Wat zijn Data Engineering platformen?
Binnen Data Engineering wordt gebruik gemaakt van verschillende platformen. Dit zijn de meest gekende Data Engineering platformen:
Apache Hadoop
Hadoop is geschikt voor het verwerken van gegevens in een batch-modus en is bedoeld voor gebruik op grote clusters.
Apache Spark
Spark is geschikt voor zowel batch-verwerking als stream-verwerking en kan worden gebruikt op grote clusters of op individuele servers.
Google Cloud Platform
Amazon Web Servies (AWS)
Microsoft Azure
Talend
Data Engineering platformen voor beginners
Er zijn enkele algemene stappen die je kan volgen om de eerste stappen te zetten met data engineering platformen:
- Bepaal je doelen: Voordat je begint met het gebruik van een data engineering platform, is het belangrijk om te bepalen wat je precies wilt bereiken. Wil je bijvoorbeeld gegevens verzamelen uit verschillende bronnen en deze integreren, of wil je gegevens verwerken en analyseren om inzichten te verkrijgen? Door je doelen te bepalen, kies je het juiste platform en zorg je ervoor dat je de juiste stappen volgt om je doelen te bereiken.
- Kies een platform: Er zijn verschillende data engineering platformen beschikbaar, het is belangrijk om een platform te kiezen dat het beste aansluit bij je behoeften en doelen. Bekijk verschillende platformen en vergelijk hun functies, prijzen en gebruiksvriendelijkheid om te bepalen welk platform het beste bij je doelen past.
- Installeer en configureer het platform: Volg de stappen om het gekozen platform te installeren en te configureren. Dit kan variëren afhankelijk van het platform en je specifieke behoeften.
- Verzamel gegevens: Verzamel de gegevens die je wilt verwerken met behulp van het data engineering platform. Dit kan vanuit verschillende bronnen komen, zoals databases, bestanden of externe API’s.
- Transformeer en bewerk de gegevens: Gebruik het data engineering platform om de gegevens te transformeren en te bewerken volgens je specifieke behoeften. Dit kan bijvoorbeeld het samenvoegen van verschillende bronnen, het schoonmaken van gegevens of het toepassen van berekeningen zijn.
- Sla de gegevens op: Sla de verwerkte gegevens op in het data engineering platform zodat ze beschikbaar zijn voor toekomstig gebruik.
- Analyseer de gegevens: Gebruik het data engineering platform om de gegevens te analyseren en inzichten te verkrijgen. Bijvoorbeeld het uitvoeren van statistische analyses of het gebruik van machine learning-modellen.
Deze algemene stappen kan je volgen om aan de slag te gaan met data engineering platformen. Houd er rekening mee dat de specifieke stappen die nodig zijn kunnen variëren per platform. Ook je doelen hebben een grote invloed op de te volgen stappen.
Voor- en nadelen van Data Engineering platformen
Voordelen van data engineering platformen
- Schaling: Data engineering platformen kunnen worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en te analyseren. Dit is handig als je met grote hoeveelheden gegevens werkt die niet op een enkele server passen. Sommige platformen, zoals Apache Hadoop en Apache Spark, kunnen worden gebruikt op clusters van commodity hardware en bieden daarmee de mogelijkheid om gegevens te verwerken op een schaalbare manier.
- Efficiëntie: Data engineering platformen kunnen worden gebruikt om gegevens te verwerken en te analyseren op een efficiënte manier. Sommige platformen, zoals Apache Spark, maken gebruik van in-memory data processing om snel gegevens te verwerken.
- Flexibiliteit: Data engineering platformen bieden vaak verschillende manieren om gegevens te verwerken en te analyseren. Wat flexibiliteit biedt bij het uitvoeren van verschillende soorten analyses. Bijvoorbeeld: sommige platformen bieden ondersteuning voor batch-verwerking, stream-verwerking en interactieve verwerking, wat de mogelijkheid biedt om gegevens op verschillende manieren te verwerken.
- Integratie met andere tools: Data engineering platformen kunnen vaak worden geïntegreerd met andere tools en platforms, zoals data visualisatie-tools en machine learning-platformen. Dit kan handig zijn als je wilt samenwerken met andere teams of als je gebruik wilt maken van de functies van andere tools.
- Gebruiksvriendelijkheid: Sommige data engineering platformen bieden een gebruiksvriendelijke interface. Dat maakt het eenvoudiger om gegevens te verwerken en te analyseren zonder dat je hoeft te coderen.
Nadelen van data engineering platformen
- Kosten: Sommige data engineering platformen, zoals commerciële platformen, zijn duur om te gebruiken. Dit kan een belemmering vormen voor sommige organisaties die met een beperkt budget werken.
- Complexiteit: Sommige data engineering platformen zijn complex om te gebruiken en te beheren. Vooral als je niet vertrouwd bent met het platform of met het verwerken en analyseren van gegevens in het algemeen. Dit kan leiden tot een leercurve en kan extra tijd en moeite kosten om het platform te leren gebruiken.
- Afhankelijkheid van internet: Sommige data engineering platformen, zoals cloud-based platformen, zijn afhankelijk van een stabiele internetverbinding om te functioneren. Als je in een gebied met een slechte internetverbinding werkt, vormt dit een belemmering voor het gebruik van het platform.
- Beveiligingsrisico’s: Als je gegevens opslaat en verwerkt met behulp van een data engineering platform, moet je ervoor zorgen dat de gegevens veilig zijn en niet kunnen worden gekraakt of gestolen. Dit kan een uitdaging zijn, vooral als je met gevoelige gegevens werkt.
- Vernieuwingsrisico: Data engineering platformen verouderen snel en nieuwe versies van het platform kunnen nieuwe functies bevatten die niet compatibel zijn met bestaande code of workflows. Dit kan leiden tot extra werk om bestaande systemen te updaten of aan te passen aan nieuwe versies van het platform.
Wanneer zijn Data Engineering platformen interessant?
Data engineering platformen zijn interessant in verschillende situaties.
- Als je grote hoeveelheden gegevens verwerkt: Data engineering platformen worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en te analyseren. Dat is handig als je met grote hoeveelheden gegevens werkt die niet op een enkele server passen.
- Als je gegevens van verschillende bronnen wilt integreren: Data engineering platformen worden gebruikt om gegevens te integreren van verschillende bronnen, zoals databases, bestanden en externe API’s. Dit is handig als je wilt samenwerken met andere teams of als je gegevens wilt combineren om inzichten te verkrijgen.
- Als je gegevens wilt verwerken in batch- of stream-modus: Sommige data engineering platformen bieden ondersteuning voor batch-verwerking, stream-verwerking of beide. Dat biedt flexibiliteit bij het uitvoeren van verschillende soorten analyses.
- Als je gegevens wilt analyseren om inzichten te verkrijgen: Data engineering platformen worden gebruikt om gegevens te analyseren en inzichten te verkrijgen, bijvoorbeeld door het uitvoeren van statistische analyses of het gebruik van machine learning-modellen.
- Als je gegevens wilt opslaan voor toekomstig gebruik: Data engineering platformen worden gebruikt om gegevens op te slaan voor toekomstig gebruik, wat handig is als je gegevens wilt bewaren voor latere analyses of als je gegevens wilt delen met andere teams.
Gelijkenissen tussen Data Engineering platformen
Er zijn enkele standaarden die gelden voor sommige data engineering platformen, zoals:
- SQL (Structured Query Language): Dit is een standaard programmeertaal voor het communiceren met databases. SQL wordt vaak gebruikt met data engineering platformen om gegevens op te slaan, te bewerken en te analyseren.
- ETL (Extract, Transform, Load): Dit is een standaardproces voor het verzamelen van gegevens vanuit verschillende bronnen, het transformeren van de gegevens volgens specifieke behoeften en het laden van de gegevens in een doeldatabase. ETL-tools zijn vaak beschikbaar in data engineering platformen en worden gebruikt om gegevens te integreren en te verwerken.
- ELT (Extract, Load, Transform): Dit is een variant op het ETL-proces waarbij de gegevens worden geladen in een doeldatabase voordat ze worden getransformeerd. ELT-tools zijn vaak beschikbaar in data engineering platformen en worden gebruikt om gegevens te integreren en te verwerken.
- API’s (Application Programming Interfaces): API’s zijn interfaces die worden gebruikt om programma’s te laten communiceren met andere systemen of diensten. Sommige data engineering platformen bieden API’s die worden gebruikt om gegevens op te halen vanuit externe bronnen of om gegevens te delen met andere systemen.
- Data lakes: Een data lake is een centrale opslagplaats voor alle soorten gegevens, gestructureerd en ongestructureerd, die worden verzameld op één plaats. Data lakes worden vaak gebruikt in combinatie met data engineering platformen om gegevens op te slaan en te verwerken voor later gebruik.
Data Engineering platformen technologieën
Apache Hadoop
Dit is een open source-platform voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens op clusters van commodity hardware. Hadoop biedt ondersteuning voor batch-verwerking en is geschikt voor het verwerken van gegevens in een distributieve omgeving.
Apache Spark
Dit is een open source-platform voor het verwerken van gegevens op grote schaal. Spark biedt ondersteuning voor batch-verwerking, stream-verwerking en interactieve verwerking en maakt gebruik van in-memory data processing om snelheid te bieden bij het verwerken van gegevens.
Apache Flink
Dit is een open source-platform voor het verwerken van gegevens in real-time. Flink biedt ondersteuning voor stream-verwerking en biedt een hoge doorvoersnelheid en lage latentie.
AWS Glue
Dit is een cloud-based data engineering platform van Amazon Web Services (AWS). Glue biedt ETL-tools voor het verzamelen van gegevens vanuit verschillende bronnen, het transformeren van de gegevens volgens specifieke behoeften en het laden van de gegevens in een doeldatabase.
Google Cloud Data fusion
Dit is een cloud-based data engineering platform van Google Cloud. Data Fusion biedt ETL-tools voor het verzamelen van gegevens vanuit verschillende bronnen, het transformeren van de gegevens volgens specifieke behoeften en het laden van de gegevens in een doeldatabase.
Azure Data Factory
Dit is een cloud-based data engineering platform van Microsoft Azure. Data Factory biedt ETL-tools voor het verzamelen van gegevens vanuit verschillende bronnen, het transformeren van de gegevens volgens specifieke behoeften en het laden van de gegevens in een doeldatabase.
Talend
Dit is een commercieel data engineering platform met een focus op ETL-processen. Talend biedt een gebruiksvriendelijke interface en integraties met verschillende bronnen en doeldatabases.
Informatica PowerCenter
Dit is een commercieel data engineering platform met een focus op ETL-processen. PowerCenter biedt een gebruiksvriendelijke interface en integraties met verschillende bronnen en doeldatabases.
Data Engineering Platformen programeertalen
Er zijn verschillende programmeertalen die worden gebruikt bij data engineering platformen, afhankelijk van het platform en de behoeften van de organisatie. Hier zijn enkele programmeertalen die vaak worden gebruikt:
Java
Java is een populaire programmeertaal die wordt gebruikt voor het ontwikkelen van allerlei soorten software, waaronder data engineering platformen. Java is efficiënt, stabiel en wijdverbreid, wat het een geschikte taal maakt voor het bouwen van data engineering platformen.
Python
Scala
Scala is een programmeertaal die is ontworpen voor concurrentie programmering. Scala wordt vaak gebruikt in combinatie met Apache Spark, een data engineering platform, vanwege de efficiëntie en schaalbaarheid van Scala.
SQL (Structured Query Language)
SQL is een programmeertaal die wordt gebruikt om te communiceren met databases. SQL wordt vaak gebruikt in data engineering platformen om gegevens op te slaan, te bewerken en te analyseren.
R
Data Engineering Platformen automatisatie
Het mogelijk om taken te automatiseren binnen data engineering platformen. Het wordt gebruikt om verschillende taken te automatiseren die nodig zijn voor het verwerken en analyseren van gegevens.
- Data ingestion: Gegevens worden opgehaald vanuit verschillende bronnen, zoals databases, bestanden en externe API’s, en automatisch worden geladen in een data engineering platform.
- Data transformation: Gegevens worden automatisch getransformeerd volgens specifieke behoeften, bijvoorbeeld door het verwijderen van onnodige kolommen, het toevoegen van nieuwe kolommen of het aanpassen van datatypen.
- Data cleansing: Gegevens worden automatisch gereinigd door fouten te corrigeren, dubbele waarden te verwijderen of ontbrekende waarden aan te vullen.
- Data warehousing: Gegevens worden automatisch opgeslagen in een data warehouse voor later gebruik.
- Data visualization: Gegevens worden automatisch geanalyseerd en visueel weergegeven in grafieken, tabellen of kaarten.
- Machine learning: Machine learning-modellen worden automatisch getraind en toegepast op gegevens om inzichten te verkrijgen of voorspellingen te maken.
- Workflow management: Workflows worden automatisch beheerd met behulp van tools die zijn geïntegreerd in data engineering platformen, waaronder het plannen van taken, het bewaken van de voortgang en het afhandelen van fouten.
Data Engineering platformen voorbeelden
Gegevensintegratie
Gegevens analyse
Gegevensvalidatie
Gegevensopschoning
Gegevensverwerking
Tips voor Data Engineering platformen
Er zijn enkele tips die best volgt als je gebruik maakt van Data Engineering platformen:
- Maak gebruik van een data governance-plan: Zorg ervoor dat er duidelijke richtlijnen zijn voor het beheer en gebruik van gegevens binnen een organisatie. Dit helpt om te voorkomen dat gegevens verloren gaan of op onjuiste wijze worden gebruikt.
- Gebruik een gedocumenteerde workflow: Documenteer de stappen die nodig zijn om gegevens te verwerken en te analyseren, zodat anderen deze stappen kunnen reproduceren en beheren.
- Gebruik een versiebeheersysteem: Maak gebruik van een versiebeheersysteem, zoals Git, om wijzigingen aan te brengen aan de gegevens of de workflow te volgen. Dit helpt om fouten te identificeren en te corrigeren.
- Maak gebruik van beveiliging: Zorg ervoor dat de gegevens en het platform zijn beveiligd tegen ongeautoriseerde toegang. Dit helpt om te voorkomen dat gegevens in verkeerde handen vallen.
- Test en valideer resultaten: Test en valideer de resultaten van gegevensanalyses om ervoor te zorgen dat ze betrouwbaar zijn. Dit helpt om te voorkomen dat er beslissingen worden genomen op basis van onjuiste of onvolledige informatie.