DataHub
Vil du have mere værdi ud af dine data, automatisere dine forretningsprocesser,
eller udnytte kunstig intelligens?
En datahub er en central platform, der samler, organiserer og deler data fra forskellige kilder på en effektiv og struktureret måde. Den fungerer som et knudepunkt, hvor data kan tilgås, analyseres og distribueres mellem systemer, virksomheder og brugere.
En datahub understøtter derfor både den daglige drift og den strategiske udvikling i moderne datadrevne organisationer.
Data ud af siloer
De flester virksomheder råder over en stor mængde data, på tværs af flere systemer.
Ofte lever data en fragmenteret tilværelse, i hvert sit system, i hver sin afdeling.
Det er konsekvensen, når man træffer en god beslutning og vælger det rigtige IT-værktøj til opgaven og afdelingen.
Udfordringen er blot, at data ender i "siloer" og giver en organisationen en række udfordringer:
- Manglende datasammenhæng – Flere afdelinger kan have forskellige versioner af den samme data, hvilket skaber inkonsistens og fejlagtige beslutninger.
- Ineffektivitet – Medarbejdere skal bruge mere tid på at finde og samle data fra forskellige systemer, hvilket reducerer produktiviteten.
- Dårligt samarbejde – Usammenhængende data gør det svært at samarbejde mellem afdelinger.
- Sikkerhedsrisici – Uens sikkerhedsniveauer øger risikoen for brud og uautoriseret adgang.
- Vanskeligheder ved dataanalyse – Usammenhængende data gør det svært at lave analyser på tværs af organisationen og udnytte forretningsindsigter.
- Hindrer automatisering og AI – Moderne teknologier som kunstig intelligens og automatisering, er vanskeligt, hvis data er opdelt i siloer.
Hvad løser en datahub?
En datahub forbinder siloerne og gør data tilgængelige i hele organisationen, på en struktureret måde, på alle niveauer.
Både operationelt og strategisk. Og det hele ligger i skyen.
ETL-processen
Vores datahub er bygget op omkring ELT-processen (Extract, Load og Transform). Vi har tilføjet Consume til processen, da vi ser anvendelsen af dataene som den mest værdiskabende proces.
Extract
Data importeres fra:
- ERP-systemer
- CRM-systemer
- Webshops
- B2B-portaler
- API'er
- Filer
Load
Data lagres i daglige kørsler i et struktureret format.
Transform
Data transformeres til dataobjekter der kan:
- Filtreres
- Valideres
- Formateres
- Beregnes
- Krydses med andre data
Consume
Data kan udstilles og bruges:
- Via standardiserede API'er
- Som data i BI-værktøjer
- Som data i rapporter
- Som data i dashboards
- Bearbejdes med AI