Data Engineering
Een robuuste data-infrastructuur die meegroeit met je organisatie en de basis legt voor advanced analytics en AI. Geen tijdelijke oplossingen, maar een toekomstbestendige basis.
Wat is Data Engineering?
Data engineering is het bouwen van de infrastructuur die al je data samenbrengt, transformeert en beschikbaar maakt voor analyse. Denk aan het aanleggen van de snelwegen en bruggen die je data moet afleggen om van bron naar inzicht te komen.
De kern is meestal een data warehouse of data lakehouse: een centrale opslagplaats waar data uit al je bronnen samenkomt. Hieromheen bouwen we geautomatiseerde pipelines die data ophalen, transformeren en laden. We zorgen voor data governance: wie mag wat zien, hoe lang bewaren we data, en hoe zorgen we dat definities consistent zijn.
Dit is geen eenmalig project maar het neerzetten van een platform. Een platform dat meegroeit met je organisatie, dat je team zelf kan uitbreiden, en dat de basis vormt voor alles wat je met data wilt doen: van simpele rapportages tot geavanceerde AI-modellen.
Modern data engineering draait om schaalbaarheid, onderhoudbaarheid en snelheid. We gebruiken infrastructure-as-code, automated testing, en CI/CD pipelines. Geen handmatige processen die breken als iemand op vakantie is.
Snel overzicht
- Doorlooptijd
- 6-16 weken
- Technologieën
- SnowflakeDatabricksBigQueryRedshiftdbt+9 meer
Wat levert het op?
Concrete resultaten die direct waarde toevoegen aan je organisatie.
- ✓Schaalbare data-architectuur die meegroeit met je organisatie
- ✓Geautomatiseerde data pipelines - geen handmatige processen meer
- ✓Data governance framework met duidelijke eigenaarschap en definities
- ✓Historische data beschikbaar voor trend-analyse en forecasting
- ✓Fundament voor BI, analytics en AI/ML toepassingen
- ✓Lagere kosten door efficiënte opslag en verwerking
- ✓Snellere time-to-insight: van vraag naar antwoord in minuten i.p.v. dagen
Hoe werken we?
Een gestructureerde aanpak die zorgt voor voorspelbare resultaten en minimale verstoring van je dagelijkse operatie.
Requirements & Architecture Design
We analyseren je huidige en toekomstige data-behoeften. Welke bronnen moeten aangesloten? Welke analyses wil je doen? We ontwerpen een architectuur die past bij je situatie: cloud, on-premise, of hybrid.
Infrastructuur Setup
We zetten de data warehouse of lakehouse op, configureren de cloud-omgeving, en implementeren security en access controls. Alles volgens best practices en met infrastructure-as-code.
Pipeline Development
We bouwen geautomatiseerde ETL/ELT pipelines die data ophalen uit je bronnen, transformeren naar het juiste formaat, en laden in je warehouse. Met scheduling, monitoring en error handling.
Data Modeling & Governance
We modelleren je data voor optimale query-performance en gebruiksgemak. We implementeren een data catalogus, definiëren business glossary, en zetten governance processen op.
Wat krijg je opgeleverd?
Concrete deliverables die je ontvangt na afronding van het project.
- →Operationeel data warehouse of lakehouse
- →Geautomatiseerde data pipelines voor al je bronnen
- →Data governance framework met rollen en verantwoordelijkheden
- →Data catalogus met documentatie van alle tabellen en velden
- →Monitoring en alerting voor pipeline health
- →Infrastructure-as-code voor reproduceerbaarheid
- →Uitgebreide documentatie en kennisoverdracht
Praktijkvoorbeeld
SaaS bedrijf met groeiende data-behoeften
De uitdaging
Een B2B SaaS bedrijf analyseerde data in Excel en Google Sheets. Met 50+ klanten en miljoenen events per dag werd dit onhoudbaar. Analyses duurden dagen, en niemand vertrouwde de cijfers.
Onze aanpak
We bouwden een modern data platform op Snowflake met dbt. Alle data - product analytics, CRM, financieel - kwam samen in één warehouse. Geautomatiseerde pipelines zorgden voor dagelijkse updates.
Het resultaat
Analyses die dagen duurden, kostten nu minuten. Het team kon zelf nieuwe analyses maken zonder IT. Churn prediction werd mogelijk, wat leidde tot 15% minder opzeggingen.
✓Ideaal voor
- 1Groeiende organisaties die een solide data-fundament nodig hebben
- 2Bedrijven die willen starten met advanced analytics of AI/ML
- 3Organisaties waar data-analyse nu te traag of te complex is
- 4Teams die worstelen met data silo's en inconsistente definities
- 5Bedrijven die hun data-infrastructuur willen moderniseren
✗Minder geschikt als
- 1Kleine organisaties met beperkte data en eenvoudige analyse-behoeften
- 2Bedrijven zonder dedicated IT/data resources voor beheer
- 3Situaties waar de business requirements nog niet duidelijk zijn
Veelgestelde vragen over Data Engineering
Antwoorden op de meest gestelde vragen. Staat jouw vraag er niet bij?Neem contact op
Cloud of on-premise?+
We adviseren meestal cloud (Snowflake, Databricks, BigQuery) vanwege schaalbaarheid, beheergemak en kosten. Maar we kunnen ook on-premise of hybrid werken als dat nodig is voor compliance of andere redenen.
Kunnen we dit zelf beheren na oplevering?+
Dat is het doel. We documenteren alles uitgebreid en trainen je team. De architectuur is zo opgezet dat je zelf bronnen kunt toevoegen en aanpassingen kunt doen. Voor complexe wijzigingen kun je altijd terugkomen.
Hoe lang duurt het voordat we resultaat zien?+
We werken in sprints en leveren incrementeel op. Na 4-6 weken heb je meestal al een werkend MVP met je belangrijkste databronnen. Daarna breiden we uit en verfijnen we.
Wat is het verschil met data integratie?+
Data integratie focust op het koppelen van systemen. Data engineering gaat verder: we bouwen een complete data-infrastructuur met warehouse, pipelines, transformaties en governance. Integratie is vaak een onderdeel van een data engineering project.
Gerelateerde diensten
Deze diensten worden vaak gecombineerd met Data Engineering.
Data Audit & Assessment
Weet in 2-4 weken precies waar je staat. Complete analyse van je data-infrastructuur met concrete roadmap.
Data Integratie
Al je systemen gekoppeld. Automatische sync tussen CRM, ERP, marketing tools en meer. Eén bron van waarheid.
AI-Readiness Programma
Van data-chaos naar AI-succes. Complete voorbereiding: data op orde, processen ingericht, strategie bepaald.
Klaar om te starten met Data Engineering?
Plan een vrijblijvend gesprek. We bespreken je situatie en kijken samen of Data Engineering de juiste oplossing is voor jouw organisatie.