Home | Solutions | Data & Analytics | Dataplatform implementatie

Een centrale hub voor data-inzichten

Q: Data-invoer en -integratie

We starten met een grondige analyse van je bestaande bronsystemen zoals Salesforce, mainframe-systemen, Excel-bestanden en ERP-systemen zoals SAP. Dat helpt ons om datatypes, formaten en kwaliteit goed in kaart te brengen. Vervolgens implementeren we de juiste connectors om diverse databronnen naadloos te koppelen, inclusief databases, API’s, cloudservices en on-premises systemen. Met tools zoals Fabric Data Factory en Databricks bouwen we geautomatiseerde ETL-pipelines (Extract, Transform, Load) om data efficiënt naar een gecentraliseerde data lakehouse-omgeving te verplaatsen. Ten slotte integreren en harmoniseren we data uit verschillende bronnen in een uniform formaat. Door datamapping, cleaning en kwaliteitscontroles zorgen we voor nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

Q: Ontwikkeling van datastromen

Wij ontwerpen een aangepaste data-pipelinearchitectuur die volledig is afgestemd op de behoeften van jouw organisatie. Dat omvat gedetailleerde dataflows, transformatielogica en orchestratie, zodat je data efficiënt en betrouwbaar wordt verwerkt. Ons team past geavanceerde datatransformatietechnieken toe met Spark notebooks in Databricks, Python, PySpark en SparkSQL om data te verrijken en klaar te maken voor analyse. We automatiseren de pipelines en integreren orchestratietools zoals Azure Data Factory of Apache Airflow om zelfs de meest complexe dataworkflows naadloos te beheren. We implementeren datakwaliteitscontroles en monitoring in de pipelines om de betrouwbaarheid en consistentie van je data te garanderen.

Q: Data storage

Wij implementeren een medaille-architectuur in je data lakehouse, waarbij data wordt georganiseerd in bronze, silver en gold-lagen om verschillende verwerkingsstadia te beheren.In de bronze layer slaan we ruwe, onbewerkte data op, terwijl de silver layer opgeschoonde, getransformeerde en gevalideerde data bevat. De gold layer bevat zorgvuldig gemodelleerde en geoptimaliseerde data voor analytics, vaak gestructureerd in een vast schema. Daarnaast optimaliseren we je data-opslag met efficiënte formaten zoals Delta Lake om de queryprestaties te verbeteren en de opslagkosten te verlagen.

Data is overal in je organisatie, verspreid over afdelingen, applicaties en silo’s. Door je data te bundelen in een toegankelijk en centraal platform, krijg je consistente, accurate en realtime inzichten die je bedrijf echt vooruithelpen.

Afhankelijk van de complexiteit van je data en je zakelijke uitdagingen, implementeren we een geavanceerd dataplatform met Microsoft Fabric, Databricks of Synapse.

Neem datagedreven beslissingen op basis van het verleden, het heden én de toekomst

Een modern dataplatform ondersteunt analyse en voorspellingen dankzij machine learning en statistische modellen.

Het helpt je organisatie om datagerelateerde uitdagingen aan te pakken met efficiënte data-invoer, integratie, verwerking en analyse. Dankzij een solide architectuur kan je rekenen op hoge datakwaliteit, schaalbaarheid en flexibiliteit, zodat je platform meegroeit met je noden.

Jouw gecentraliseerde dataplatform

Afhankelijk van je noden, de complexiteit van je data en je business challenges kan je dataplatform de volgende elementen bevatten:

Een operationele data lakehouse-omgeving
Geconfigureerd in Microsoft Fabric als centrale opslagplaats voor alle data uit diverse bronsystemen.
Efficiënte en solide geautomatiseerde datastromen
ETL-pipelines (Extract, Transform, Load) zorgen voor een betrouwbare en geautomatiseerde dataflow van bronsystemen naar het dataplatform.
Geïntegreerde datasets
Data uit meerdere bronnen wordt geharmoniseerd en geïntegreerd in een uniform formaat, waardoor je een single source of truth creëert voor analyse en rapportage.
Gebruiksvriendelijke interfaces
Zoals Excel-spreadsheets of PowerApps, waardoor gebruikers data kunnen raadplegen, rapporten kunnen maken en gegevens kunnen beheren waar nodig.
Interactieve Power BI-dashboards
Visualiseer KPI’s en andere waardevolle inzichten op basis van verzamelde en voorbereide data.
Uitgebreide documentatie
Een compleet overzicht van de architectuur, het datamodel, governance policies en beveiligingsmaatregelen, inclusief operationele handleidingen voor gebruikers en beheerders.
Training en ondersteuning
Gebruikers en beheerders raken vertrouwd met het dataplatform via trainingen, gebruikershandleidingen en FAQ’s.

Hoe dataplatform
implementatie werkt

Data-invoer en -integratie

We starten met een grondige analyse van je bestaande bronsystemen zoals Salesforce, mainframe-systemen, Excel-bestanden en ERP-systemen zoals SAP. Dat helpt ons om datatypes, formaten en kwaliteit goed in kaart te brengen.

Vervolgens implementeren we de juiste connectors om diverse databronnen naadloos te koppelen, inclusief databases, API’s, cloudservices en on-premises systemen. Met tools zoals Fabric Data Factory en Databricks bouwen we geautomatiseerde ETL-pipelines (Extract, Transform, Load) om data efficiënt naar een gecentraliseerde data lakehouse-omgeving te verplaatsen.

Ten slotte integreren en harmoniseren we data uit verschillende bronnen in een uniform formaat. Door datamapping, cleaning en kwaliteitscontroles zorgen we voor nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

Ontwikkeling van datastromen

Wij ontwerpen een aangepaste data-pipelinearchitectuur die volledig is afgestemd op de behoeften van jouw organisatie. Dat omvat gedetailleerde dataflows, transformatielogica en orchestratie, zodat je data efficiënt en betrouwbaar wordt verwerkt.

Ons team past geavanceerde datatransformatietechnieken toe met Spark notebooks in Databricks, Python, PySpark en SparkSQL om data te verrijken en klaar te maken voor analyse.

We automatiseren de pipelines en integreren orchestratietools zoals Azure Data Factory of Apache Airflow om zelfs de meest complexe dataworkflows naadloos te beheren.

We implementeren datakwaliteitscontroles en monitoring in de pipelines om de betrouwbaarheid en consistentie van je data te garanderen.

Data storage

Wij implementeren een medaille-architectuur in je data lakehouse, waarbij data wordt georganiseerd in bronze, silver en gold-lagen om verschillende verwerkingsstadia te beheren.

In de bronze layer slaan we ruwe, onbewerkte data op, terwijl de silver layer opgeschoonde, getransformeerde en gevalideerde data bevat. De gold layer bevat zorgvuldig gemodelleerde en geoptimaliseerde data voor analytics, vaak gestructureerd in een vast schema.

Daarnaast optimaliseren we je data-opslag met efficiënte formaten zoals Delta Lake om de queryprestaties te verbeteren en de opslagkosten te verlagen.