Managed data 

Om gebruikers van kant en klare en gecurateerde datasets te voorzien kunnen ontwikkelaars deze datasets vooraf gebruiksklaar maken. Relaties tussen tabellen en tabel-aggregaties kunnen zo vooraf worden gedefinieerd. In dit stadium kunnen eveneens business rules worden toegepast en bedrijfsspecifieke metrics worden vastgelegd. Door het gebruiken van deze “managed data” zullen gegevens die door meerdere businessunits worden gebruikt altijd overeenkomen. Looker geeft altijd live data weer; er zijn dus geen lokale kopieën van data bij de eindgebruikers. 

Dit wil niet zeggen dat eindgebruikers afhankelijk zijn van de datasets die ontwikkelaars maken: gebruikers hebben de vrijheid om zelf data te exploreren en eigen visualisaties te maken. Om volledige grip te krijgen op de data is de gebruiker altijd in staat om vanuit Looker in te zoomen tot row-level data. 

Delen van informatie 

Wanneer gebruikers data willen delen met collega’s dan kunnen zij simpelweg een URL delen, zodat zij toegang krijgen tot een visualisatie of afbeelding. Daarnaast is het ook mogelijk om automatische rapportages in te plannen, welke bijvoorbeeld per e-mail kunnen worden verstuurd of op een externe FTP-server worden geplaatst. Uiteraard kunnen rapportages door een gebruiker ook lokaal worden opgeslagen. Zo bent u flexibel in de manier van rapporteren en het delen van informatie. 

Subscription-based 

Omdat Looker subscription-based is maakt dit het ook eenvoudig om in te stappen: u betaalt voor het aantal gebruikers dat toegang heeft tot het platform en u hoeft niet direct een groot softwarepakket aan te schaffen voor het aantal gebruikers dat de komende jaren met de software zal werken. Het is dus eenvoudig om met een klein team in te stappen in Looker en uw abonnement vervolgens te schalen naarmate analytics een grotere rol in uw bedrijf gaat spelen. Mocht na enige tijd blijken dat Looker niet de juiste tool voor u is, of dat het nog niet het juiste moment is voor het implementeren van analytics in uw bedrijf dan kunt u dit abonnement simpelweg opzeggen. 

Connectiviteit 

Looker kan data ophalen uit veel verschillende databases, zoals Snowflake, MySQL, postgresql en MS SQL Server, maar ook andere databases (zowel lokaal als in de cloud). Looker is dus ook een geschikte keuze als een datawarehouse momenteel lokaal wordt gehost. 

Als partner van Looker geven wij u graag inzicht in de mogelijkheden en voordelen van analytics in de cloud: 

• Gehost in de cloud, dus geen zorgen over lokale installaties of hardware performance 
• Mogelijkheden voor managed data en gecurateerde datasets 
• Queries direct op de actuele data: geen lokale kopieën van datasets bij eindgebruikers 
• Abonnement-gebaseerd

Met data warehousing komt alle bedrijfsdata samen op één plaats, waardoor analisten op een eenvoudige manier de beschikking hebben over alle data die zij nodig hebben om het bedrijf van de juiste informatie te voorzien. Beginnen met data warehousing kan een kostbare aangelegenheid zijn omdat vooraf een investering gemaakt moet worden in hard- en software. Een traditioneel data warehouse moet vervolgens worden onderhouden en met enige regelmaat worden uitgebreid om te voldoen aan een groeiende informatiestroom en rekencapaciteit om alle analisten in acceptabele tijd hun analyses uit te laten voeren.

cimt werkt samen met Snowflake om niet alleen klanten te voorzien die zonder grote investering willen starten met data warehousing, maar ook om klanten te voorzien die reeds een data warehouse bezitten en gebruik willen maken van de beste performance in de cloud.

Pay per use

Snowflake brengt alleen kosten in rekening voor de opslag- en rekencapaciteit die daadwerkelijk wordt gebruikt. Doormiddel van zogenaamde warehouses – interacties met databases – kunnen analisten aangeven hoeveel rekencapaciteit nodig is voor het uitvoeren van een bepaalde query om zo de doorlooptijd te verkorten. De grootte van deze warehouses varieert van X-Small tot en met 3X-Large, waarbij de verwerkingstijd halveert bij elke trede hoger dan de vorige. De keuze voor de grootte van het warehouse kan eventueel worden aangepast terwijl een query wordt uitgevoerd. Er wordt alleen afgerekend op basis van de grootte van het warehouse en de tijd (per seconde) die deze is gebruikt. Door de opbouw van het systeem kunnen meerdere analisten gelijktijdig query’s uitvoeren en gelijktijdig ETL-processen worden uitgevoerd zonder dat dit de snelheid van het systeem beïnvloed. Deze vorm van schaalbaarheid is uniek voor Snowflake.

Communicatie en veiligheid

Data wordt altijd gecodeerd opgeslagen op servers van Amazon of Azure en de communicatie tussen de server en de client is altijd beveiligd; er is geen alternatief. Hierdoor zijn de gegevens altijd veilig. Snowflake heeft onder andere servers in Duitsland en Ierland, waardoor de opslag van deze gegevens onder de Europese wetgeving valt. Communicatie met de databases vindt plaats doormiddel van ODBC- en JDBC-verbindingen, maar veel platformen zoals Talend, Informatica, Fivetran, Looker, Qlik en Tableau hebben ook voorgeconfigureerde verbindingen.

Management en Beheer

Een data warehouse in de cloud kan in zeer korte tijd worden ingericht en geïntegreerd, waardoor de Time-To-Benefit aanmerkelijk korter kan zijn dan bij on-site oplossingen. Daarnaast heeft het Snowflake platform geen database administration nodig. Er worden automatisch indexen aangemaakt en optimalisaties (tuning) toegepast, zodat gebruikers zich kunnen richten op de data, in plaats van de database administratie. Daarnaast bestaat de functie Time Travel, wat het mogelijk maakt om snel en eenvoudig het verwijderen van bijvoorbeeld een tabel of gehele database ongedaan te maken.

Als professional partner van Snowflake geven wij u graag inzicht in de mogelijkheden en voordelen van een data warehouse in de cloud:

• Met slechts een korte implementatietijd en zonder investering in (software)licenties en hardware starten met data warehousing in de cloud
• Ongekende performance, ook bij gelijktijdige computaties
• Geen omkijken naar database administration of tuning
• Alleen betalen voor de opslag en rekenkracht die u gebruikt, afgerekend per seconde
• Een data warehouse dat u eenvoudig kunt laten meegroeien met uw bedrijf

Extract, Transform en Load (ETL) technologieën zijn een essentieel onderdeel van data warehouse en data integratieprojecten. Voor de vervanging of vernieuwing van legacy omgevingen op dit gebied zien we een groeiende vraag naar state-of-the-art en goed presterende ETL-oplossingen. Vaak is in het kader van migratietrajecten, het verhuizen van bestaande logica een hoge drempel.

Om de conversie en migratie van een integratieplatform te versnellen werken wij samen met Gamma Systems, een toonaangevende specialist op het gebied van geautomatiseerde conversie van bestaande ETL-logica.

Waarom een conversie tool inzetten? De voordelen zijn kortere doorlooptijden tijdens het migreren en lagere ontwikkelingskosten. Met Gamma Studio kunnen 60-80% van de ETL-code geautomatiseerd en klaar voor gebruik gemigreerd worden naar het nieuwe platform – en dit voor de meest gebruikteETL toolings zoals: Talend, Informatica, DataStage of SSIS. Mappinginclusief meta data kunnen geëxtraheerd enhergebruikt wordenin de Gammadata warehouse studio.

ETL & DWH migratie

Gamma’s Data Warehouse Studio is een ontwikkelingsplatform om data warehouse en data integratieprojecten gemiddeld met 50-70% te versnellen. Design en implementatie van een data warehouse zijn gebaseerd op meta data. Reverse engineering van modellen uit bronsystemen of model-to-model conversie van een DWH-businesslayer. Met hulp van een grafisch userinterface kunnen software architecten, informatie- of business analisten rechtstreeks meewerken aan de ontwikkeling van een data warehouse- of BI-project. Business rules, data mappings en coding patterns kunnen gebruikt worden voor de definitie van de data extractie. Achteraf wordt deze nagenoeg compleet als SQL of ETL-code gegenereerd en handmatig programmeren is daarom haast niet meer nodig.

De meest belangrijke features zijn:

• Model-driven platform voor geautomatiseerde opbouw van een DWH
• ETL en SQL-codegeneratie gebaseerd op templates
• Proces management raamwerk
• Geautomatiseerd genereren van documentatie, rapporten en data lineage
• Code generation patterns

Gamma’s Data Warehouse Studio integreert met de meest gebruikte database, ETL, en big data technologieën, waaronder:

• Informatica
• DataStage
• Talend
• Netezza
• Teradata
• Snowflake
• Microsoft SQL Server
• Oracle
• DB2
• PostgreSQL
• Amazon RedShift
• XtremeData
• MySQL
• Hive