Eén opslag laag voor BI en AI, of twee parallelle werelden

De klassieke scheiding hield jarenlang stand. Een data warehouse voor gestructureerde BI, een data lake voor data science. Twee stacks, twee teams, twee definities, en altijd het werk om ze te verzoenen.

Het kantelpunt zijn open table formats. Iceberg en Delta brengen ACID transacties, schema evolutie en versiebeheer naar object storage, op een manier waar BI tools en machine learning frameworks beide mee uit de voeten kunnen. In het State of the Data Lakehouse onderzoek van Dremio uit 2024 gaf 65% van respondenten aan inmiddels het merendeel van hun analytics op een lakehouse te draaien, 70% verwacht dat binnen drie jaar, en 42% migreerde daarvoor weg van een cloud data warehouse.

Wie blijft hangen in twee parallelle stacks verdubbelt kosten en houdt definities uit elkaar. Wie convergeert, levert dashboards en AI antwoorden op dezelfde gegovernde laag.

‍

Warehouse, data lake en lakehouse, het verschil voor jouw business

Drie patronen, drie business profielen. We blijven op patroon niveau. Voor vendor afwegingen, zoals Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric of BigQuery, verwijzen we naar onze tools sectie.

Een klassiek data warehouse is gestructureerd en levert voorspelbare performance op SQL workloads. Het werkt uitstekend waar audit en consistentie zwaar wegen. Ongestructureerde data en machine learning passen er moeizaam in.

Een data lake is het tegenovergestelde. Goedkope opslag op object storage, alle formaten welkom, ideaal voor exploratie. Zonder strakke governance verandert een lake in een dump waar niemand meer weet welke dataset de waarheid is.

Een lakehouse combineert de twee. Object storage als basis, open table formats erbovenop, ACID transacties ingebouwd. BI tools en machine learning draaien er rechtstreeks op, governance is centraal geregeld. Voor groeiende organisaties met serieuze AI ambities is dit de richting, mits de discipline er ook is om het zo te bouwen.

‍

Wat wij bouwen in de opslag en analyselaag

Onze aanpak bestaat uit vier samenhangende onderdelen. Soms doen we ze allemaal, soms één. We werken vanaf dag één met jouw mensen en dragen kennis over, zodat jouw team de laag zelfstandig kan evolueren.

Inrichting op open formaten en scheiding tussen storage en compute

We bouwen warehouse of lakehouse op open formaten zoals Parquet, Iceberg en Delta, met scheiding tussen storage en compute. Meerdere engines kunnen de data lezen, en je schaalt opslag en rekenkracht onafhankelijk. Een vendor wissel wordt een verhuizing, geen verbouwing.

De goudlaag waar dashboards en AI uit putten

Een warehouse of lakehouse zonder goudlaag is opslag, geen sturingsinstrument. Wij richten de goudlaag in als de plek waar business klare datasets leven, met heldere definities, eigenaarschap en versies. Dashboards en AI agents putten uit één bron. Voor de modelleer keuzes zelf verwijzen we naar onze pagina data modelleren.

Performance, kosten en queryoptimalisatie

Een opslag laag die snel reageert en betaalbaar blijft is geen toeval. We maken bewuste keuzes in partitionering, clustering en materialisatie. Op cloud platformen ontsporen compute kosten anders snel. FinOps op opslag niveau bouwen we mee in.

Lineage, governance en audit op de opslag laag

Lineage is geen extra tool, maar een eigenschap van de opslag laag. Open table formats leggen schema evolutie en historische versies vast op transactie niveau. Wij bouwen daarop voort met catalogus, toegangscontroles en audit logging. Voor organisaties met AI Act of DORA verplichtingen is dit de voorwaarde om in productie te durven gaan.

Voor wie werken wij, en welke keuze past wanneer

Onze gesprekspartners zijn ondernemers, CEO's, CFO's, CTO's en MT leden bij bedrijven met 100 tot 2.500 medewerkers in Nederland. Per sector zien we andere opslag dilemma's:

- E commerce: lakehouse loont vrijwel altijd. Klantgedrag, marketing en logistiek komen samen op één laag, met ruimte voor BI én modellen voor aanbevelingen en attributie.

- Retail: vaak een combinatie. Voorraad en kassa in een warehouse, e commerce en klantgedrag in een lakehouse, één goudlaag eroverheen.

- Zakelijke dienstverlening: een klassiek warehouse volstaat vaak. Lakehouse loont pas wanneer documenten of communicatie serieus mee moeten doen.

- Financiële dienstverlening: warehouse met sluitende audit trail blijft de basis. Lakehouse landt alleen waar lineage en compliance overtuigend zijn ingericht.

‍

Wat onderscheidt ons

Business, organisatie en techniek samen op nr. 1

Een opslag laag dient zichzelf niet. Wij ontwerpen warehouse en lakehouse vanuit de vraag die de business stelt en de organisatie die ermee werkt. Onze mensen schakelen tussen MT kamer en engineering team zonder vertaler ertussen.

Data engineers met een AI hart

De AI ambities die nu op directie tafels liggen, vragen om een opslag laag die er klaar voor is. Lakehouse op open formats, gegovernde goudlaag, een semantische laag die agents kunnen bevragen. Wie zijn laag nu zo neerzet, hoeft over twee jaar geen aparte AI stack te bouwen.

Kennisoverdracht in ons DNA

Een opslag laag die alleen wij begrijpen is een continuïteitsrisico. Daarom werken we met heldere patronen, documenteren we keuzes en leiden we jouw team op om de laag zelfstandig te onderhouden. Hoe sneller jullie ons niet meer nodig hebben, hoe beter we ons werk hebben gedaan.

Wanneer is een data warehouse of lakehouse traject waardevol

Soms is een gerichte aanscherping op één laag sneller dan een vervangingstraject. In deze situaties zien we dat een serieus traject wel het verschil maakt:

- De opslag laag is organisch gegroeid en niemand weet nog welke dataset de waarheid bevat

- AI plannen liggen op tafel, maar de data ligt verspreid over warehouse, data lake en losse exports

- Compute kosten lopen sneller op dan het datavolume

- BI dashboard en machine learning model rekenen op verschillende cijfers

- Compliance eisen rond lineage en audit zijn aangescherpt, de huidige laag is daar niet op gebouwd

‍

Herkenbaar? Dan is een gesprek waarschijnlijk de moeite waard.

‍

Plan een Data Impact Sessie

Een Data Impact Sessie duurt 90 minuten en is kosteloos. We kijken samen naar jullie huidige opslag laag en geven minimaal drie aanknopingspunten: waar de grootste risico's of bottlenecks zitten, welk patroon het meeste rendement oplevert, en in welke volgorde je de stap kunt zetten zonder dat de bestaande BI omvalt. Soms past een traject, soms volstaat een gerichte aanscherping. Dat zeggen we dan ook.

Plan een: Data Impact Sessie