29 januari 2025 | 9 minuten leestijd
De mogelijkheid om data effectief te integreren en te gebruiken is een belangrijke factor voor succes. Bedrijven moeten vaak systemen zoals CRM's en ERP's met elkaar verbinden om een soepele werking en geïnformeerde besluitvorming te garanderen. Er zijn twee belangrijke benaderingen: point-to-point integraties tussen systemen en het gebruik van een datahub (datawarehouse) met ELT-pipelines. Bij i-spark richten we ons op de data hub-benadering omdat deze beter aansluit bij de behoeften van onze klanten, schaalbaarheid, flexibiliteit en robuuste datatransformaties mogelijk maakt. Dit artikel gaat in op de afwegingen tussen deze twee benaderingen en legt de strategische voordelen van een data hub uit.
Data-integratie is in essentie het proces waarbij informatie uit verschillende bronnen wordt gecombineerd tot een uniform en consistent beeld. Het is essentieel om bedrijven in staat te stellen geïnformeerde, datagestuurde beslissingen te nemen. In de loop der jaren zijn de methoden voor data-integratie aanzienlijk geëvolueerd, wat de groeiende complexiteit van de databehoeften van organisaties weerspiegelt.
In de begindagen van IT-systemen, met name in de laatste 20 jaar van de vorige eeuw en zelfs tot ver in 2010, waren point-to-point integraties de gangbare oplossing. Deze op maat gemaakte verbindingen verbonden individuele applicaties, waardoor basisgegevens konden worden uitgewisseld tussen systemen. Deze methode was effectief voor kleinschaligere activiteiten, maar werd al snel problematisch naarmate bedrijven meer systemen gingen gebruiken. Het resultaat was een wirwar van verbindingen die moeilijk op te schalen en te onderhouden was.
In het begin van de jaren 2000 werden middleware-oplossingen zoals Enterprise Service Buses (ESB's) steeds populairder. Deze platformen waren bedoeld om het beheer van integraties te centraliseren door systemen te ontkoppelen, waardoor schaalbare en gestroomlijnde communicatie tussen applicaties mogelijk werd. ESB's waren vooral nuttig voor bedrijven die complexe IT-landschappen beheerden met talloze onderling verbonden systemen. De implementatie ervan ging echter vaak gepaard met aanzienlijke uitdagingen, zoals hoge infrastructuurkosten en operationele complexiteit. Ondanks deze nadelen bleven ESB's tot ver in de jaren 2010 een veelgemaakte keuze voor integratiearchitecturen, vooral in sectoren als financiën en telecommunicatie waar betrouwbaarheid en transactionele integriteit belangrijk waren.
Vanaf de jaren 2010 zorgde de opkomst van moderne datahubs en cloud-gebaseerde magazijnen voor een revolutie in de manier waarop bedrijven integratie benaderden. Platformen zoals Snowflake (opgericht in 2012), BigQuery ( gelanceerd in 2010) en Databricks (opgericht in 2013) stelden organisaties in staat om hun gegevens te centraliseren, systemen volledig te ontkoppelen en gegevensstromen te stroomlijnen. Deze platformen stelden bedrijven niet alleen in staat om hun gegevens te consolideren, maar ontsloten ook mogelijkheden voor geavanceerde analyses, operationele inzichten en machine learning. Tools voor extractie, transformatie en laden (ETL en later ELT) zoals Matillion, Fivetran en Dataddo verschenen in de jaren daarna. Recentere tools zoals dbt Cloud versterkten deze transformatie door robuuste mogelijkheden te bieden om data op te schonen, te verrijken en voor te bereiden voor diverse use cases. Deze evolutie markeerde een belangrijke verschuiving naar meer schaalbare en flexibele architecturen, die de weg vrijmaakten voor datagestuurde besluitvorming in verschillende sectoren.
De principes die tegenwoordig ten grondslag liggen aan effectieve data-integratie zijn onder andere:
Als het gaat om het integreren van datasystemen, geven bedrijven meestal de voorkeur aan twee primaire benaderingen: point-to-point verbindingen en datahubs met ELT-pijplijnen. Hoewel Enterprise Service Buses (ESB's) van oudsher een centrale rol speelden bij het beheren van systeemintegraties, worden ze steeds vaker vervangen door deze modernere benaderingen.
Point-to-point integraties en data hubs bieden elk hun eigen sterke punten. Point-to-point integraties blinken uit in use cases met een lage latentie die een directe verbinding tussen twee systemen vereisen, zoals het synchroniseren van een CRM met een ERP in real-time. Door hun schaalbaarheid en onderhoudsuitdagingen zijn ze echter minder geschikt voor complexe ecosystemen.
Datahubs bieden daarentegen een meer schaalbare en efficiënte oplossing door gegevensstromen te centraliseren. Deze hubs bieden robuuste mogelijkheden voor het transformeren en samenvoegen van gegevens uit meerdere bronnen. Ze vereenvoudigen niet alleen de architectuur, maar maken ook geavanceerde analyses, machine learning en operationele inzichten mogelijk.
Hoewel ESB's nog steeds nichetoepassingen vinden in industrieën die een hoge betrouwbaarheid en transactionele integriteit vereisen (bijv. financiën en telecommunicatie), hebben hun complexiteit en hoge kosten ertoe geleid dat organisaties de voorkeur geven aan datahubs of point-to-point integraties, afhankelijk van hun specifieke behoeften.
Point-to-point integratie legt rechtstreekse verbindingen tussen systemen, waardoor gegevens in realtime of bijna realtime kunnen worden gesynchroniseerd. Een CRM zoals Salesforce kan bijvoorbeeld automatisch een ERP-systeem zoals SAP updaten wanneer een verkooporder wordt gesloten. Deze onmiddellijkheid is ideaal voor workflows die updates met een lage latency vereisen, zoals voorraadsynchronisatie of real-time facturering. Deze methode heeft echter nadelen wanneer ze gebruikt wordt voor (complexe) datagedreven architecturen:
Deze integraties zijn inherent complex en afhankelijk van softwareontwikkelingspraktijken, waarbij gebruikers elke stap van de workflow moeten definiëren door code te schrijven. Elk aspect achter de schermen moet worden beheerd tijdens de gegevensoverdracht. Wanneer er problemen optreden, kan het hersynchroniseren van data moeilijk worden, waardoor datateams vaak genoodzaakt zijn om workflows helemaal opnieuw op te bouwen.
Point-to-point integraties zijn meestal beperkt tot het verbinden van een enkele bron met een enkele bestemming, waardoor de toegang tot de volledige breedte van bijvoorbeeld klantgegevens wordt beperkt. Deze architectuur wordt als fragiel en storingsgevoelig beschouwd voor veel datagestuurde use cases. Naarmate het aantal integraties toeneemt, neemt ook de complexiteit toe en wordt het moeilijker om volledige zichtbaarheid van de pijplijn te behouden, wat resulteert in een "spaghetti" van verbindingen. Eén slecht functionerende integratie kan zich verspreiden over het hele bedrijf en een wijdverspreide verstoring veroorzaken.
Bidirectionele synchronisatie in point-to-point integraties kan ook leiden tot onduidelijkheid over welk systeem de juiste of gezaghebbende gegevens heeft. Wanneer twee systemen voortdurend heen en weer synchroniseren, kunnen er conflicten ontstaan door verschillen in de manier waarop elk systeem gegevens verwerkt, valideert of van tijdstempels voorziet. Zonder een duidelijke bron van waarheid of een robuust mechanisme om conflicten op te lossen, kan dit leiden tot inconsistenties in de gegevens of elkaar voortdurend overschrijven.
Zelfs met voldoende middelen en de juiste documentatie is het onderhouden van point-to-point datapijplijnen een voortdurende uitdaging. Eén enkele wijziging aan een schema, datamodel of API kan de hele datastroom verstoren. Hoewel point-to-point integraties eenvoudigere bedrijfsworkflows kunnen automatiseren, kunnen ze de complexiteit van geavanceerde datamodellen niet aan, waardoor ELT een effectiever alternatief is.
Hoewel point-to-point integratie kan volstaan voor kleinschalige of eenvoudige use cases, worden de beperkingen ervan overduidelijk naarmate organisaties hun data-ecosystemen uitbreiden en diversifiëren.
De data hub-benadering daarentegen biedt een gecentraliseerde architectuur die gegevens uit meerdere bronnen haalt, laadt en transformeert naar een uniforme opslagplaats. Hubs ondersteund door oplossingen zoals BigQuery, Snowflake en Databricks stellen organisaties in staat om de beperkingen van point-to-point integraties te overwinnen door schaalbaarheid, flexibiliteit en robuuste transformatiemogelijkheden te bieden.
Deze Data Hub-georiënteerde aanpak heeft een aantal voordelen ten opzichte van point-to-point integraties:
Zoals benadrukt, hebben bedrijven veel baat bij datahubs, omdat ze diverse bronnen en grootschalige transformaties aankunnen en datagestuurde besluitvorming op alle niveaus van de organisatie mogelijk maken.
Een gecentraliseerde datahub dient ook als basis voor geavanceerde modellen voor Machine Learning of voor het trainen van uw eigen LLM-modellen.Toepassingen zijn onder andere:
Continue reading below
Neem contact op met onze experts voor een gratis consult en ontdek hoe wij je kunnen helpen om het volledige potentieel van jouw data te benutten.
Door schone en geconsolideerde data te leveren, versnelt de hub de ontwikkeling en inzet van modellen voor machine learning en zorgt hij voor betrouwbaarheid en schaalbaarheid.
Point-to-point integratie is ongeëvenaard voor low-latency use cases. Een e-commerce platform kan bijvoorbeeld real-time synchronisatie van voorraden vereisen om oververkoop te voorkomen. De meeste bedrijfsscenario's, met name die met betrekking tot analyse of periodieke rapportage, kunnen echter de batch of bijna-realtime processen van een datahub verdragen.
Point-to-point integratie heeft vaak moeite om te schalen als het aantal systemen toeneemt. Elke nieuwe verbinding voegt complexiteit toe, wat leidt tot een fragiele architectuur. Een datahub daarentegen centraliseert het databeheer, vereenvoudigt integraties en biedt schaalbaarheid voor zelfs de grootste ondernemingen.
Bij point-to-point integratie zijn de transformaties meestal beperkt en ligt de nadruk op de overdracht van ruwe gegevens. Een datahub blinkt echter uit in het transformeren en verrijken van gegevens. Dit maakt het ideaal voor organisaties die schone, consistente datasets willen genereren voor analyses of operationeel gebruik.
Point-to-point integratie koppelt systemen aan elkaar, wat upgrades of wijzigingen lastig kan maken. Daarentegen is de ontkoppelde architectuur van een datahub inherent beter aanpasbaar, waardoor de onderhoudslasten op de lange termijn afnemen.
Bidirectionele synchronisatie in point-to-point integraties zorgen voor onduidelijkheid over welk systeem de waarheid in pacht heeft. Eenrichtingssynchronisatie of het gebruik van een centrale datahub (waar gegevensstromen centraal worden beheerd en transformaties centraal worden uitgevoerd) biedt vaak een meer schaalbare en betrouwbare oplossing voor complexe architecturen. Hierdoor kan elk systeem werken met schone, verrijkte en niet-conflicterende gegevens, terwijl de risico's van tweerichtingsconflicten worden geminimaliseerd.
De kosten voor het implementeren en onderhouden van beide benaderingen kunnen aanzienlijk verschillen, met belangrijke gevolgen voor budgetten op korte en lange termijn. Point-to-point integraties lijken vaak kosteneffectief voor kleine, eenvoudige use cases. De initiële kosten zijn lager, omdat er minder tools en infrastructuur nodig zijn. De echte uitdaging ligt echter in het schalen en onderhouden van deze integraties. Naarmate het aantal verbindingen groeit, nemen de kosten voor ontwikkeling, monitoring en probleemoplossing exponentieel toe. Elk extra systeem creëert nieuwe afhankelijkheden, waardoor de complexiteit toeneemt.
Daarentegen kunnen datahubs een hogere initiële investering vereisen, omdat bedrijven een infrastructuur moeten opzetten met platforms zoals Snowflake, BigQuery of Databricks, naast ELT-tools zoals dbt Cloud of Fivetran. De gecentraliseerde architectuur vereenvoudigt echter de schaalbaarheid. Nieuwe systemen kunnen worden aangesloten op de hub zonder dat er aangepaste point-to-point-verbindingen nodig zijn. Deze efficiëntie verlaagt de incrementele kosten en zorgt ervoor dat de onderhoudsinspanningen gericht zijn op de hub in plaats van op individuele integraties.
De kosten op lange termijn zijn ook in het voordeel van datahubs. Point-to-point integraties genereren een aanzienlijke technische schuld, omdat kleine wijzigingen in API's, schema's of workflows hele pijplijnen kunnen verstoren, waardoor constante interventie nodig is. De ontkoppelde aard van datahubs daarentegen minimaliseert deze verstoringen, waardoor systeemupgrades of -wijzigingen met minimale impact mogelijk zijn. Bovendien maken datahubs geavanceerde analyses, machine learning en operationele verbeteringen mogelijk, wat na verloop van tijd extra waarde oplevert.
Hoewel point-to-point integraties op de korte termijn voordeliger kunnen zijn om te ontwikkelen, is de data hub-aanpak op de lange termijn in de meeste gevallen veel kosteneffectiever voor organisaties die hun data-ecosystemen willen schalen en toekomstbestendig willen maken.
Bij i-spark richten we ons op het leveren van oplossingen die aansluiten bij de belangrijkste mogelijkheden die onze klanten het meest waarderen. De datahubbenadering pakt de uitdagingen aan waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het schalen van hun activiteiten, het integreren van ongelijksoortige systemen en het mogelijk maken van datagestuurde besluitvorming. Dit zijn enkele van de prioriteiten die we vaak van onze klanten horen:
Een voorbeeld laat zien hoe deze aanpak de activiteiten van een van onze klanten, een grote e-commerce retailer, heeft veranderd.
Ze werden geconfronteerd met uitdagingen bij het bieden van een naadloze winkelervaring als gevolg van gefragmenteerde data in hun systemen. Klantgegevens waren verspreid over hun CRM, ERP, websiteplatform en tools voor supply chain management. Ze wilden deze databronnen samenvoegen om het gedrag van klanten beter te begrijpen, het voorraadbeheer te verbeteren en hun marketinginspanningen te personaliseren.
Door een datahub met Databricks te implementeren, centraliseerden we hun data in één cloudwarehouse. In Databricks ontwikkelden we workflows voor het verwerken en samenvoegen van website clickstream data, CRM klantprofielen, aankoopgeschiedenis uit het ERP en doorlooptijden van leveranciers uit hun supply chain systeem. Deze verrijkte dataset stelde de retailer in staat om:
Dit onderstreept het potentieel van een goed uitgevoerde datahub.
De keuze tussen point-to-point integratie en een data hub is niet alleen een technische, maar ook een strategische keuze. Point-to-point integratie is het meest geschikt voor use cases die real-time updates en synchronisatie met lage latentie vereisen. Naarmate bedrijven echter schalen, te maken krijgen met een toenemende complexiteit van gegevens en verrijkte inzichten nodig hebben voor analyses en activiteiten, wordt de hub-aanpak onmisbaar.
Door gebruik te maken van moderne datahubs kunnen organisaties hun gegevens centraliseren, transformeren en verrijken, waardoor beter geïnformeerde beslissingen, een betere operationele efficiëntie en geavanceerde toepassingen zoals machine learning en AI mogelijk worden. Bij i-spark weerspiegelt onze toewijding aan de datahubbenadering onze inzet om klanten te helpen het beste uit hun data te halen.
Of u nu marketinganalyses wilt verbeteren, activiteiten wilt stroomlijnen of de basis wilt leggen voor AI-gedreven inzichten, de datahubbenadering kan uw datastrategie klaarmaken voor de toekomst. Laat i-spark u begeleiden op deze reis naar een slimmere, datagestuurde toekomst.
We leveren maatwerk passend bij jouw organisatie voor een goede prijs. Geen enorme projecten met doorlooptijd van maanden, wij leveren in weken.