Wat is Data Engineering?

Hoewel de term 'data engineering'niet kan worden toegeschreven aan een bepaald moment, loopt de ontwikkeling wel parallel aan die van informatietechnologie en de groei van data. Deze evolutie begon in de jaren '60 en '70 met de opkomst van de eerste databases en bestandssystemen, waardoor de basis werd gelegd voor georganiseerde dataopslag. In de jaren '80 en '90 zorgde de introductie van relationele databases en het concept van data warehousing voor een verdieping van de noodzaak van data integratie en -transformatie.

De 21e eeuw bracht de big data revolutie en de opkomst van cloud computing, wat nieuwe uitdagingen en mogelijkheden introduceerde in de verwerking en analyse van enorme gegevensvolumes. Dit leidde tot de ontwikkeling van big data technologieën en cloud native data engineering praktijken.

Vandaag de dag is data engineering onmisbaar voor het beheer van de data infrastructuur in organisaties. Het helpt bij het bouwen van schaalbare data architecturen, het integreren van analytics en het toepassen van machine learning modellen. Door de jaren heen is de focus verlegd van dataopslag en -beheer naar het mogelijk maken van complexe data-analyse en -verwerking.

Simpel gezegd, data engineering is het fundament dat het mogelijk maakt om op grote schaal met data te werken. Het is een vakgebied binnen de informatica en datawetenschap dat zich richt op de praktische toepassing van datamanagementtechnieken en principes. Het omvat het ontwerpen, bouwen en beheren van systemen voor het verzamelen, opslaan, toegankelijk maken, en analyseren van grote sets van gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

De kern van data engineering ligt in het creëren van betrouwbare infrastructuren die data op efficiënte wijze verwerken, zodat deze kan worden gebruikt voor analytische doeleinden, business intelligence en andere data-gedreven initiatieven. Zonder data engineering zou het onmogelijk zijn om de bergen ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten.

Data engineering omvat een reeks kernaspecten die essentieel zijn voor het effectief beheren en benutten van data binnen een organisatie. Deze aspecten vormen de basis van de data-infrastructuur die nodig is voor data-analyse, business intelligence, data science, en andere data-gedreven processen. Hieronder volgen de belangrijkste kernaspecten van data engineering:

1. Dataopslag en -beheer

• Ontwerp van databases: het kiezen van de juiste databasetypen (relationeel, NoSQL, time-series, etc.) gebaseerd op de behoeften en het soort data.
• Data warehousing: het ontwikkelen van een centrale opslagplaats voor data die uit verschillende bronnen wordt verzameld, wat analyses op grote schaal mogelijk maakt.
• Data lakes: het opzetten van data lakes voor het opslaan van ruwe data in zijn oorspronkelijke formaat, wat flexibiliteit biedt voor toekomstige verwerking en analyse.

2. Data-integratie en ETL (Extract, Transform, Load)

• Data extractie: het verzamelen van data uit diverse interne en externe bronnen.
• Data transformatie: het schoonmaken, aggregeren en transformeren van data om consistentie, kwaliteit en bruikbaarheid te waarborgen.
• Data loading: het efficiënt laden van getransformeerde data in een doelsysteem zoals een database, data warehouse, of data lake.

3. Big Data verwerking

• Schalen: ontwerpen van systemen die efficiënt kunnen omgaan met groeiende hoeveelheden data.
• Distributed computing: het gebruik van technologieën zoals Hadoop en Spark om grote datasets over meerdere servers te verwerken.

4. Data pipelining en workflow automatisering

• Automatisering: het opzetten van geautomatiseerde pipelines die data door verschillende verwerkingsstappen leiden, vaak in real-time.
• Monitoring: het continu monitoren van data pipelines om prestaties te waarborgen en snel op problemen te kunnen reageren.

5. Data kwaliteit en -governance

• Datakwaliteit: het implementeren van processen voor het continu waarborgen van de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van data.
• Data governance: het opstellen van beleid en procedures rondom data-toegang, -beveiliging, en -compliance om te voldoen aan wettelijke en zakelijke eisen.

6. Data-beveiliging en -privacy

• Beveiligingsmaatregelen: het implementeren van technieken zoals encryptie, toegangscontroles en auditing om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang.
• Privacy: het naleven van privacywetten en -regelgevingen zoals GDPR, waarbij zorgvuldig wordt omgegaan met persoonlijke en gevoelige informatie.

7. Prestatieoptimalisatie

• Optimalisatie: het finetunen van systemen en queries om de prestaties te maximaliseren, vooral bij het werken met grote volumes data.

Data engineers ontwerpen, bouwen en onderhouden systemen die grote hoeveelheden gegevens opslaan, transporteren en transformeren. Zij zorgen ervoor dat data toegankelijk, schoon en veilig is, waardoor data-analisten en wetenschappers hun magie kunnen verrichten.

Het zijn als het ware de architecten die de blauwdrukken tekenen voor dataverwerkingssystemen, van het verzamelen van gegevens uit diverse bronnen tot het voorbereiden van deze gegevens voor analyse. Hun werk is fundamenteel voor het mogelijk maken van data-analyse, business intelligence, en data science initiatieven. De voornaamste taken van een data engineer:

• Ontwerpen, bouwen, en onderhouden van databases, data warehouses en data lakes.
• Ontwikkelen en implementeren van ETL (Extract, Transform, Load) processen voor dataverzameling, -transformatie, en -lading.
• Bouwen van geautomatiseerde data pipelines voor continue data-verwerking, vaak in real-time.
• Ontwikkelen van systemen voor het verwerken van grote datasets met technologieën zoals Hadoop en Spark.
• Waarborgen van datakwaliteit en het implementeren van data-governance beleid en procedures.
• Implementeren van beveiligingsmaatregelen zoals encryptie en toegangsbeheer om data te beschermen.
• Monitoren en optimaliseren van de prestaties van de data-infrastructuur voor efficiënte data-verwerking.

Naast data engineer, zijn er diverse functies en rollen binnen organisaties die zich bezighouden met data. Elk van deze rollen draagt bij aan het verzamelen, verwerken, analyseren en interpreteren van data, maar ze richten zich op verschillende aspecten van dit proces. Hier zijn enkele van de belangrijkste functies die werken met data:

• Data Analist: verzamelen, verwerken en analyseren van data om rapporten en dashboards te creëren die zakelijke besluitvorming ondersteunen.
• Data Scientist: het analyseren en modelleren van complexe data, interpreteren van resultaten voor strategische inzichten, het ontwerpen van experimenten en het visualiseren van data voor duidelijke communicatie.
• Business Analist: fungeren als de schakel tussen bedrijfsprocessen en IT door zakelijke vereisten te vertalen naar datagestuurde oplossingen.
• Database Administrator (DBA): ontwerpen, implementeren, onderhouden en repareren van de database van een organisatie. Zorgen voor de veiligheid en integriteit van data.
• Data Engineer: ontwikkelen, testen en onderhouden van architecturen, zoals databases en grote dataverwerkingssystemen. Voorbereiden van "big data" voor analytische of operationele doeleinden.
• Machine Learning Engineer: ontwerpen en implementeren van machine learning applicaties en systemen. Werken nauw samen met data scientists om algoritmes te ontwikkelen die kunnen leren van en actie ondernemen op data.
• Data Architect: ontwerpen van de blauwdruk voor het beheren van data en integreren van verschillende datastromen binnen een organisatie. Zorgen voor dat de dataarchitectuur ondersteunend is aan data-analyse en -verwerking.
• BI (Business Intelligence) Developer: ontwikkelen van strategieën en oplossingen voor de transformatie van data in bruikbare business intelligence die strategische en operationele beslissingen ondersteunt.

Wil jij je aan de slag met Data en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, networking, security, big data, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!