Data Engineering

Organisaties hebben vandaag een overvloed aan data, afkomstig uit verschillende bronnen en opgeslagen op verschillende manieren. Het zou handig zijn om deze gecombineerd te kunnen raadplegen, toch?

Data engineering is het bouwen van systemen om het verzamelen en gebruik van data te voorzien. Deze data wordt meestal gebruikt om herhaaldelijk te analyseren.

Voor het ontsluiten van gestructureerde data kan er voor een Data Warehouse gekozen worden. Gebruikelijk worden er dan ’s nachts kopieën gemaakt van de gegevens uit de operationele bronsystemen en vervolgens opgeslagen in een bepaalde locatie waar die gegevens dan worden omgevormd naar het nodige formaat. Op die manier worden de productiesystemen in de organisatie zo weinig mogelijk belast.

Als er nood is aan het ontsluiten van semi- of ongestructureerde data op een kosten-efficiënte manier opteren we voor een Datalake die hieraan tegemoet komt.

Het combineren van de voordelen van een Data Warehouse (analytische infrastructuur) en een Datalake (ongestructureerde data & kosten-efficiënt) doen we in een Lakehouse. Dit impliceert een andere manier van werken die gegevens in bestanden bijhoudt in plaats van deze op te slaan in tabellen. Lakehouses bieden flexibiliteit op tal van vlakken waaronder: data formaten, data types, programmeermogelijkheden en schaalbaarheid.

Waarom is data engineering nuttig?

Elke organisatie heeft meerdere gegevensbronnen, systemen en toepassingen. Om goed geïnformeerde beslissingen te kunnen nemen, is er vaak informatie uit al deze verschillende bronnen nodig. Met het opzetten van ETL-taken (Extract, Transform, Load) is men in staat de belasting van productiesystemen weg te nemen en gegevens en informatie gemakkelijker beschikbaar te maken voor verschillende gebruikers. Door te beschikken over bevraagbare datasets kunnen gegevens gemakkelijker door organisaties en toepassingen stromen. Hierdoor kunnen organisaties tijdig meer doen met hun gegevens. Data engineering legt de basis voor alle toekomstige data-initiatieven.

De belangrijkste data engineering taken

Data invoer is is het proces van het verkrijgen en importeren van gegevens voor onmiddellijk gebruik of opslag in een database. Gegevens kunnen in batch, bijna realtime of realtime worden opgenomen. De onderliggende data-architectuur moet deze streaming, CDC, Event-driven of Batch opstelling faciliteren.

Data opschoning is het proces van opsporen en corrigeren (of verwijderen) van corrupte of onnauwkeurige records uit een recordset, tabel of database en heeft betrekking op het identificeren van onvolledige, onjuiste, onnauwkeurige of irrelevante delen van de gegevens en vervolgens het vervangen, wijzigen of verwijderen van de vuile of onnauwkeurige gegevens. Het volgt gewoonlijk deze stappen: identificeren, standaardiseren, valideren, corrigeren en bewaken.