MG Software.
HomeOver onsDienstenPortfolioBlog
Contact
  1. Home
  2. /Kennisbank
  3. /Wat is een ETL-pipeline? - Uitleg & Betekenis

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.

Definitie

Een ETL-pipeline (Extract, Transform, Load) is een geautomatiseerd proces dat data extraheert uit bronnen, transformeert naar het gewenste formaat, en laadt in een doelsysteem zoals een data warehouse. Het vormt de ruggengraat van data engineering.

Technische uitleg

Het ETL-proces bestaat uit drie fasen. Extract haalt ruwe data op uit diverse bronnen: databases, API's, bestandssystemen, SaaS-applicaties en event streams. Transform past cleaning, normalisatie, aggregatie, deduplicatie en business-logica toe om ruwe data om te zetten naar een analyseklaar formaat. Load schrijft de getransformeerde data naar het doelsysteem. ELT (Extract, Load, Transform) is een moderne variant waarbij ruwe data eerst in het data warehouse wordt geladen en transformaties daar plaatsvinden met SQL, geschikt voor krachtige cloudoplossingen als BigQuery. Apache Airflow is de standaard orchestrator: DAGs (Directed Acyclic Graphs) definiëren afhankelijkheden tussen taken met scheduling, retries en alerting. dbt (data build tool) focust op de Transform-stap met SQL-modellen, testing en documentatie. Fivetran en Airbyte automatiseren de Extract- en Load-stap met kant-en-klare connectors. Idempotente pipelines garanderen dat herhaalde runs hetzelfde resultaat opleveren. Data quality checks valideren data op completeness, uniqueness en consistency.

Hoe MG Software dit toepast

MG Software bouwt ETL-pipelines voor klanten die data uit meerdere bronnen willen consolideren. We gebruiken Airflow voor orchestratie en dbt voor transformaties. Pipelines worden geautomatiseerd via schedules en gemonitord met alerting bij fouten. Dit stelt onze klanten in staat om betrouwbare, actuele data in hun analytics-omgeving te hebben.

Praktische voorbeelden

  • Een marketingteam dat een ETL-pipeline bouwt om dagelijks data uit Google Analytics, Facebook Ads en hun CRM te combineren in BigQuery voor een geïntegreerd marketingdashboard.
  • Een fintech-bedrijf dat met Airflow elke nacht transactiedata uit meerdere betaalproviders extraheert, normaliseert en in Snowflake laadt voor compliance-rapportage.
  • Een e-commerce platform dat dbt-modellen gebruikt om ruwe besteldata te transformeren naar geaggregeerde revenue-metrics per productcategorie, regio en tijdsperiode.

Gerelateerde begrippen

data warehousedatabasecloud computingmonitoringapi

Meer lezen

Meer over data warehousesDatabase fundamentenCloud computing uitleg

Gerelateerde artikelen

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.

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.

Wat is SaaS? - Uitleg & Betekenis

Ontdek wat SaaS (Software as a Service) betekent, hoe het werkt en waarom steeds meer bedrijven kiezen voor cloud-gebaseerde softwareoplossingen.

Veelgestelde vragen

Bij ETL worden data getransformeerd vóór het laden in het doelsysteem, typisch in een aparte verwerkingslaag. Bij ELT worden ruwe data eerst in het data warehouse geladen en daar getransformeerd met SQL. ELT is populairder bij moderne cloud data warehouses (BigQuery, Snowflake) die krachtig genoeg zijn om transformaties efficiënt uit te voeren.
Apache Airflow is de standaard voor pipeline-orchestratie. dbt is de beste tool voor SQL-gebaseerde transformaties. Fivetran of Airbyte zijn ideaal voor data-extractie met kant-en-klare connectors. Voor eenvoudige pipelines kan een combinatie van cron-jobs en Python-scripts volstaan. De keuze hangt af van complexiteit en schaal.
Implementeer idempotente taken zodat herhaalde runs veilig zijn. Voeg retry-logica toe met exponential backoff. Gebruik data quality checks om corrupte data vroegtijdig te detecteren. Monitor pipeline-runs met alerting bij failures. Houd een dead letter queue aan voor records die niet verwerkt kunnen worden en onderzoek deze periodiek.

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

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.

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.

Wat is SaaS? - Uitleg & Betekenis

Ontdek wat SaaS (Software as a Service) betekent, hoe het werkt en waarom steeds meer bedrijven kiezen voor cloud-gebaseerde softwareoplossingen.

MG Software
MG Software
MG Software.

MG Software ontwikkelt op maat gemaakte software, websites en AI-oplossingen die bedrijven helpen groeien.

© 2026 MG Software B.V. Alle rechten voorbehouden.

NavigatieDienstenPortfolioOver OnsContactBlog
ResourcesKennisbankVergelijkingenVoorbeeldenToolsRefront
LocatiesHaarlemAmsterdamDen HaagEindhovenBredaAmersfoortAlle locaties
IndustrieënJuridischEnergieZorgE-commerceLogistiekAlle industrieën