Diensten
Vier fases van hetzelfde werk: de vraag scherpstellen, bepalen waar de data moet leven, de pipelines bouwen die haar daar krijgen, en er iets bruikbaars van maken. De meeste projecten beginnen bij één fase en groeien naar de volgende, niet alle vier tegelijk.
Datastrategie
De meeste datavraagstukken beginnen als een bedrijfsvraag, niet als een technische vraag. Voordat er een pipeline wordt gebouwd, moet de echte vraag scherp staan: welke beslissing moet dit ondersteunen, welke bestaande systemen bevatten al stukjes van het antwoord, en is het antwoord het bouwwerk waard. Dit leunt op praktijkwerk met stakeholders, niet op een presentatie.
- Stakeholderinterviews om de juiste databronnen te identificeren en te interpreteren
- Scoping van een data-initiatief: wat is haalbaar, wat niet, en waarom
- Een bedrijfsvraag vertalen naar een concreet, bouwbaar plan
- Proces- en business-analyse, vanuit eerdere operationele en startup-ervaring
Data-platformarchitectuur
Vroege architectuurkeuzes zijn later duur om terug te draaien: welke tools als standaard, hoe het warehouse is opgebouwd, en hoe ruwe data iets wordt waar een dashboard of model daadwerkelijk op kan bevragen. Dit omvat Medallion-gelaagdheid, Kimball-gebaseerde datamarts, orkestratie-opzet, en het plannen van een migratie weg van een verouderd systeem. Na het werken aan meerdere dataplatformen op enterprise-schaal heb ik uit eerste hand gezien waar deze architectuurkeuzes misgaan.
- Architectuurkeuzes: toolselectie, warehouse-structuur, orkestratie-opzet
- Medallion-architectuur en Kimball-gebaseerd datamart-ontwerp
- Migratieplanning van een verouderd platform naar een modern data warehouse
- Repository-structurering en CI/CD-pipeline-opzet voor een dataplatform
Data-engineering
Dit is de praktische kern: pipelines die data ophalen uit API's, SFTP en message queues, semi-gestructureerde JSON-, XML- en Parquet-data normaliseren tot een consistent model, en dit betrouwbaar houden met datakwaliteitscontroles en monitoring. Gebouwd op Snowflake, dbt, Airflow, Azure Data Factory en Matillion, op meerdere productie-dataplatformen.
- ETL/ELT-pipelineontwikkeling voor gestructureerde en semi-gestructureerde bronnen (API's, SFTP, Kafka)
- Uitvoering van datamigraties tussen platformen (bijvoorbeeld Oracle naar Snowflake)
- Datakwaliteitscontroles, monitoring en metadata-logging
- dbt-modellering, stored procedures en pipeline-automatisering
Analyse & producten
De laatste stap is de data bruikbaar maken: dashboarding voor interne stakeholders, of een volledig dataproduct. Dit omvat dashboardontwerp en -bouw, datamarts afgestemd op rapportageprestaties, en kwaliteitsrapportage naast de data zelf, zodat gebruikers weten hoeveel ze een dashboard kunnen vertrouwen.
- Dashboardontwerp en -ontwikkeling
- Datamarts afgestemd op rapportage en BI-gebruik
- Volledige dataproducten, van bron tot opgeleverd dashboard
- Kwaliteits- en volledigheidsrapportage naast de data zelf