De synergie van data engineering en data analyse

22 maart 2024 | 4 minuten leestijd

In de wereld van data zijn de rollen van data engineers en data analisten uiterst belangrijk. Toch brengt de integratie van deze verschillende rollen in een datateam uitdagingen met zich mee. Soepele communicatie tussen deze rollen binnen het datateam en met andere afdelingen in de organisatie is uiteindelijk essentieel voor de samenwerking.

In een serie van drie artikelen zoomen we in en onderzoeken we het belang van de unieke bijdrage van data engineers en analisten. In dit eerste artikel kijken we naar deze verschillende, maar ook complementaire rollen op het gebied van data.

De rol van data engineer, analytics engineer en data analist

In het huidige datagedreven landschap vervullen data engineers en data analisten essentiële, maar verschillende rollen binnen een organisatie. Simpel gezegd: de rollen en verantwoordelijkheden verschillen.

Data engineers zijn verantwoordelijk voor de technische ruggengraat van datamanagement. Ze ontwerpen de architectuur en bouwen de systemen die data ontsluiten, opslaan en verwerken. Hun werk vormt de basis voor data analisten.

Data analisten doorzoeken vervolgens deze data om inzichten te verkrijgen die de basis vormen voor strategische zakelijke beslissingen

Terwijl ze hetzelfde doel nastreven, data-geïnformeerde besluitvorming, verschillen de methoden, instrumenten en vaardigheden aanzienlijk. Data engineers houden zich doorgaans bezig met complexe systemen. Ze gebruiken geavanceerde tools en houden zich daarbij aan de best practices die nauw verwant zijn aan de practices die ook gebruikt worden in de IT. Denk hierbij aan onderwerpen zoals versiebeheer en Ontwikkel, Test, Acceptatie en Productie (OTAP)-omgevingen.

Aan de andere kant kunnen data analisten tools gebruiken die mogelijk niet de strikte protocollen volgen die men in IT of engineering ziet. Ze benaderen hun taken met een zoektocht naar begrip, waarbij ze vaak data onderzoeken zonder dat dit direct tot een oplossing komt.

Ook de rollen van data engineer en data-analist evolueren. Als gevolg hiervan wordt het onderscheid tussen data engineers en data analisten/scientists minder duidelijk. De behoefte aan specialisatie blijft echter van cruciaal belang, omdat dit de diepgaande kennis biedt die op deze complexe terreinen vereist is. De toenemende gelijkenis in technische vaardigheden en gebruikte hulpmiddelen heeft de samenwerking in en tussen projecten flexibeler en creatiever gemaakt.

De relatief nieuwe rol van de analytics engineer is gecreëerd om de ruimte tussen data-engineering en analyse op te vullen. Analytics engineers gebruiken hun vaardigheden op het gebied van datamodellering en het analyseren van data vanuit verschillende perspectieven om data effectief te transformeren. Deze rol laat zien dat de traditionele, duidelijk omschreven rollen elkaar beginnen te overlappen.

De stap naar nauwere samenwerking neemt de behoefte aan diepgaande kennis op specifieke gebieden niet weg. Het benadrukt feitelijk hoe belangrijk het is dat data analisten, data engineers en analytics engineers samenwerken.

Door hun verschillende standpunten te delen, zal dit zeker de data- en bedrijfsvoering verbeteren. Op deze manier samenwerken is van cruciaal belang voor bedrijven die succes willen hebben in de wereld van vandaag die gefocust is op data. Wanneer verschillende vaardigheden en kennis samenkomen, leidt dat tot nieuwe ideeën en inzichten.

Samenvatting: verschillende rollen en synergieën

Terwijl we naar data-engineering en -analyse kijken, is het belangrijk om de veranderende rollen in het veld te begrijpen.

Deze samenvatting beschrijft de verschillende verantwoordelijkheden en toolsets van data engineers, data analisten/scientists en analytics engineers. Laten we de kerngebieden, instrumenten, doelstellingen en werkwijzen van deze rollen nader bekijken.

Data Engineers

• Aandachtsgebied: data engineers zijn gespecialiseerd in het bouwen en onderhouden van de data-infrastructuur die nodig is voor het verwerken van big data. Dit omvat het genereren, verzamelen, opslaan en verwerken van data. Ze structureren datawarehouses efficiënt, waardoor data in de hele organisatie optimaal kunnen worden gebruikt. Bovendien lossen ze onvoorziene problemen op, zoals bugs in data pipelines.
• Tools en praktijken: data engineers gebruiken programmeertalen zoals Python voor scripting en automatisering. Ze maken gebruik van cloudplatforms zoals Snowflake of Databricks voor geavanceerde oplossingen voor dataopslag. Ze stroomlijnen hun werk via CI/CD-praktijken, versiebeheer met Git en OTAP-omgevingen.
• Doelstelling: Het primaire doel is ervoor te zorgen dat data betrouwbaar en gereed is voor diepgaande analyses en rapportages. Door dit te doen creëren ze sterke fundamenten die voldoen aan de databehoefte van een organisatie.
• Werkwijze: Omdat de engineers zich vaak op de back-end concentreren, is hun rol zeer technisch. Gecentreerd rondom de architectuur en het naadloze beheer van dataopslag en datastromen. Dit garandeert de integriteit en beschikbaarheid van data voor alle analytische en operationele behoeften.

Data Analisten / Data Scientists

• Aandachtsgebied: Deze experts analyseren data om inzichten te vinden, helpen bij bedrijfsstrategieën en maken machine learning-modellen voor voorspellende analyses.
• Hulpmiddelen en praktijken: Ze gebruiken SQL om data te manipuleren en Python en R voor statistische analyses en het maken van machine learning-modellen. Tools zoals Databricks en Dataiku ondersteunen geavanceerde data science-projecten. BI- en visualisatieplatforms, waaronder Looker, Tableau en Klipfolio.
• Doel: Hun doel is om complexe datasets om te zetten in begrijpelijke inzichten en voorspellende modellen, resulterend in bruikbare strategieën door middel van uitgebreide rapporten en dynamische dashboards.
• Werkwijze: ze gebruiken wiskunde en technologie om zakelijke problemen op te lossen. Ze analyseren data en creëren nieuwe oplossingen. Ze gebruiken statistiek, machine learning en visualisatietechnieken.

Analytics Engineers

• Aandachtsgebied: Het optimaliseren van de toegankelijkheid en bruikbaarheid van data, waardoor een naadloze stroom van dataverzameling naar het genereren van inzichten wordt gewaarborgd.
• Tools en praktijken: Ze gebruiken SQL en Python om data te transformeren. Hun focus ligt op dbt voor het transformeren en modelleren van data op cloudplatforms zoals Snowflake en Databricks.
• Doelstelling: Verbeter de datakwaliteit en -toegang door datamodellen, pijplijnen en analyseplatforms te verbeteren.
• Werkwijze: Een mix van technisch databeheer en analytisch inzicht. Met focus op de architectuur van de data en gereedheid voor complexe analyses en business intelligence.

De aanpak van i-spark

Bij i-spark hebben we een duidelijk plan voor de rollen van ons datateam, waarbij we streven naar flexibiliteit en tegemoetkomen aan de specifieke behoeften van ons werk. De rollen op het gebied van data-engineering en data-analyse gaan steeds meer op elkaar lijken.

We hebben echter nog steeds verschillende rollen voor data engineers en data analisten. Hierdoor kan iedereen zich concentreren op waar hij goed in is. Engineers creëren datasystemen en beheren de stroom van data, terwijl analisten de data analyseren om inzichten te ontdekken en deze te delen.

Maar dit betekent niet dat onze engineers en analisten in silo's werken. Sterker nog, ze werken vaak samen, vooral bij taken waarbij analytics engineering betrokken is. Door samen te werken kunnen we ons werk verbeteren en tegelijkertijd profiteren van de unieke vaardigheden en kennis van elke persoon.

Ons succes bij i-spark komt voort uit het combineren van flexibiliteit met een goed gedefinieerde structuur voor onze teamrollen. Deze methode helpt ons volledige data oplossingen te bieden die voldoen aan de doelstellingen van onze klanten, waarbij de strategische waarde van data wordt gemaximaliseerd. Nu de wereld van data verandert, richten wij ons op teamwork, communicatie en de toepassing van verschillende vaardigheden om uitdagingen aan te gaan.

Met een goed inzicht in de rollen binnen datateams kijken we nu naar de uitdagingen van het samenbrengen van deze diverse specialiteiten. Dit onderstreept het belang van teamwork in ons steeds veranderende vakgebied.

Lees verder over de integratie uitdaging