Data Engineering
Data engineering is het proces van het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur die nodig is om gegevens te verzamelen, op te slaan en te verwerken.
Data Engineering
Data engineering is het proces van het ontwerpen, bouwen en onderhouden van de infrastructuur die nodig is om gegevens te verzamelen, op te slaan en te verwerken. Het doel van data engineering is om een solide basis te creëren voor datagedreven besluitvorming binnen een organisatie.
Data engineering houdt zich bezig met het inrichten van data pipelines en databases, het opzetten van data warehouses en het ontwikkelen van data integratie en transformatie processen. Dit alles is gericht op het maken van gestructureerde, schone en bruikbare data voor data-analisten en -wetenschappers.
Een voorbeeld van Data Engineering
Een online kledingwinkel verzamelt data van zijn klanten, zoals hun naam, e-mailadres, aankoopgeschiedenis en voorkeuren. Om deze gegevens nuttig te maken, moet het bedrijf een data engineering infrastructuur opzetten die deze gegevens kan verzamelen en opslaan in een database.
De eerste stap is om de data op te halen van de verschillende bronnen, zoals de website, de mobiele app en de sociale media kanalen van het bedrijf. Vervolgens moet de data worden getransformeerd en opgeschoond om er zeker van te zijn dat deze consistent is en geschikt is voor analyse.
Daarna kan de data worden opgeslagen in een data warehouse, waar het beschikbaar is voor data-analisten en -wetenschappers. Het data warehouse kan worden geïntegreerd met business intelligence-tools, zoals Power BI of Tableau, om het mogelijk te maken om gegevens te visualiseren en inzichten te verkrijgen.
Op deze manier kan het kledingbedrijf de gegevens van zijn klanten gebruiken om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen, gerichte marketingcampagnes te voeren en beter te begrijpen wat de klanten beweegt om bij hen te kopen. Dit alles dankzij een solide data engineering infrastructuur.
Extra informatie over Data Engineering:
Toffe artikelen die we vonden over Data Engineering: