveren, waardoor tijdige inzichten en geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt. Omarm de weg naar datademocratisering, vereenvoudig je infrastructuur en ontketen de ware kracht van je data door gebruik te maken van Qlik Cloud Data Integratie.

#1 Grote verscheidenheid aan bronconnectiviteit

Stel je eens voor dat er verschillende systemen en software in je bedrijf zijn die verschillende processen beheren. Deze systemen slaan grote hoeveelheden data op in verschillende databases. De uitdaging is om verbinding te maken met deze systemen, historische data vast te leggen en nieuwe wijzigingen te verwerken.

Deze databases worden “sources” genoemd en vanwege hun diverse soorten en technologieën is het cruciaal om elk van deze databases te begrijpen om effectieve verbindingen tot stand te brengen en de benodigde gegevens te extraheren.

QDI ondersteunt op dit moment al meer dan 250 connectoren en belooft middels Connector Factory nog eens 100 nieuwe connectoren toe te voegen in 2023.

Hieronder vind je een greep uit de meest voorkomende bronnen die door QDI ondersteund worden:

• RDBMS: Oracle, SQL, DB2, MySQL, Sybase, PostgreSQL
• Hadoop: Hortonworks, Cloudera
• Datawarehouses: Exadata, Teradata, IBM Netezza, Vertica, Pivotal, SQL Data Warehouse
• Legacy: IMS/DB, DB2 z/OS, RMS, VSAM
• SAP, Mainframe

#2 Real-time data inladen middels Change Data Capture (CDC)

Change Data Capture (CDC) revolutioneert hoe we wijzigingen in data in een database monitoren en vastleggen. Door deze wijzigingen bijna in real-time te leveren aan downstreamprocessen of systemen, zorgt het voor een soepele synchronisatie en heb je altijd toegang tot de meest nauwkeurige en up-to-date data.

Daarnaast werkt CDC op basis van log-gebaseerde replicatie. Je hoeft hiervoor geen software agent op jouw bronsystemen te installeren. Deze technieken zorgen voor een minimale impact op het bronsysteem, wat belangrijk is als je op het bronsysteem geen downtime of overbelasting door het uitvoeren van queries op de database kan veroorloven

#3 Datamodellering zonder scriptkennis

Om data effectief te kunnen gebruiken voor BI-analysetoepassingen, is een andere datastructuur en aggregatieniveau nodig dan hoe deze in de databases van het bronsysteem zijn opgeslagen. Hier komt datamodellering om de hoek kijken. Datamodellering is het proces om de tabellen binnen je datasysteem te structureren in feiten en dimensies. De feiten bevatten transactiegegevens, zoals een verkoopordernummer, product en hoeveelheid, terwijl de dimensies de kenmerken bevatten die zijn gekoppeld aan deze transacties, zoals de productnaam, categorie en groep.

QDI hanteert een unieke ontwerp gestuurde benadering voor modellering, waarbij datamodelleringsregels worden geïntegreerd op basis van branchenormen zoals de Fact x Dim-methode die is gepopulariseerd door Ralph Kimball. Met QDI worden gebruikers door de tool geleid, waardoor deze best practices worden gegarandeerd, wat resulteertin geoptimaliseerde datamarts, zonder daarvoor uitgebreide kennis van scripting of taakplanning nodig te hebben..

#4 Grote selectie aan mogelijke doelsystemen

Om je data effectief te beheren heb je een afzonderlijke database nodig waarin je zowel historische informatie als toekomstige updates kunt opslaan. In de praktijk wordt veelal aanbevolen om een landing zone te hebben waar data in ruwe vorm aankomt voordat deze word verwerkt en naar andere opslaglagen (databases) word verplaatst. Deze opslaglagen worden ook wel de “Target” genoemd. De target heeft een veilige en schaalbare opslagoplossing nodig die datateams in staat stelt om effectief toegang te krijgen tot de data en te werken met de data.

QDI kan data leveren aan de meest populaire cloud-databases en -lakes zoals Google Cloud, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse, Data Bricks, Snowflake en ook MSSQL (on-premises). Door deze grote diversiteit aan mogelijke targets kun je de leverancier kiezen die het beste past bij jouw voorkeuren en budget.

#5 Kosten besparen

Het laatste cruciale aspect van het hele data-integratieproces dat niet over het hoofd mag worden gezien zijn de kosten. Het is belangrijk om zowel de kosten die gepaard gaan met het ontwikkelen van de oplossing met bekwame teams als de kosten van hosting ervan in een veilige en schaalbare omgeving te overwegen.

Bij het ontwikkelen van een end-to-end data-integratieproject, is vaak een diverse reeks technische vaardigheden nodig, waaronder expertise in programmeertalen, microservices, DevOps en Analytics. Elk deel van het proces vereist aandacht en bekwame personen om het succes ervan te waarborgen.

Aan de andere kant kan het hosten van de oplossing op een robuuste server en het beheren van tal van services en beveiligingsmaatregelen leiden tot hoge kosten voor hosting en infrastructuur.

Hier komt QDI om de hoek kijken. Met Qlik heb je toegang tot één enkel software-as-a-service (SaaS) platform waar al je data-integratieprojecten op één handige locatie kunnen worden ondergebracht. Dit betekent dat je minder diverse technische vaardigheden nodig hebt om het project tot een goed einde te brengen. Bovendien kun je op aanzienlijke investeringen in infrastructuur besparen, terwijl je operationele kosten vermindert, wat resulteert in een kosten effectiever en efficiënter data-integratieproces.

Conclusie

Samenvattend, om de immense hoeveelheid data die elke minuut wordt gegenereerd efficiënt te kunnen verwerken en een concurrentievoordeel te behouden, is het essentieel om schaalbaarheid, flexibiliteit en kostenbesparingen te omarmen. Door over te stappen naar de cloud met Qlik Data Integration, kun je toegang blijven houden tot dezelfde robuuste dataverwerkingsmogelijkheden als voorheen, ongeacht de omvang of complexiteit van de brondatabase. Deze naadloze integratie zorgt ervoor dat up-to-date informatie direct beschikbaar is zonder invloed op productiesystemen en vergemakkelijkt de automatische levering van bruikbare inzichten via Qlik Sense Analytics.

Geschreven door Rodrigo Gomes
Business Intelligence Consultant
E-mergo