Data Engineering
Wat is Data Engineering?
Data engineering is een vakgebied dat met gegevens werkt om betekenis te vinden, er wijs uit te worden en er uiteindelijk waarde uit te halen. Het is een technologie-georiënteerde benadering van software engineering die de inzet, het onderhoud en de evolutie van grote hoeveelheden gegevens op een kosteneffectieve, schaalbare en efficiënte manier ondersteunt.
Data engineers ontwerpen en bouwen tools die je helpen je gegevens door de verschillende stadia van extractie, verwerking en opslag te loodsen. Zo neem je sneller, betere beslissingen op basis van data.
Data Engineering voor beginners
Voor je in de details voor data engineering duikt, is het belangrijk dat je mee bent met de belangrijkste aspecten van data engineering. Ben je nieuw in data engineering? Lees dan zeker eerst deze blogs:
10 oplossingen voor problemen met Data quality issues
Het aanpakken van datakwaliteitsproblemen, vooral het omgaan met inconsistente, onvolledige of onnauwkeurige data, is van cruciaal belang bij data engineering. Hier zijn 10 oplossingen om deze uitdagingen aan te gaan: Implementeer data validation rules Het...
How to Data Engineer
Ontwikkel je vaardigheden als data engineer Data engineers hebben een aanzienlijke set technische vaardigheden nodig om hun zeer complexe taken uit te voeren. Het is echter erg moeilijk om een gedetailleerde en uitgebreide lijst van vaardigheden en kennis op te...
Een inleiding tot Data Build Tool (DBT)
Er zijn verschillende data engineering technologieën beschikbaar die je bedrijf kunnen helpen om gegevens te transformeren en toegankelijk te maken voor gebruikers in het bedrijfsleven. Een die ons bijzonder aanspreekt en die wij vaak gebruiken, is DBT (Data Build...
Bereid je voor op de Data Engineering trends van 2023
Data engineering trends 2023 Data is cruciaal voor het verkrijgen van waardevolle inzichten en de groei van je bedrijf. Dit maakt Data Engineering onmisbaar. Elk jaar wordt Data Engineering meer toegankelijk en komen er nieuwe trends naar boven. Onze experts lijsten...
Dit ga je leren over data engineering
Data engineering technieken
In data engineering zijn heel wat verschillende technieken beschikbaar. We nemen je mee op sleeptouw door iedere techniek.
Data Mining
Wat is Data Mining? Data mining is een proces in data engineering waarbij gegevens uit grote hoeveelheden informatie worden geëxtraheerd en geanalyseerd om patronen, structuren, kennis en inzichten te ontdekken die nuttig zijn voor zakelijke, wetenschappelijke of...
Data Vault
Wat is een Data Vault? Een Data Vault is een specifieke architectuur voor het opbouwen en beheren van een datawarehouse. Het is een data engineering techniek ontworpen om gegevens te verzamelen, op te slaan en te analyseren op een manier die de integriteit van de...
Data Lake
Wat is een Data Lake? Een Data Lake is een grote opslagplaats voor raw data, die vaak in haar originele vorm wordt opgeslagen. Dit stelt bedrijven in staat om data te verzamelen en te bewaren op een manier die gemakkelijk te ontsluiten is voor analyse en andere...
Data Governance
Wat is Data Governance? Data governance is een reeks praktijken en processen die worden gebruikt om de beschikbaarheid, integriteit, veiligheid en kwaliteit van gegevens binnen een organisatie te beheren en te controleren. Data governance omvat het definiëren en...
Soorten Data Engineering
Elk bedrijf heeft afhankelijk van zijn doelen een andere Data Engineering oplossing nodig. Daarom bestaan er verschillende soorten Data Engineering:
Big data engineering
Big Data Engineering is het proces van het opzetten, ontwikkelen en onderhouden van een infrastructuur voor het verwerken, opslaan en analyseren van grote hoeveelheden gegevens, ook wel “big data” genoemd.
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.
Data engineering leren
Juvo organiseert regelmatig webinars en info sessies over data engineering. We nemen je mee in de nieuwste evoluties, technieken en beantwoorden jouw vragen.
Data Engineering Platformen & Tools
Data engineering tools zijn de sleutel tot het maximaliseren van de productiviteit, omdat ze essentieel zijn voor elk bedrijf dat betere zakelijke beslissingen wil nemen door hun gegevens te analyseren. Er zijn veel big data-tools die voor verschillende doeleinden kunnen worden gebruikt, waarvan er hieronder enkele worden opgesomd:
Een Sprong in de Toekomst: Onze Halve Dag Verkenning van Data Vault
Rhino Bols is al vijf jaar actief als BI consultant bij Juvo. Gedurende deze periode heeft hij zich voornamelijk gespecialiseerd in Power BI en de voorbereidende ETL-processen, waaronder de laatste SQL voorbereidingen, dataflows, DAX en PowerQuery.Op een frisse...
Databricks certificatie: Tips and tricks – Associate Data Engineer
Deze blog heeft als doel een introductie te geven tot het databricks associate data engineer certificaat, het examen, en het delen van tips en tricks ter voorbereiding en aanpak van het behalen van het certificaat. Als introductie volgt er wat uitleg over databricks...
Apache Airflow
Wat is Apache Airflow? Apache Airflow is een open-source workflow management systeem dat is ontworpen om de automatisering van workflows te vereenvoudigen. Het is ontwikkeld door Airbnb en is nu een onderdeel van de Apache Software Foundation. Met Airflow kan je taken...
Tableau
Wat is Tableau? Tableau is een business intelligence en data visualisatie software die wordt gebruikt om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en te visualiseren. Het maakt gebruik van een gebruiksvriendelijke drag-and-drop interface en biedt een breed scala aan...
Apache Kafka
Wat is Apache Kafka? Apache Kafka is een open-source, gedistribueerd streaming platform voor data engineering. Het is ontworpen voor het verwerken van real-time gegevensstromen. Het biedt een grote schaalbaarheid, hoge prestaties, en een lage latentie. Kafka is in...
Introductie in Snowflake
Wat is Snowflake? Snowflake is een cloud-gebaseerd platform in data engineering voor data warehousing en analytics. Het biedt een schaalbare, veilige en gebruiksvriendelijke omgeving voor het opslaan en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. Snowflake stelt...
Data Engineering Platformen
Wat zijn Data Engineering platformen? Binnen Data Engineering wordt gebruik gemaakt van verschillende platformen. Dit zijn de meest gekende Data Engineering platformen: Dit is een open source framework voor het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden gegevens op...
Data engineering programmeren
In Data Engineering wordt gebruik gemaakt van verschillende programmeertalen. Deze ene al wat bekender en gebruiksvriendelijker dan de andere. We lijsten de tools voor je op en leggen ze tot in detail voor je uit.
Data engineering nieuws
Deze boeken voor Data Engineers liggen bij Juvo zéker onder de kerstboom
Data is de dag van vandaag belangrijker dan ooit. Data engineering biedt dan ook veel carrière kansen en een competitief, aantrekkelijk loon. Deze industrie heeft een geweldige reputatie die zich de komende jaren zal blijven uitbreiden. Maar onthoud altijd: de sleutel...
Wat doet een data engineer?
Data engineers bouwen, beheren en onderhouden toepassingen die gegevens verzamelen, organiseren, analyseren en opslaan. Zij combineren de vaardigheden van computerwetenschappen en het bedrijfsleven bij het analyseren van complexe gegevens problemen om praktische oplossingen te produceren die bedrijfsproblemen oplossen.
Het is de taak van een data engineer om ruwe, ongestructureerde datasets te verzamelen en deze volledig te leren via verschillende machine learning technieken en algoritmen. Dit gebeurt door informatie uit de datasets te halen om algoritmen te creëren die bedrijven helpen actie te ondernemen op wat ze hebben geleerd.
Met de opkomst van big data en analytics zijn alle rollen op het gebied van data engineering zeer populair geworden.
Werken als Data engineer
Een carrière maken als Data Engineer? Bij Juvo vind je de meest uitdagende Data Engineer jobs.
Het belang van data engineering
Zoals eerder aangegeven helpt data engineering de dagelijkse stroom van enorme hoeveelheden gegevens te structureren. Als gevolg daarvan stelt het bedrijven in staat gegevens te verbeteren met het oog op bruikbaarheid. Verder is het cruciaal voor de volgende bezigheden:
- Het vinden van de beste praktijken om de levenscyclus van software ontwikkeling te verbeteren en te helpen bij de implementatie ervan.
- Het verbeteren van informatiebeveiliging en het beschermen van het bedrijf tegen online aanvallen.
- Het vergroten van kennis van het bedrijfsdomein
Data Engineering proces
Wat is dat?
Data engineering is het omzetten van ruwe gegevens uit verschillende bronnen in een formaat dat kan worden gebruikt om zinvolle producten en diensten te creëren. Het gaat erom de belangrijkste informatie te identificeren, gegevens te transformeren met het oog op relevantie, ze te aan te leveren in formaten die een duidelijk verhaal vertellen, en geavanceerde technologie te gebruiken om dat verhaal te verbeteren.
Het data engineering proces (ook bekend als het data science of business intelligence proces) verzamelt en analyseert gegevens voor gebruik in het beslissingsproces van de organisatie. Het belangrijkste is dat het data engineering proces bedrijven in staat stelt snel zinvolle inzichten te verkrijgen en tegelijkertijd hun kosten laag te houden.
Taken van een Data Engineer
Data engineers analyseren en organiseren gegevens en onderzoeken patronen en discrepanties die de bedrijfsdoelstellingen kunnen beïnvloeden. Data engineers gebruiken ook soft skills om data trends voor het bedrijf te evalueren en bedrijven te helpen bij het gebruik van de verzamelde gegevens. Andere typische data engineering taken omvatten:
Gegevensverwerving
Het verzamelen, analyseren en opslaan van gegevens.
Patronen
Verborgen patronen vinden in gegevens
Procedures
Procedures ontwikkelen met behulp van gegevens
Architectuur
Bouwen, genereren, testen en onderhouden van data architecturen
Voorbereiding
Gegevens voorbereiden voor prescriptive en predictive modeling
Automatiseren
Gegevens gebruiken om taken te vinden die geautomatiseerd kunnen worden.
Strategie
Strategieën vinden om de kwaliteit, efficiëntie en betrouwbaarheid van gegevens te verbeteren.
Informeren
Updates leveren aan belanghebbenden met behulp van analyses
Over welke skills moet een Data Engineer beschikken?
Hoewel data engineers theoretisch gezien software engineers zijn, gaan hun capaciteiten verder dan wat met conventionele programmeervaardigheden kan worden bereikt.
Data engineers moeten vertrouwd zijn met deze instrumenten en vaardigheden om hun taken naar behoren uit te voeren.
ETL-tools
ETL staat voor extract, transform and load. Dit type tool verwijst naar een groep data integratietechnologieën. Low-code ontwikkelingsplatformen hebben de huidige traditionele ETL-tools grotendeels vervangen. De ETL-procedure blijft echter cruciaal voor data engineering in het algemeen.
Enkele van de bekendste tools hiervoor zijn Informatica en SAP Data Services.
Programmeertalen gebruikt in Data Engineering
Data engineering gebruikt verschillende back-end, query en gespecialiseerde talen voor statistische berekeningen. Populaire programmeertalen voor data engineering zijn onder meer Java, C#, R, Ruby, SQL en Python. Een veelgebruikte combinatie is R, Python en SQL.
Python is een eenvoudige programmeertaal voor algemeen gebruik met een uitgebreide bibliotheek. Door zijn sterke en aanpasbare taal is het ideaal voor ETL. ETL-taken worden uitgevoerd met behulp van een gestructureerde querytaal (SQL).
Relationele databases spelen een belangrijke rol in data engineering, en SQL is de belangrijkste taal om ze te bevragen. R is de beste programmeertaal en softwareomgeving voor statistische berekeningen en is zeer geliefd bij analisten en data miners.
API’s
Application programming interfaces (API’s) zijn in wezen een vereiste voor alles wat met data-integratie te maken heeft, inclusief data engineering natuurlijk. Elk software engineering project heeft API’s nodig. Ze dragen gegevens over tussen toepassingen en dienen als verbinding tussen die toepassingen.
REST API’s zijn uiterst belangrijk voor data engineering. REST of representation state transfer API’s zijn uitstekend geschikt voor elke webgebaseerde tool, omdat ze over HTTP kunnen communiceren.
Data Lakes en Data Warehouses
Data warehouses en data lakes zijn enorme, complexe datasets die bedrijven opslaan voor business intelligence. Bedrijfsanalisten verwerken deze datasets via computerclusters in business-driven information engineering. Dit computernetwerk maakt het gemakkelijker om problemen op te lossen.
Twee bekende big data frameworks zijn Spark en Hadoop. Deze frameworks worden gebruikt om grote datasets voor te bereiden en te verwerken. Ze maken elk gebruik van computerclusters om bewerkingen uit te voeren op enorme hoeveelheden gegevens, zoals datamining en gegevensanalyse.
