Snelheid, gebruiksvriendelijkheid en low-code kenmerken het onderscheidend karakter van TimeXtender

Axians helpt met TimeXtender bedrijven om hun data-omgeving te professionaliseren zonder hierbij afhankelijk te zijn van leveranciers. Wahyudi Vermeulen, Business Intelligence Consultant & TimeXtender Lead bij Axians legt uit wat er met data gebeurt in de eerste laag van TimeXtender: de Operational Data Stage.

TimeXtender start met het ophalen van data uit verschillende bronsystemen. Hierbij kun je denken aan SAP en Exact, maar ook aan zorgregistratiesystemen, Excel en social media feeds. Bijna alle systemen die data bevatten kun je koppelen aan TimeXtender. Het mooie van deze tool is dat het standaard meer dan 140 connectoren heeft opgenomen in de software. Met een paar clicks roep je de juiste connectiebron al op want TimeXtender is erg gebruiksvriendelijk. Een must voor een low-code tool die organisaties in staat stelt om zelf de regie te hebben bij het professionaliseren van de data-omgeving.

Snel data ophalen
Data ophalen kan voor een flinke belasting van bronsystemen zorgen. Je wilt niet dat gebruikers last ervaren tijdens het ophalen van data. Daarom adviseert Axians om data alleen in te laden op rustige momenten. ’s Nachts bijvoorbeeld, of tijdens lunchpauze. Het inladen van brondata gaat zo’n tien keer sneller dan traditionele BI-tools. Dit komt doordat TimeXtender de data opdeelt en faseert. Hiermee wordt het ophalen van de data geoptimaliseerd. Niet voor niets hanteert TimeXtender de pay-off ‘Because Time Matters’. Ze weten als geen ander hoe waardevol tijd is.

Incrementeel laden
Als alle data voor de eerste keer zijn ingeladen, gebeurt het daarna incrementeel. Dat wil zeggen dat enkel nieuwe, gewijzigde en verwijderde records worden opgehaald. De overige data blijft behouden, maar wordt dus niet opnieuw ingeladen. Ook dat scheelt enorm in tijd en snelheid.

ODS: de data landingszone
De nieuwe opgehaalde data komen terecht in de Operational Data Stage (ODS). Dit is de eerste laag van TimeXtender en kun je zien als de landingzone van data. Hier wordt data afkomstig van de bronsystemen ingeladen en fysiek opgeslagen in een tabel. Ook wordt er een connectie gelegd naar de bron zodat de historie bekend wordt. Zo weet je van elke tabel wanneer data nieuw, gewijzigd of verwijderd zijn, maar ook wanneer een verwijderd record weer terugkomt. Door deze manier van werken ontstaat er een grote hoeveelheid aan gegevens mét gekoppelde historie zodat je altijd kunt herleiden wat de stand van zaken op een eerder moment is geweest.

Historie koppelen in vroeg stadium
Als je kijkt naar traditionele BI-software, gebeurt het koppelen van historie vaak in bovenliggende lagen. TimeXtender verzamelt historie zo vroeg mogelijk in het proces. Deze gegevens zijn een kopie vanuit de bron en dus onbewerkt. De gegevens zijn nu nog het minst getransformeerd waardoor je heel flexibel bent in de rest van het proces.

Het vastleggen van de historie stel je eenvoudig in. Per tabel kun je aangeven of de historie bewaard moet blijven. Door dit toe te passen, maak je gebruik van zogenaamd ‘slowly changing dimensions’. Dit houdt in dat de tabel de actuele informatie, maar ook de historie laat zien. De tabel ziet er dan als volgt uit:

Klant code Klant naam Woonplaats Actueel
001 Dhr. Willemsen Amsterdam 0
001 Dhr. Willemsen Rotterdam 0
001 Dhr. Willemsen Den Helder 1

In bovenstaande tabel zie je drie verschillende woonplaatsen voor dhr. Willemsen. Door de historie op te slaan, is duidelijk waar hij in het verleden heeft gewoond. In veel gevallen zijn ook datumvelden toegevoegd waardoor inzichtelijk is vanaf en tot wanneer dhr. Willemsen in Rotterdam heeft gewoond.

Table of view
Veel bedrijven werken met weergave in tabellen. Maar er zijn situaties waarbij er wordt gewerkt met views. Een view is een virtuele tabel die geen data bevat, maar wel over een query beschikt die gegevens ophaalt indien nodig. TimeXtender maakt standaard fysieke tabellen aan, maar je past het gemakkelijk aan naar views.

Database-schema’s
Alle tabellen die je vanuit bronnen in de ODS-laag binnenhaalt, worden in één database verzameld. Om overzicht te houden, maak je standaard schema’s aan. Je kunt met database-schema’s werken of tabellen gegroepeerd weergeven in je database. Via database schema’s geef je aan vanuit welke bron de gegevens in de tabel komen. Zo houd je het heel overzichtelijk.

Index compressie
Uiteindelijk wil je natuurlijk de gegevens in de ODS-laag opslaan en opslag brengt vaak kosten met zich mee. Om de opslagruimte zo klein mogelijk te houden, heeft TimeXtender ‘index compressie’: de efficiëntie van opslaan wordt verhoogd door het opslaan van herhalende waarden te verminderen. Bij aanvang heb je geen last van een tekort aan data-opslag, maar het is erg fijn dat TimeXtender ook hier de gebruiksvriendelijkheid bewijst: het aan- en uitzetten van de index compressie is kinderlijk eenvoudig.

Van Operational Data naar Data Staging
De ODS-laag zorgt ervoor dat je over alle data en bronnen beschikt die je verderop in TimeXtender nodig hebt. Na de ODS-laag, verhuist de data naar de zogeheten Data Staging Area (DSA). In dit stadium worden tabellen en kolommen getransformeerd zoals het hernoemen van technische tabelnamen naar functionele tabelnamen

Meer weten? 
In het blog “Hoe werkt Discovery Hub” vertellen we je heel praktisch hoe de Discovery Hub werkt. Klik hier om  naar de TimeXtender pagina te gaan met alle informatie.