Datapipelines laten bouwen
We bouwen datapipelines die data uit je operationele systemen naar datawarehouses, rapportages en AI-functies brengen, op schema en met controles onderweg. Je teams hoeven geen tegenstrijdige cijfers meer uit te zoeken en kunnen vertrouwen op de dashboards waarmee ze beslissen.
Wat het is en wanneer het past.
Bij datapipelines halen we data uit bronsystemen, zetten we die om in consistente modellen en laden we die waar ze nodig is, of dat nu Snowflake, BigQuery, Postgres of een vectorindex voor AI-zoeken is. Voor geplande taken bouwen we batchpipelines met Airflow, en eventstreams met Kafka als data binnen seconden moet aankomen. Tests, controles op actualiteit en lineage horen bij elke pipeline, zodat problemen opvallen voordat ze in een rapport terechtkomen.
Pipelines lonen als cijfers met de hand in spreadsheets worden samengesteld, als afdelingen het niet eens zijn over basiscijfers, of als je AI-functies wilt die schone, actuele bedrijfsdata nodig hebben. Beheerde connectordiensten doen standaard SaaS-bronnen goed, en die gebruiken we waar ze passen. Pipelines op maat zijn nodig voor interne systemen, complexe transformaties en situaties waarin data in je eigen omgeving moet blijven.
Wat we bouwen.
ETL- en ELT-pipelines
Geplande laadprocessen uit ERP-, CRM-, finance- en productdatabases naar je datawarehouse, met herhaalpogingen en meldingen als een bron uitvalt.
Datamodellen in het datawarehouse
Heldere, gedocumenteerde datamodellen voor omzet, klanten, bedrijfsvoering en finance, waar elk rapport uit put.
Eventstreaming
Kafka-streams die orders, statuswijzigingen en sensordata vrijwel realtime tussen systemen doorgeven.
Controles op datakwaliteit
Automatische tests op volledigheid, dubbele records, actualiteit en waardebereiken, met meldingen naar de juiste eigenaar.
Data voor AI-functies
Pipelines die documenten en records opschonen, opdelen en als embeddings in vectorzoeken zetten, en synchroon houden als de bron verandert.
Hoe het werkt.
- 01
Bronnen en behoeften doorlichten
We noteren welke vragen het bedrijf beantwoord wil zien, in welke systemen de data zit en welke kwaliteitsproblemen al bekend zijn.
- 02
Het datamodel ontwerpen
We spreken definities af voor de belangrijkste cijfers en begrippen, en kiezen per bron voor batch, streaming of een combinatie.
- 03
Bouwen en controleren
We bouwen pipelines met tests en vergelijken de uitkomsten met bestaande rapporten tot de cijfers kloppen.
- 04
Beheren en uitbreiden
Monitoring, meldingen en runbooks gaan tegelijk met de pipelines live, en we voegen nieuwe bronnen toe als het bedrijf erom vraagt.
Gebouwd met.
Alle technologieVerder lezen.
Veelgestelde vragen.
ELT, waarbij je ruwe data eerst laadt en daarna in het datawarehouse omzet, past bij de meeste moderne datawarehouses in de cloud en houdt de historie beschikbaar. ETL blijft zinvol als data opgeschoond of geanonimiseerd moet worden voordat die de bronomgeving verlaat. Veel omgevingen gebruiken beide.
Snowflake en BigQuery passen bij grotere analytische workloads. Voor middelgrote bedrijven is Postgres vaak genoeg, en dan blijven de kosten voorspelbaar. We kiezen op basis van datavolumes, bestaande cloudcontracten en de kennis in je team.
Elke pipeline heeft automatische tests, controles op actualiteit, herhaalpogingen en meldingen, en draait vanuit code met versiebeheer en CI. Gaat er iets mis, dan hoort de juiste persoon het voordat iemand anders een verouderd dashboard opent.
Pipelines houden documenten en records schoon, vrij van dubbelingen en actueel in de opslag waaruit zoekfuncties en agents lezen, en nemen de rechten uit de bron mee. AI-functies zijn zo goed als de data erachter.