datapijlijn

Een datapijlijn is een samenhang van processen die data van bronsystemen naar doeltoepassingen transporteert, transformeert en beschikbaar stelt. Het doel is betrouwbare, tijdige en bruikbare data leveren voor analyse, rapportage en operationele besluitvorming.

Een datapijlijn bestaat uit onderdelen: gegevensinvoer (inzameling van ruwe data), verwerking (transformatie, schoonmaak, verrijking en validatie), opslag (data lake, datawarehouse) en beschikbaarstelling aan eindgebruikers en systemen (dashboards, analyses, modellen). Gedegen metadata, data governance en data kwaliteit zijn essentieel; de pijlijn moet traceerbaar zijn via data lineage en audit trails.

Ontwerpkeuzes omvatten batch- versus streamingverwerking, en ETL (extract, transform, load) of ELT (extract, load, transform). Andere overwegingen zijn latentie, doorvoer, schaalbaarheid, foutafhandeling en idempotentie. Monitoring, logging en security zijn nodig om betrouwbaarheid te waarborgen.

Technologieën en patronen die vaak in datapijlijnen voorkomen zijn onder meer orkestratietools (bijv. Apache Airflow of NiFi), streaming- en verwerkingstools (Kafka, Spark, Flink), opslaglagen (data lakes en datawarehouses) en transformatietools (dbt). Architectuur kan bestaan uit een combinatie van batch- en streamingpijlen, afhankelijk van de vereisten.

Toepassingen van datapijlijnen omvatten rapportage en business intelligence, data-analyses, operationele dashboards en training van machine learning-modellen. Een goed ontworpen datapijlijn levert betrouwbare data, ondersteunt governance en maakt snelle iteratie mogelijk.