Wat is operationele gegevensopslag?

Een Operational Data Store (ODS) is een gecentraliseerde databank ontworpen om real-time of bijna-real-time gegevens uit meerdere bronnen te integreren en op te slaan.

Wat is een operationele gegevensopslag?

Een operationele data store (ODS) is een gecentraliseerde database die data van verschillende transactionele systemen consolideert en integreert om een ​​real-time of bijna real-time weergave van de huidige operaties te bieden. Het is ontworpen om de directe rapportage- en analysebehoeften van een organisatie te ondersteunen door een continu bijgewerkte bewaarplaats van operationele gegevens.

In tegenstelling tot traditionele datawarehouses, die geoptimaliseerd zijn voor historische analyse en lange termijn opslag, richt een ODS zich op korte termijn, up-to-date data die gebruikt wordt voor dagelijkse operaties. De ODS stelt bedrijven in staat om toegang te krijgen tot en query's uit te voeren op actuele data zonder de prestaties van transactionele systemen te beïnvloeden, wat ervoor zorgt dat operationele beslissingen genomen kunnen worden op basis van de meest recente informatie die beschikbaar is.

Het is met name handig voor organisaties die snelle toegang tot verse data nodig hebben voor taken zoals monitoring, rapportage en het reageren op operationele gebeurtenissen. Hoewel de data in een ODS doorgaans niet in dezelfde mate wordt getransformeerd als data in een datawarehousewordt het nog steeds gereinigd en geïntegreerd om een ​​consistent en nauwkeurig beeld van de lopende activiteiten te bieden.

Hoe werkt een operationele gegevensopslag?

Hieronder vindt u een stapsgewijze uitleg van hoe een ODS doorgaans werkt:

1. Gegevensverzameling. De ODS verzamelt gegevens uit meerdere transactiesystemen, zoals Enterprise Resource Planning (ERP), customer relationship management (CRM) of point-of-sale (POS) systemen. Deze systemen zijn ontworpen voor dagelijkse werkzaamheden, maar als u ze rechtstreeks bevraagt, vertraagt ​​dit hun prestaties. Om dit te voorkomen, worden gegevens continu of periodiek uit deze systemen gehaald.
2. Gegevens integratie. Zodra gegevens zijn verzameld, worden ze verwerkt en geïntegreerd in de ODS. Deze stap omvat het opschonen van de gegevens om nauwkeurigheid en consistentie in verschillende bronnen te garanderen. De gegevens worden gestandaardiseerd in een gemeenschappelijk formaat, wat een uniform beeld van operationele activiteiten mogelijk maakt.
3. Realtime updates. In tegenstelling tot datawarehouses, die doorgaans gegevens bijwerken in batch-processen, de ODS ondersteunt real-time of bijna-real-time data-updates. Dit zorgt ervoor dat de meest actuele operationele data beschikbaar is voor rapportage en analyse.
4. Gegevens opslag. De ODS slaat tijdelijk gegevens op, meestal voor een korte periode, om lopende operaties te ondersteunen. Het richt zich doorgaans op actuele, live gegevens in plaats van historische gegevens, waardoor het ideaal is voor operationele rapportage. De ODS bewaart doorgaans geen gegevens voor langetermijnanalyse, wat het doel is van een datawarehouse.
5. Toegang tot de gegevens. Gebruikers of systemen kunnen de ODS raadplegen om rapporten te genereren, analyses uit te voeren of te monitoren kernprestatie-indicatoren (KPI's) zonder de prestaties van de brontransactiesystemen te beïnvloeden. De ODS biedt een consistent en betrouwbaar beeld van de nieuwste operationele gegevens, waardoor het ideaal is voor dagelijkse besluitvormingsprocessen.

Gebruik van operationele gegevensopslag

Hieronder staan ​​de belangrijkste toepassingen van een operationele gegevensopslag, inclusief uitleg:

• Realtime operationele rapportage. Een van de primaire toepassingen van een ODS is het leveren van up-to-date operationele rapporten. Omdat de ODS in realtime of bijna realtime wordt bijgewerkt, kan deze worden opgevraagd om actuele operationele rapporten te genereren zonder de prestaties van bronsystemen te beïnvloeden. Dit maakt het ideaal voor het monitoren van dagelijkse activiteiten zoals verkooptransacties, interacties met de klantenservice of voorraadniveaus.
• Gegevensintegratie tussen systemen. Een ODS integreert data van verschillende transactionele systemen, zoals ERP, CRM en POS-systemen, in een uniform formaat. Deze geïntegreerde weergave helpt organisaties om afdelingsoverschrijdende operaties te beheren en begrijpen, en zorgt ervoor dat data van verschillende systemen consistent en gemakkelijk toegankelijk zijn. Het lost het probleem van datasilo's op door een gecentraliseerde opslagplaats van operationele data te creëren.
• Ondersteuning van operationele besluitvorming. De realtime aard van een ODS stelt organisaties in staat om tijdige beslissingen te nemen op basis van de meest recente gegevens. Het ondersteunt managers en besluitvormers die moeten handelen op basis van actuele operationele gegevens, zoals in gevallen van voorraadbeheer, klantinteracties of het monitoren van systeemprestaties.
• Opschonen en valideren van gegevens. Een ODS wordt vaak gebruikt om data uit meerdere bronnen te schonen, valideren en standaardiseren voordat deze naar downstream-systemen wordt gepusht of voor operationele doeleinden wordt gebruikt. Het proces zorgt ervoor dat de data die wordt geanalyseerd of gebruikt voor rapporten nauwkeurig is en vrij van discrepanties, waardoor fouten worden voorkomen die kunnen ontstaan ​​door inconsistenties in de bronsystemen.
• Offloading van bronsysteem. Het bevragen van transactionele systemen verslechtert direct hun prestaties, vooral als er frequente of complexe query's zijn. Door query's naar een ODS te verplaatsen, kunnen organisaties de prestaties van hun bronsystemen behouden en gebruikers toch toegang geven tot belangrijke operationele gegevens. Dit zorgt ervoor dat bedrijfskritische transactionele systemen, zoals orderverwerking of facturering, soepel blijven functioneren.
• Opslagruimte voor datawarehousing. Een ODS kan dienen als een staging area voor data voordat deze naar een datawarehouse wordt verplaatst voor langetermijnopslag en analyse. De ODS kan helpen bij het voorverwerken van data, zodat deze wordt opgeschoond en geïntegreerd voordat deze het datawarehouse binnenkomt.
• Realtime monitoring en waarschuwingen. Veel organisaties gebruiken een ODS voor realtime monitoring en waarschuwingsdoeleinden. Door continu updates van transactionele systemen te ontvangen, houdt de ODS specifieke statistieken of omstandigheden in realtime bij, en activeert waarschuwingen wanneer bepaalde drempels worden bereikt. Dit is cruciaal voor tijdgevoelige operaties, zoals fraudedetectie, systeemstoringen of kritieke bedrijfsgebeurtenissen die onmiddellijke aandacht vereisen.
• Ondersteuning van bedrijfsprocessen. Een ODS ondersteunt dagelijkse bedrijfsprocessen die afhankelijk zijn van tijdige gegevens, zoals orderafhandeling, klantenservice of supply chain management. Omdat deze processen vaak actuele gegevens nodig hebben om efficiënt te kunnen werken, zorgt de ODS ervoor dat ze toegang hebben tot nieuwe informatie, wat soepelere operaties en verbeterde responstijden mogelijk maakt.

Voordelen van operationele gegevensopslag

Dit zijn de belangrijkste voordelen van een operationele gegevensopslag:

• Realtime toegang tot gegevens. Een ODS biedt realtime of bijna realtime toegang tot gegevens, waardoor organisaties huidige operationele activiteiten kunnen monitoren en analyseren. Dit is met name gunstig voor bedrijven die up-to-date informatie nodig hebben, zodat ze tijdig beslissingen kunnen nemen en snel kunnen reageren op veranderende omstandigheden.
• Verbeterde besluitvorming. Door een uniform en actueel beeld van operationele data te bieden, maakt een ODS betere besluitvorming mogelijk. Besluitvormers kunnen vertrouwen op nauwkeurige en consistente data bij het evalueren van prestaties, het beheren van resources of het oplossen van problemen. Dit leidt tot beter geïnformeerde, datagestuurde beslissingen en verbetert de algehele operationele efficiëntie.
• Verminderde belasting van transactiesystemen. Een ODS ontlast de queryverwerking van brontransactiesystemen, wat helpt om hun prestaties te behouden. In plaats van complexe rapporten of analyses rechtstreeks op systemen als ERP of CRM uit te voeren, wat ze zou kunnen vertragen, kunnen gebruikers de ODS raadplegen. Hierdoor kunnen de kernsystemen transacties blijven verwerken zonder onderbrekingen.
• Gegevensconsistentie tussen systemen. Een ODS integreert en standaardiseert data uit meerdere bronnen, wat zorgt voor consistentie binnen de organisatie. Dit elimineert het probleem van datasilo's, waarbij verschillende afdelingen of systemen conflicterende of onvolledige data kunnen hebben. De ODS creëert één bron van waarheid voor operationele data, wat de datakwaliteit en consistentie binnen het bedrijf verbetert.
• Ondersteunt realtime rapportage en monitoring. Met realtime data-updates is de ODS ideaal voor het genereren van operationele rapporten en het monitoren van key performance indicators (KPI's). Dit helpt bedrijven om op de hoogte te blijven van hun prestaties, problemen vroegtijdig te detecteren en snel corrigerende maatregelen te nemen. Het is vooral handig voor branches die afhankelijk zijn van realtime data, zoals retail, logistiek of klantenservice.
• Verbetert de datakwaliteit. Voordat gegevens in de ODS worden opgeslagen, worden ze gereinigd en gevalideerd, zodat onjuiste, onvolledige of gedupliceerde gegevens worden gecorrigeerd. Verbetering van de gegevenskwaliteit komt downstreamprocessen ten goede, vermindert fouten en zorgt ervoor dat operationele beslissingen worden gebaseerd op betrouwbare informatie.
• Flexmogelijkheid voor operationele veranderingen. De ODS is ontworpen om flexeschikbaar en aanpasbaar aan veranderende operationele behoeften. Het integreert eenvoudig nieuwe gegevensbronnen of past zich aan veranderingen in bedrijfsprocessen aan, waardoor het een waardevol hulpmiddel is voor organisaties die een digitale transformatie ondergaan of een snelle groei doormaken.
• Snellere gegevensintegratie. Gegevens uit meerdere systemen worden geïntegreerd en geconsolideerd in de ODS, waardoor bedrijven snel toegang hebben tot een uitgebreid overzicht van de activiteiten. Dit verkort de tijd die nodig is om handmatig gegevens uit verschillende systemen te verzamelen, wat snellere inzichten biedt en realtime-analyse mogelijk maakt.
• Opslagruimte voor datawarehousing. De ODS kan worden ingesteld om kortetermijn-, operationele gegevensverwerking te verwerken, terwijl het datawarehouse is gereserveerd voor historische analyse. Deze taakverdeling tussen de ODS en het datawarehouse verbetert de algehele mogelijkheden voor gegevensbeheer en -analyse.
• Verbeterde operationele efficiëntie. De ODS verbetert de algehele operationele efficiëntie door realtime data te leveren en de afhankelijkheid van transactionele systemen voor rapportage te verminderen. Teams kunnen toegang krijgen tot de data die ze nodig hebben zonder te wachten op batchverwerking of het vertragen van kernsystemen, wat leidt tot snellere reactietijden en soepelere processen in de hele organisatie.

Operationele dataopslag versus datawarehouse

Een operationele data store en een data warehouse dienen verschillende doelen in data management. De ODS is ontworpen voor real-time of near-real-time data-integratie van meerdere bronnen, en biedt up-to-date informatie voor operationele rapportage en dagelijkse besluitvorming. Het richt zich op kortetermijn, actuele data, die continu wordt bijgewerkt en opgevraagd zonder de prestaties van transactionele systemen te beïnvloeden.

Daarentegen is een datawarehouse geoptimaliseerd voor historische dataopslag en -analyse en wordt het doorgaans bijgewerkt in batchprocessen. Het slaat grote volumes historische data op voor langetermijntrends, complexe analyses en strategische besluitvorming.

Terwijl ODS voorziet in directe operationele behoeften met realtimegegevens, richt het datawarehouse zich op diepgaande, retrospectieve analyses en rapportages over langere perioden.

Hier ziet u een tabel waarin een operationele gegevensopslag en een datawarehouse met elkaar worden vergeleken.