Capability
Data engineering
Pijplijnen, datawarehouses, lakehouses, verwerking van grote datavolumes en datavoorbereiding voor AI. Inname, modellering, lineage en governance worden samen ontworpen, zodat het vertrouwen in de data meegroeit met het volume.
Betrouwbare datafundamenten — inname, modellering, lineage en governance — waarop AI- en analyticsproducten kunnen bouwen.
01Architectuur
Referentiearchitectuur
Een gangbare opbouw van de componenten. Elke implementatie wordt afgestemd op uw systemen en uw eisen voor dataopslag en beveiliging.
Bronnen
- ERP, CRM en operationele databases
- Bestanden en externe data
- EventstreamsKafka
Pijplijnen
- Batch- en streaming-ELTAirflow · Spark
- Kwaliteitscontroles en contractendbt
Opslag
- DatawarehouseSnowflake · BigQuery · Postgres
- LakehouseIceberg
Afnemers
- Dashboards en rapportages
- AI- en ML-features
02Componenten
Wat deze capability omvat
01
Pijplijnen en ELT
Batch- en streaminginname met herhaalpogingen, datacontracten en ingebouwde observability.
02
Datawarehousemodellering
Dimensionele en eventgedreven modellen die aansluiten op de definities van de organisatie.
03
Data lakes en lakehouse
Opslag in open formaten voor gestructureerde en ongestructureerde data en features voor machine learning.
04
Kwaliteit en lineage
Geautomatiseerde controles, documentatie en lineage, zodat het vertrouwen in de data gelijk oploopt met het volume.
03Implementatie
Hoe we het implementeren
We modelleren data rond bedrijfsdefinities die zijn afgestemd met de mensen die ze gebruiken, en maken die definities zichtbaar in documentatie en tests. Eisen voor dataopslaglocatie en toegang worden vanaf het begin in opslag en pijplijnen ontworpen.
- Datacontracten leggen vast wat elke bron levert.
- Kwaliteitscontroles draaien in de pijplijn en houden foutieve data tegen voordat die zich verspreidt.
- Lineage laat zien waar elk getal vandaan komt.
04Opleveringen
Wat u ontvangt
Overzicht van databronnen en contracten
Pijplijnen met kwaliteitscontroles
Gedocumenteerde datamodellen
Lineage en toegangsbeheer
Technologie
Technologieën waarmee we werken
- Airflow
- dbt
- Spark
- Kafka
- Snowflake
- BigQuery
- Postgres
- Iceberg
Per project gekozen en afgestemd op uw bestaande standaarden. Het gaat om technologieën die we gebruiken, niet om partnerschappen of aanbevelingen.
05Toepassingen
Typische toepassingen
Patronen waarvoor deze capability is ontworpen, geen lijst van uitgevoerde projecten.
01
Featurestores voor AI
Samengestelde, geversioneerde features voor machine learning en analytics in productie.
02
Platform voor eventanalyse
Streamingpijplijnen die realtime dashboards en modellen verderop in de keten voeden.
03
Modernisering van verouderde omgevingen
Kwetsbare ETL-processen gemigreerd naar volgbare, modulaire pijplijnen.
06Bewijs
Gerelateerd werk
Projecten en programma's waarin deze capability een rol speelde, beschreven met de rol die NLAI werkelijk had.
- Gezamenlijk onderzoek
Vision for Robotfusion
NLAI neemt deel aan Vision for Robotfusion, een samenwerkingsproject binnen de Brabantse AI-community met onder meer Brabant.ai, Brainport Development en Breda Robotics als partners.
Lees meer
07Gerelateerd
Verder lezen
Sectorcontext
Meer binnen Digitale platforms & producten
- Analytics & dashboards
Interactieve BI-dashboards, KPI-monitoring, realtime bewaking en gedragsanalyse op basis van betrouwbare data.
- AI-gedreven platforms
Websites, SaaS-platforms, slimme web- en mobiele apps en personalisatie-engines met AI, waarbij zoeken, aanbevelingen en assistenten in de ervaring zijn ontworpen.
Volgende stap
Baken Data engineering af voor uw organisatie
Deel uw proces, data en randvoorwaarden. We stellen een aanpak voor, het bewijs dat we eerst verzamelen en een realistisch plan.