Data & inzicht

Datawarehouse laten bouwen: één waarheid voor al je bedrijfsdata

Eén plek waar de cijfers kloppen, ongeacht welk dashboard of welke tool je erop zet.

Vanaf €12.500 Doorlooptijd: 6-12 weken
  • We bouwen alleen een datawarehouse als je het echt nodig hebt; bij één bron en geen historie adviseren we iets goedkopers.
  • Moderne opzet met PostgreSQL, SQL Server of Azure en dbt: definities in code, testbaar en versiebeheerd, geen zwarte doos.
  • Jij bent eigenaar van het dataplatform en de modellen; elke BI-tool kan erop, nu en later.

Wat is een datawarehouse?

Een datawarehouse is een aparte database waarin de gegevens uit al je bedrijfssystemen worden verzameld, opgeschoond, op elkaar aangesloten en bewaard, zodat je ze kunt gebruiken voor rapportages, dashboards en analyses zonder je productiesystemen te belasten. Waar je ERP alleen de huidige voorraad kent, weet het datawarehouse ook wat de voorraad vorig jaar op dezelfde dag was. Waar Exact en je webshop elk een eigen klantnummer gebruiken, kent het datawarehouse één klant met beide nummers.

Een data lake is een variant waarin ruwe bestanden en data in hun oorspronkelijke vorm worden bewaard, meestal voor grotere volumes of ongestructureerde data. Een dataplatform is de bredere term voor het geheel: de opslag, de pipelines die data ophalen, de modellen die definities vastleggen en de tools die erbovenop draaien. Voor de meeste MKB-bedrijven is een compact datawarehouse in PostgreSQL of SQL Server ruim voldoende; een data lake wordt pas nodig bij sensordata, logbestanden of miljoenen transacties per dag.

Voor wie is een dataplatform interessant?

Een datawarehouse laten bouwen loont voor bedrijven die data uit drie of meer systemen combineren en daar structureel op willen sturen. Situaties uit onze praktijk:

  • Een groothandel met een ERP, Exact, een webshop en een CRM die marge per klant wil zien over meerdere jaren, inclusief klanten die van naam of nummer zijn veranderd.
  • Een holding met werkmaatschappijen die elk een ander boekhoudpakket gebruiken en die geconsolideerde cijfers wil zonder maandelijks Excel-werk.
  • Een productiebedrijf dat machinedata, orders en kwaliteitsmetingen wil koppelen om uitval te verklaren.
  • Een dienstverlener die AFAS, een planningspakket en een klanttevredenheidstool wil combineren tot productiviteit en tevredenheid per team over tijd.
  • Een bedrijf dat van ERP wisselt en de historie van het oude systeem wil bewaren voor rapportages, in plaats van alles te migreren.

Wanneer is een datawarehouse nodig?

Drie signalen wijzen op de noodzaak van een datawarehouse. Ten eerste meerdere bronnen: zodra je gegevens uit drie of meer systemen combineert, wordt het samenvoegen in een BI-tool of in Excel onbeheersbaar. Ten tweede historie: als je wilt weten hoe de voorraad, de orderportefeuille of het aantal openstaande posten zich over tijd ontwikkelde, moet iemand dagelijks een momentopname bewaren, want je pakketten doen dat niet. Ten derde één waarheid: als verkoop en financiën andere omzetcijfers rapporteren omdat ze een andere bron of definitie gebruiken, heb je een plek nodig waar die definitie één keer vastligt.

Wanneer is het niet nodig? Bij één of twee bronnen zonder behoefte aan historie is een KPI-dashboard met een lichte datalaag goedkoper en sneller. En als de data aan de bron niet op orde is, lost een datawarehouse dat niet op; dan beginnen we met een data-scan. We zeggen dat ook als de conclusie is dat je nog geen datawarehouse nodig hebt.

Wat kost een datawarehouse laten bouwen?

De kosten worden bepaald door het aantal bronnen, de kwaliteit van hun API's, de complexiteit van de definities en de eisen aan historie en beveiliging. Indicatieve prijzen, exclusief btw en exclusief hosting en licenties:

  • Compact datawarehouse op twee tot drie bronnen in PostgreSQL of SQL Server, met dagelijkse pipelines, historie en dbt-modellen: €12.500 tot €22.500
  • Datawarehouse op vier tot zes bronnen met verrijking, geconsolideerde definities en dashboards per rol: €22.500 tot €40.000
  • Dataplatform in Azure met Data Factory, meerdere werkmaatschappijen, rechtenstructuur en uurlijkse verversing: €40.000 tot €75.000
  • Extra bron aansluiten: €2.000 tot €7.500, afhankelijk van de API en de complexiteit van de data
  • Hosting: €50 tot €300 per maand op een Nederlandse of EU-server, in Azure afhankelijk van volume
  • Beheer, bewaking van de pipelines en doorontwikkeling van de modellen: €250 tot €900 per maand

Je krijgt een vaste prijs per fase, en we starten meestal met de twee belangrijkste bronnen zodat je binnen zes weken de eerste betrouwbare cijfers ziet. Wat dat oplevert ten opzichte van losse dashboards lees je in wat kost een BI-dashboard.

Hoe wij een datawarehouse bouwen

We volgen een moderne, eenvoudige opzet die in het MKB goed te beheren is. Als opslag kiezen we PostgreSQL op een Nederlandse server of SQL Server als je al een Microsoft-omgeving hebt; voor bedrijven die in Azure werken bouwen we het platform daar, met Azure Data Factory voor de pipelines. De bronnen halen we op met Airbyte voor standaardpakketten en met maatwerk in Python voor API's van Exact, AFAS, Shopify of je eigen software. Ruwe data komt eerst ongewijzigd binnen, zodat we altijd kunnen terughalen wat een bron op een bepaald moment zei.

De definities leggen we vast in dbt: SQL-modellen in versiebeheer, met tests die bij elke run controleren of totalen kloppen, sleutels uniek zijn en er geen klanten of artikelen ontbreken. Zo is marge per klant geen formule in een dashboard die iemand ooit heeft ingetypt, maar een gedocumenteerd model dat je kunt nalezen. Historie bewaren we per dag of per wijziging, afhankelijk van de vraag. Bovenop het datawarehouse zetten we de BI-tool die past, of dat nu Power BI, Metabase of Looker Studio is; het datawarehouse is van de tool onafhankelijk.

De bouw doen we in sprints van twee weken. De eerste sprint levert de eerste bron en een controle tegen je boekhouding; elke volgende sprint een bron of een set modellen erbij. Na livegang draaien de pipelines 's nachts of elk uur, met bewaking die ons en jou waarschuwt als een bron uitvalt of als cijfers onverwacht afwijken. Het onderhoud van die pipelines kun je bij ons afnemen of zelf doen; de code en de modellen staan op jouw naam.

Datawarehouses in Tilburg, Brabant en heel Nederland

SuperCoders bouwt datawarehouses en dataplatforms vanuit Tilburg voor bedrijven in Brabant en heel Nederland. Onze eigen data-engineers doen de analyse graag op locatie en de bouw op afstand, met elke twee weken een werkende oplevering. Je bent eigenaar van het platform, de pipelines en de modellen, en er zit geen leverancier tussen jou en je data. Wil je weten of een datawarehouse voor jouw bedrijf loont? Bel 013 234 0782 of plan een gratis adviesgesprek; binnen twee werkdagen heb je een prijsindicatie.

Wat je krijgt

  • Een datawarehouse in PostgreSQL, SQL Server of Azure met ruwe laag, opgeschoonde laag en rapportagelaag
  • Pipelines met Airbyte, Azure Data Factory of Python die je bronnen dagelijks of elk uur ophalen
  • dbt-modellen met gedocumenteerde definities en automatische tests op volledigheid en juistheid
  • Historie per dag of per wijziging, zodat je trends kunt zien die je pakketten zelf niet bewaren
  • Bewaking met meldingen als een bron uitvalt, een run mislukt of cijfers onverwacht afwijken
  • Documentatie, versiebeheer en overdracht, zodat je eigen mensen of een andere partij ermee verder kunnen

Onze aanpak

  1. 1

    Vragen en bronnen

    We bepalen welke vragen het datawarehouse moet beantwoorden, welke bronnen daarvoor nodig zijn en hoe we erbij kunnen.

  2. 2

    Ontwerp en vaste prijs

    We ontwerpen de lagen, de sleutels tussen bronnen en de belangrijkste definities, en kiezen de opslag. Je krijgt een vaste prijs per fase.

  3. 3

    Eerste bronnen en controle

    De eerste twee bronnen komen binnen en we controleren de totalen tegen je boekhouding, zodat de basis klopt voordat we uitbreiden.

  4. 4

    Uitbreiden in sprints

    Elke sprint van twee weken voegt een bron of een set modellen toe, met tests en documentatie, en je kijkt mee via de eerste dashboards.

  5. 5

    Livegang en beheer

    De pipelines draaien automatisch met bewaking. We beheren en ontwikkelen door, of dragen over aan je eigen team.

Technologie & tooling

PostgreSQLSQL ServerAzure Data FactoryAirbytedbtPython (pandas)Power BI en MetabaseExact, AFAS en Shopify API's

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen een datawarehouse en een data lake?

Een datawarehouse bevat gestructureerde, opgeschoonde data met vaste definities, klaar voor rapportages. Een data lake bewaart ruwe bestanden en data in oorspronkelijke vorm, meestal voor grote volumes of ongestructureerde data zoals logbestanden en sensormetingen. Voor de meeste MKB-bedrijven is een datawarehouse voldoende; een data lake voegen we alleen toe als het volume of het type data erom vraagt.

Wat kost een datawarehouse voor een MKB-bedrijf?

Een compact datawarehouse op twee tot drie bronnen kost €12.500 tot €22.500 exclusief btw. Met vier tot zes bronnen en dashboards per rol ligt het tussen €22.500 en €40.000; een dataplatform in Azure voor meerdere werkmaatschappijen tussen €40.000 en €75.000. Reken daarnaast op hosting vanaf €50 per maand en beheer vanaf €250 per maand.

PostgreSQL, SQL Server of Azure: wat moeten we kiezen?

PostgreSQL op een Nederlandse server is de voordeligste en meest flexibele keuze voor de meeste MKB-bedrijven. SQL Server past als je al Microsoft-licenties en -beheer hebt. Azure met Data Factory kiezen we als je organisatie al in Azure werkt en schaalbaarheid of integratie met Microsoft-diensten belangrijk is. In alle gevallen gebruiken we dbt, zodat de modellen overdraagbaar blijven.

Hoe lang duurt het bouwen van een datawarehouse?

Een compact datawarehouse op twee tot drie bronnen staat in zes tot acht weken. Bij meer bronnen, complexe definities of een Azure-platform reken je op tien tot twaalf weken. We leveren elke twee weken een werkend deel op, dus de eerste betrouwbare cijfers zie je meestal na de derde week.

Kunnen we het datawarehouse later zelf beheren?

Ja. Alles staat in versiebeheer op jouw naam, met documentatie en tests. Een eigen data-engineer of een andere partij kan het overnemen. Veel klanten kiezen ervoor de bewaking en het onderhoud van de pipelines bij ons te laten en de uitbreidingen zelf te doen, of andersom. Dat spreken we per situatie af.