Wat is Data Engineering? - Uitleg & Betekenis
Leer wat data engineering is, hoe datapipelines en data-infrastructuur werken en waarom de moderne data stack essentieel is voor datagedreven organisaties.
Definitie
Data engineering is de discipline die zich richt op het ontwerpen, bouwen en onderhouden van systemen en infrastructuur voor het verzamelen, opslaan, verwerken en beschikbaar maken van data op schaal. Data engineers bouwen de fundamenten waarop data-analyse en machine learning mogelijk worden.
Technische uitleg
Data engineering omvat het bouwen van datapipelines die data extraheren uit bronnen (databases, API's, bestanden), transformeren en laden in doelsystemen. Traditioneel werd ETL (Extract, Transform, Load) gebruikt, maar de moderne data stack verschuift naar ELT (Extract, Load, Transform) waarbij ruwe data eerst in een data warehouse wordt geladen en daar wordt getransformeerd. Tools als Apache Airflow, Dagster en Prefect orkestreren complexe workflows. Streaming pipelines met Apache Kafka of Apache Flink verwerken data in real-time. De moderne data stack bestaat uit componenten als Fivetran of Airbyte voor data-ingestie, Snowflake of BigQuery als cloud data warehouse, dbt voor transformaties en tools als Great Expectations voor datakwaliteit. Data modeling met dimensionele modellen of Data Vault 2.0 structureert data voor efficiënte analyse. Observability-tools monitoren pipelinegezondheid, data freshness en schema-wijzigingen. DataOps past DevOps-principes toe op dataworkflows met versiebeheer, CI/CD en geautomatiseerd testen.
Hoe MG Software dit toepast
MG Software helpt organisaties met het opzetten van schaalbare data-infrastructuur. We bouwen datapipelines die data uit diverse bronnen integreren, transformeren en beschikbaar maken voor analyse en besluitvorming. Of het nu gaat om een eenvoudige ETL-pipeline of een uitgebreide real-time data-architectuur, we ontwerpen oplossingen die meegroeien met de behoeften van onze klanten.
Praktische voorbeelden
- Een retailbedrijf dat een datapipeline bouwt die verkoopdata uit 50+ winkels, webshop-events en CRM-data combineert in een centraal data warehouse voor uniforme rapportage.
- Een logistiek bedrijf dat met Apache Kafka een streaming pipeline opzet die GPS-data van vrachtwagens in real-time verwerkt voor route-optimalisatie en bezorgvoorspellingen.
- Een marketingbureau dat met dbt en Snowflake een self-service analytics platform bouwt waar analisten zelf queries kunnen schrijven op gestructureerde, betrouwbare datasets.
Gerelateerde begrippen
Veelgestelde vragen
Klaar om te starten?
Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.
Neem contact opGerelateerde artikelen
Wat is een ETL-pipeline? - Uitleg & Betekenis
Leer wat een ETL-pipeline is, hoe Extract/Transform/Load werkt met tools als Airflow en dbt, en waarom het essentieel is voor data engineering.
Wat is een Data Lake? - Uitleg & Betekenis
Leer wat een data lake is, hoe schema-on-read werkt en wat de verschillen zijn tussen een data lake en een data warehouse voor grootschalige dataopslag.
Data Migratie Voorbeelden - Veilige Overgang naar Nieuwe Systemen
Bekijk data migratie voorbeelden voor veilige systeemovergangen. Leer hoe ETL-processen, datavalidatie en rollback-strategieën een risicoloze migratie waarborgen.
Wat is een API? - Uitleg & Betekenis
Leer wat een API (Application Programming Interface) is, hoe het werkt en waarom APIs essentieel zijn voor moderne softwareontwikkeling en integraties.