Enable

Vlotte start met data

Build

Oplossingen op maat

Optimize

Optimaal rendement

Cloud Data Engineering

Cloud Data Engineering

Wat is Cloud Data Engineering?

Cloud data engineering is het ontwerpen, bouwen en onderhouden van systemen voor de opslag, verwerking en analyse van gegevens in een cloud computing omgeving. Dit omvat taken zoals:

  • Het creëren van datapipelines om gegevens te verplaatsen en te transformeren: Hierbij worden gegevens uit verschillende bronnen gehaald, opgeschoond en voorbereid, en in een centrale data store of een data lake geladen.
  • Het ontwerpen en implementeren van oplossingen voor gegevensopslag: Dit omvat het selecteren van de juiste gegevensopslagtechnologie (zoals een SQL-database, NoSQL-database of een datawarehouse) en het opzetten ervan in de cloud.
  • Het bouwen en onderhouden van systemen voor gegevensverwerking en -analyse: Dit omvat het gebruik van technologieën zoals Hadoop, Spark, of cloudgebaseerde gegevensverwerkings- en analysetools om gegevens in de cloud te verwerken en te analyseren.

Het doel van cloud data engineering is om waarde uit gegevens te halen door deze beschikbaar te maken voor analyse en besluitvorming. Hierbij kan worden gewerkt met gestructureerde en ongestructureerde gegevens en kan een verscheidenheid aan technologieën worden gebruikt om de gegevens op te slaan, te verwerken en te analyseren.

Wat-is-cloud-data-engineering

Cloud Data Engineering voor beginners

Als je aan de slag wilt met Cloud data engineering, zijn er een paar stappen die je best volgt:

 

  • Bouw een sterke basis in programmeren en datamanagement: Cloud data engineering omvat het werken met een verscheidenheid aan technologieën en tools, het is belangrijk om een sterke basis te hebben in programmering en data management concepten. Dit kan talen omvatten zoals Python of Java, en technologieën zoals SQL en NoSQL-databases.
  • Leer over cloud computing: Cloud data engineering omvat het werken met gegevens in een cloud computing-omgeving, het is belangrijk om een goed inzicht te hebben in cloud computing-concepten en -technologieën. Dit kan inhouden dat je meer leert over verschillende cloudproviders (zoals AWS, Azure of GCP) en de verschillende diensten die zij aanbieden voor het opslaan, verwerken en analyseren van gegevens.
  • Ervaring opdoen met data engineering tools en technologieën: Er zijn veel tools en technologieën die worden gebruikt op het gebied van data engineering in de cloud, zoals ETL-tools (extract, transform, load), data-integratieplatforms en big data-technologieën zoals Hadoop en Spark. Het kan nuttig zijn om ervaring op te doen met deze tools door online cursussen of hands-on projecten te volgen.
  • Laat je certificeren: Veel cloud providers bieden certificeringsprogramma’s aan voor hun data engineering tools en technologieën. Het behalen van een certificaat kan helpen om je expertise aan te tonen en kan je competitiever maken op de arbeidsmarkt.
  • Zoek naar mogelijkheden om praktische ervaring op te doen: Een van de beste manieren om te leren en je vaardigheden op het gebied van cloud data engineering op te bouwen, is door te werken aan echte projecten. Dit kan inhouden dat je stages of startersfuncties zoekt, of deelneemt aan hackathons of open source-projecten.

Voor- en nadelen van Cloud Data Engineering

Voordelen van cloud data engineering

  • Scalability: Cloud Data Engineering maakt het gemakkelijk om de hoeveelheid opslag en het verwerkingsvermogen te schalen op basis van de behoeften van het bedrijf, wat betekent dat je niet hoeft te investeren in dure hardware als je behoeften veranderen.
  • Flexibiliteit: Met Cloud Data Engineering kan je gemakkelijk nieuwe tools en technologieën toevoegen of verwijderen, afhankelijk van de behoeften van je bedrijf, wat betekent dat je  niet vastzit aan een bepaalde set tools of infrastructuur.
  • Kostenbesparing: Omdat je niet hoeft te investeren in dure hardware en softwarelicenties, kan je op lange termijn geld besparen met Cloud Data Engineering.
  • Betere samenwerking: Cloud Data Engineering maakt het gemakkelijker om samen te werken met andere afdelingen en teams, omdat je gemakkelijk toegang kan geven tot gegevens en tools via een internetverbinding.
  • Hoge beschikbaarheid: Cloud Data Engineering-providers bieden vaak hoge beschikbaarheid van gegevens en tools, wat betekent dat je minder last heeft van downtime en dat je altijd toegang hebt tot de gegevens en tools die je nodig hebt.

Nadelen van cloud data engineering

  • Kosten: Cloud Data Engineering kan duurder zijn dan het gebruik van on-premises hardware en software, vooral als je grote hoeveelheden data verwerkt of als je de diensten van de cloudprovider voor langere tijd gebruikt.
  • Afhankelijkheid van de internetverbinding: Als je cloudgebaseerde diensten gebruikt, ben je afhankelijk van een stabiele internetverbinding om toegang te krijgen tot je data en diensten. Als de verbinding wegvalt, kan dit leiden tot onderbrekingen in je werkzaamheden.
  • Beveiliging: Hoewel de cloudproviders doorgaans hoogwaardige beveiligingsmaatregelen hebben, bestaat er altijd een beperkt risico op datalekken of cyberaanvallen. Dit kan leiden tot reputatieschade of financiële verliezen voor je bedrijf.
  • Migratie: Het migreren van data naar de cloud kan tijdrovend en complex zijn, vooral als je grote hoeveelheden data hebt of als je afhankelijk bent van legacy-systemen. Dit kan leiden tot onderbrekingen van je werkzaamheden en extra kosten.
  • Gebrek aan flexibiliteit: Sommige cloudgebaseerde diensten bieden minder flexibiliteit dan on-premises oplossingen, bijvoorbeeld als het gaat om het aanpassen van hardware- of softwareconfiguraties. Dit kan leiden tot beperkingen van je werkzaamheden en inefficiënties.

Wanneer is Cloud Data Engineering interessant?

  • Schaalbaarheid: Cloud data engineering maakt het mogelijk om de capaciteit van je dataverwerkingsinfrastructuur op elk moment te verhogen of te verlagen, afhankelijk van je behoefte. Dit kan helpen om kosten te besparen en tegelijkertijd te voldoen aan de toenemende vraag naar dataverwerking.
  • Flexibiliteit: Met cloud data engineering kan je gemakkelijk nieuwe toepassingen of workloads toevoegen of verwijderen, zonder dat je hoeft te investeren in nieuwe hardware of software. Dit geeft je de flexibiliteit om snel te reageren op veranderende behoeften.
  • Betrouwbaarheid: Cloudopslagdiensten bieden hoge beschikbaarheid en gegevensbescherming, wat betekent dat je data altijd beschikbaar is en veilig is opgeslagen. Dit helpt om het vertrouwen van je klanten en medewerkers te vergroten.
  • Kostenbesparing: Door gebruik te maken van cloud data engineering kan je de kosten voor hardware, software en onderhoud verminderen. Je betaalt alleen voor de diensten die je gebruikt, wat helpt om de totale kosten te verlagen.
  • Snelheid: Cloud data engineering maakt het mogelijk om snel grote hoeveelheden data te verwerken en te analyseren, wat helpt om snel inzichten te verkrijgen en beslissingen te nemen.
  • Collaboratie: Cloud data engineering maakt het gemakkelijker om samen te werken aan data-analyses en -projecten, omdat gegevens op één centrale locatie worden opgeslagen en gemakkelijk kunnen worden gedeeld met teamleden.
  • Innovatie: Cloud data engineering kan helpen om innovatie te stimuleren door het maken van nieuwe data-driven toepassingen en diensten mogelijk te maken. Dit leidt tot nieuwe bronnen van inkomsten en concurrentievoordeel.
Wanneer-cloud-data-engineering-interessant

Standaarden binnen Cloud Data Engineering

Er zijn geen specifieke standaarden vastgelegd voor cloud data engineering, maar er zijn wel enkele best practices die vaak worden gebruikt in de industrie. Deze best practices kunnen helpen om de kwaliteit, betrouwbaarheid en prestaties van je cloud data engineering-oplossing te verbeteren.

  • Gebruik van een cloudopslagdienst: Dit helpt om je data op een schaalbare en betrouwbare manier op te slaan.
  • Gebruik van een datawarehouse: Dit helpt om je data te structureren en te verwerken op een manier die geschikt is voor analyses en rapportage.
  • Gebruik van een ETL-tool (Extract, Transform, Load): Dit helpt om data te verzamelen van verschillende bronnen, deze te transformeren naar een gewenst formaat en deze vervolgens te laden in een datawarehouse.
  • Gebruik van een visualisatietool: Dit helpt om inzichten te verkrijgen uit je data door middel van dashboards en rapporten.
  • Toepassen van data governance: Dit zorgt ervoor dat je data op een consistente en betrouwbare manier wordt beheerd en gebruikt.
  • Gebruik van beveiligingsmaatregelen: Dit helpt om de beveiliging van je data te waarborgen en te voldoen aan compliance-eisen.

Het is ook belangrijk om rekening te houden met de specifieke behoeften van je bedrijf en om te kiezen voor tools en technologieën die het beste aansluiten bij deze behoeften.

Cloud Data Engineering vs Big Data Engineering

Big Data Engineering en Cloud Data Engineering zijn twee termen die vaak in verband worden gebracht met het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden data, maar er zijn enkele belangrijke verschillen tussen deze twee discipline. 

  • Doel: Big Data Engineering richt zich op het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden data, terwijl Cloud Data Engineering zich richt op het gebruik van cloud computing-technologieën om data te verwerken en te analyseren.
  • Technologieën: Big Data Engineering maakt vaak gebruik van specifieke technologieën, zoals Hadoop en Spark, terwijl Cloud Data Engineering gebruikmaakt van cloud computing-technologieën, zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud Platform (GCP).
  • Schaalbaarheid: Big Data Engineering is ontworpen om te werken met grote hoeveelheden data en biedt hoge schaalbaarheid, terwijl Cloud Data Engineering kan profiteren van de schaalbaarheid van de cloud om te werken met grote hoeveelheden data.
  • Flexibiliteit: Cloud Data Engineering biedt meer flexibiliteit dan Big Data Engineering, omdat het gebruikmaakt van cloud computing-technologieën die gemakkelijk kunnen worden gebruikt en geschaald naar behoefte.

  • Kosten: Cloud Data Engineering kan in sommige gevallen goedkoper zijn dan Big Data Engineering, omdat het gebruikmaakt van pay-per-use-modellen voor cloud computing-diensten in plaats van het aanschaffen en onderhouden van specifieke hardware.