Data engineering

Een datafundament waar je rapportages op kunnen bouwen

Als dashboards steeds complexer worden, zit de oplossing meestal achter de schermen. Ik bouw de datastromen en modellen die je rapportages voeden: geautomatiseerd, gecontroleerd en zo opgezet dat ze meegroeien.

Bespreek je vraag

Herken je dit?

Dashboards halen data rechtstreeks uit bronsystemen en worden traag of breken bij elke wijziging.
Data komt via handmatige exports en bestanden binnen.
Er is geen centrale plek waar de cijfers vandaan komen.
Een verhuizing naar een nieuwe omgeving of tenant staat gepland en moet zonder verrassingen verlopen.

Wat je krijgt

Geautomatiseerde datapijplijnen van bron naar rapportage
Een gelaagd datawarehouse of lakehouse (ruw, opgeschoond, rapportageklaar)
Controles en meldingen als een run mislukt of data ontbreekt
Veilige inrichting met beheerde identiteiten en sleutelbeheer
Documentatie van datastromen en herstelprocedures

Zo pak ik het aan

Stap 1
In kaart brengen
Welke bronnen, welke frequentie, wie gebruikt wat? Daaruit volgt een ontwerp dat niet groter is dan nodig.
Stap 2
Fundament bouwen
Opslag, verwerking en modellen in lagen, met versiebeheer en herhaalbare deployments.
Stap 3
Parallel draaien
Bij een migratie draaien oud en nieuw naast elkaar tot de uitkomsten aantoonbaar gelijk zijn.
Stap 4
Beheerbaar opleveren
Monitoring, meldingen en documentatie, zodat het blijft draaien als niemand ernaar kijkt.

Tools en platforms

Azure
Azure SQL
Databricks
SQL
Git
Power BI

Veelgestelde vragen

Is dit los van Power BI in te zetten?

Ja, maar het sterkste resultaat ontstaat als fundament en rapportage samen worden ontworpen. Dan sluit het model aan op de vragen die het moet beantwoorden.