De levering van dataproducten stroomlijnen: lessen uit software engineering

De levering van dataproducten stroomlijnen: lessen uit software engineering

25 november 2025 (laatst aangepast)
Door Mark Dumay
Veel data-initiatieven komen tekort — niet door strategie, maar door uitvoering. Door principes uit software engineering en moderne tooling toe te passen, kunnen leiders de levering van betrouwbare, schaalbare dataproducten versnellen.

Introductie: waarom dataproducten vaak tekortschieten  

In de huidige datagedreven economie behandelen succesvolle organisaties data als een product — waardevolle, evoluerende assets die meetbare bedrijfsresultaten opleveren. Toch slagen veel initiatieven er, ondanks aanzienlijke investeringen in data-analytics en AI, niet in hun belofte waar te maken.

Veelvoorkomende oorzaken zijn:

  • Slechte datakwaliteit
  • Complexe data-integratie
  • Gebrekkige documentatie en governance

Deze uitdagingen belemmeren schaalbaarheid, verminderen vertrouwen in data en vertragen time-to-value. Om deze te overwinnen moeten datateams hun aanpak heroverwegen — te beginnen met hoe ze dataproducten bouwen en leveren.

Leren van software engineering  

De meeste moderne datapipelines worden gebouwd met programmeertalen zoals Python en SQL, waardoor ze inherent vergelijkbaar zijn met softwareontwikkelingsprojecten. Toch vertrouwen veel datateams nog steeds op ad-hoc processen, handmatige interventies en geisoleerde werkwijzen.

Software engineering heeft al lang praktijken omarmd die betrouwbaarheid, schaalbaarheid en snelheid waarborgen. Datateams kunnen enorm profiteren door het volgende te adopteren:

  • Versiebeheer: Houd wijzigingen bij, werk effectief samen en draai terug wanneer nodig.
  • Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD): Automatiseer testen en deployment om fouten te verminderen en oplevering te versnellen.
  • Infrastructure as Code (IaC): Beheer omgevingen consistent en reproduceerbaar via code.

Door deze principes toe te passen kunnen datateams overstappen van omslachtige databewerking naar geïndustrialiseerde levering van dataproducten.

De opkomst van de moderne data stack  

De moderne data stack (MDS) vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving ten opzichte van traditionele monolithische datawarehouses. Het is een modulaire, cloud-native architectuur die wendbaarheid, schaalbaarheid en automatisering mogelijk maakt.

Figuur 1. Referentiemodel voor de moderne data stack.
Figuur 1. Referentiemodel voor de moderne data stack.
Figuur 1. Referentiemodel voor de moderne data stack.
Figuur 1. Referentiemodel voor de moderne data stack.

Belangrijkste componenten van de MDS  

  1. Sources — CRM, ERP, IoT en externe API’s
  2. Integration & Transformation — Tools zoals Fivetran en dbt voor inname en SQL-gebaseerde datamodellering
  3. Storage & Processing — Cloud data lakes en datawarehouses (bijv. Snowflake, BigQuery, Databricks)
  4. Serving Layer — BI-tools (bijv. Looker, Power BI) en API’s
  5. Consume — Dashboards, AI-applicaties en operationele systemen

Ondersteunende capaciteiten  

  • Versioning — Houd wijzigingen in data en code bij
  • Orchestration — Automatiseer workflows met tools zoals Airflow of Dagster
  • Monitoring — Detecteer anomalieën en waarborg databetrouwbaarheid
  • Access Management (IAM) — Beveilig datatoegang en compliance
  • Data Catalog — Verbeter vindbaarheid en governance

Samen pakken deze componenten de grondoorzaken van mislukte data-initiatieven aan door data-operaties te standaardiseren, automatiseren en schalen.

Automatisering: van ETL naar ELT  

Traditionele ETL (Extract, Transform, Load) processen worden vervangen door ELT (Extract, Load, Transform), waarbij ruwe data eerst wordt geladen in een centraal data lake of datawarehouse en vervolgens wordt getransformeerd.

Waarom ELT een game-changer is:

  • Snellere time-to-insight: Laad data snel en transformeer op aanvraag
  • Schaalbaarheid: Maak gebruik van de kracht van cloud compute voor transformaties
  • Flexibiliteit: Geef analisten de mogelijkheid om modellen te bouwen en te itereren met tools zoals dbt

Met ELT wordt data-integratie herhaalbaar en automatiseerbaar, wat handmatige inspanning vermindert en consistentie verhoogt. Deze verschuiving stelt datateams in staat om zich te concentreren op het leveren van waarde in plaats van het beheren van infrastructuur.

Hoe adaptiQ je helpt om betere dataproducten te leveren  

Bij adaptiQ zijn we gespecialiseerd in het helpen van organisaties om de levering van dataproducten te stroomlijnen door diepe technische expertise te combineren met bewezen werkwijzen.

Onze aanpak omvat:

  • Moderniseren van je data stack om schaalbaarheid en wendbaarheid te ontsluiten
  • Vaststellen van data governance en observability om vertrouwen en compliance te waarborgen
  • Upskilling van je teams in data engineering best practices

Of je nu net begint aan je datareis of je capaciteiten wilt schalen, adaptiQ kan je helpen een veerkrachtig, toekomstbestendig datafundament te bouwen.

Wil je weten hoe je de levering van je dataproducten kunt versnellen? Laten we praten.