Data Engineering: inzichten ontsluiten met volledige, hoogwaardige data.

Het beruchte gezegde in de datagemeenschap “garbage in is garbage out” maakt één ding glashelder: goede data science en analytics kunnen niet bestaan zonder goede data. Daarom is het doel van Data Engineering om volledige, hoogwaardige data veilig binnen handbereik te maken.

Data Engineering bereikt dit door data automatisch te verzamelen, te transformeren en op te slaan op een gestructureerde manier die past bij jouw organisatie. Deze gestructureerde aanpak stelt je onder andere in staat om je gegevens te vertrouwen, waardevolle informatie te behouden en de efficiëntie van je datateams drastisch te verbeteren. Simpel gezegd creëert Data Engineering het fundament dat je organisatie in staat stelt om echt datagedreven te zijn.

Data Engineering voordelen

Klinkt dit bekend?

• “Mijn rapporten spreken elkaar tegen.”
• “Ik besteed meer tijd aan het verzamelen en beheren van mijn data dan aan het genereren van inzichten.”
• “Ik heb geen overzicht over hoe data wordt verzameld, getransformeerd of opgeslagen.”
• “Ik vertrouw mijn gegevens simpelweg niet.”

Als je deze of soortgelijke datagerelateerde uitdagingen herkent, betekent dit dat het tijd is om je data science en analytics naar een hoger niveau te tillen met Data Engineering.

Data analysts en scientists zijn in hun element wanneer ze gegevens omzetten in inzichten. Ze hebben de technische vaardigheden om ruwe data om te zetten in gecleande datasets, maar zien het vaak als een noodzakelijk of tijdelijk middel om een doel te bereiken. Data Engineering is zo krachtig omdat het het probleem omdraait; in plaats van problemen op te lossen wanneer ze zich voordoen, creëert het een datastructuur die deze problemen van tevoren aanpakt.

De invloed van goed toegepaste data engineering:

Vertrouwen

Als je weet dat je data goed is, kun je ze gaan gebruiken voor bedrijfskritische beslissingen, applicaties en voor interne en externe compliance.

Focus

Door hoge kwaliteit data beschikbaar te maken voor data scientists en analysts, kunnen zij zich richten op waar ze het beste in zijn: inzichten halen uit data, in plaats van deze te zoeken of te cleanen.

Snelheid

Verkort de tijd tussen projectideeën en het bewijzen van het concept drastisch door de meest tijdrovende fase al te hebben gedaan: het begrijpen en voorbereiden van uw gegevens.

Veiligheid

Door moderne data-infrastructuur, monitoring en beveiligingstechnieken toe te passen, wordt het risico op verlies of blootleggen van waardevolle data verkleind.

Efficiëntie

Misschien wel de meest impactvolle. Vermijd het rework dat ontstaat wanneer:

Data wordt zorgvuldig gereed gemaakt voor een project,
De gecleande data wordt niet goed gedeeld met de organisatie, en
De cleaning stappen worden herhaald voor een ander project of een andere afdeling.

Klinkt dit bekend?

Kostenreductie

Naast lagere kosten als gevolg van de hierboven genoemde effecten, is een directe kostenreductie mogelijk door optimalisatie van de lokale en cloudarchitectuur, waardoor de totale kosten van de data-infrastructuur dalen.

Hoe Data Engineering werkt

Wat is Data Engineering? Data engineering combineert data uit meerdere bronnen en transformeert deze in een structuur die geoptimaliseerd is voor gebruik door de rest van de organisatie. De exacte transformatie en de opzet van het eindresultaat hangen sterk af van het einddoel, de datatypes en de performance- en beveiligingsrequirements van uw organisatie. Deze en andere requirements worden vastgelegd in een architectuur die de parameters van de oplossingen definieert.

Hoe ziet zo’n datagedreven oplossing eruit? Er zijn drie typische data-engineeringoplossingen met verschillende gradaties van complexiteit, volledigheid en impact:

Datapijplijnen

Om uw analisten en datascientisten de informatie te geven die ze nodig hebben, ontwikkelen we datapijplijnen om de data van uw organisatie op een gestructureerde manier om te zetten in bruikbare informatie.

Een ‘Single Source of Truth’

Eén datastructuur met een opgeschoonde, georganiseerde en goed onderhouden dataset. Dit leidt direct tot het oplossen van problemen zoals tegenstrijdige rapporten, het niet vertrouwen van je eigen data of inefficiënties bij data analytics of data science projecten.

Modern Cloudplatform

Wanneer jouw data-oplossingen meer schaalbaarheid en prestaties nodig hebben, kan een cloud data-infrastructuur de juiste optie zijn. Door gebruik te maken van moderne cloudplatforms en -technieken zoals Microsoft Azure, AWS, Google Cloud en DataBricks, kunt je profiteren van deze en andere voordelen terwijl u de kosten en beveiliging optimaliseert.

Data Engineering bij Bright Cape

Wij hebben de know-how om de kracht van data engineering naar jouw organisatie te brengen. Bij Bright Cape leveren we data engineering oplossingen op maat van de behoeften van jouw organisatie. Door aan het begin van het project veel aandacht te besteden aan de specifieke behoeften en wensen van de klant zorgen we ervoor dat we goed begrijpen wat we willen bereiken en hoe we de oplossing het beste kunnen aanpakken. We hebben gemerkt dat deze aanpak heeft geleid tot successen voor zowel onze klanten als voor ons. Zodra het doel duidelijk is, hanteren we een iteratieve aanpak en werken we samen met interne en externe belanghebbenden om de oplossing te bouwen die werkt. Het doel is om u de controle over uw data te geven en uw data scientists en analysts in staat te stellen hun werk te doen. Onze uitgebreide reeks case studies hieronder illustreren dit. Deze case studies laten zien hoe data engineering u in staat stelt om controle te krijgen en waarde te halen uit data in specifieke bedrijfscontexten en voor een hele bedrijfsafdeling.

Data Engineering case studies

Een dataplatform ontwikkelen om data intelligence mogelijk te maken

Argenta, een van de grootste banken in België, had te kampen met ongelijksoortige databronnen die een efficiënte analyse en inzicht in de klant in de weg stonden. Ze zochten naar een uniforme analyseomgeving om data-inname en -transformatie te centraliseren. In samenwerking met de klant werd een gecentraliseerd platform op Azure gecreëerd. Het resultaat was een verbeterde beschikbaarheid en betrouwbaarheid van gegevens en de mogelijkheid voor geavanceerde analyses zoals fraudedetectie en netwerkanalyses, samen met de ontwikkeling van een Sales Engine om klantgegevens te gebruiken voor verbeterde targeting en verkoopinzichten.

Lees meer

SSoT-ontwikkeling door geparametriseerde SQL-statements om efficiëntie te behouden

De uitdagingen van gelaagde views die leiden tot inefficiënte prestaties en geneste queries die leiden tot onleesbaarheid, worden aangepakt met een oplossing in de vorm van een geparametriseerde gelaagde structuur voor views. Deze aanpak, in combinatie met optimalisatie van SQL-query's, zorgt niet alleen voor een SSoT (Single Source of Truth), maar verbetert ook de leesbaarheid en handhaaft de prestaties zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit. De extra voordelen zijn gestructureerde data en minder onderhoud.

Heb je een solide datafundament nodig?

Wij helpen je om volledige, hoogwaardige data veilig en snel beschikbaar te maken.

Neem contact op