Wil je een data lakehouse laten bouwen? Wij brengen je bronnen, doelen en rapportagebehoefte in kaart, bouwen een lakehouse op Databricks of Microsoft Fabric en richten laadstromen, datakwaliteit en toegangsrechten in. Je krijgt een omgeving waarin ruwe data en gemodelleerde tabellen naast elkaar bestaan. Daarna beslis je zelf welke rapportages, modellen of AI-toepassingen je er als eerste op zet.
Wat een data lakehouse je oplevert
Een data lakehouse combineert de opslag van een data lake met de betrouwbaarheid van een datawarehouse. Alle data komt binnen in goedkope objectopslag, maar wordt opgeslagen in een open tabelformaat zoals Delta Lake. Dat formaat voegt ACID-transacties, schemabeheer en versiehistorie toe aan bestanden in de opslaglaag, zodat tabellen leesbaar blijven terwijl er geschreven wordt. Je hoeft dus niet langer te kiezen tussen een lake voor ruwe en ongestructureerde data en een warehouse voor nette rapportagetabellen.In de praktijk betekent dat één omgeving voor rapportages, analyses, machine learning en AI-toepassingen, met één set definities en één plek waar rechten worden geregeld. Analisten werken op gemodelleerde tabellen, data scientists kunnen bij de ruwe laag, en beide groepen kijken naar dezelfde cijfers. Wij bouwen dat als onderdeel van onze dienst data fundament, zodat het lakehouse aansluit op wat je verder met data en AI wilt doen.Dat levert concreet op: minder handmatige exports, kortere doorlooptijd van vraag naar antwoord, en een basis waarop je nieuwe toepassingen kunt zetten zonder elke keer opnieuw te beginnen met koppelingen bouwen.Waar het nu op vastloopt
Herkenbaar beeld: het ERP-systeem heeft een eigen rapportagemodule, marketing trekt exports uit het campagneplatform, en finance onderhoudt een werkmap waarin alles handmatig samenkomt. Elke maandafsluiting begint met dezelfde vraag: welke versie van het omzetcijfer klopt? Een analist is dan een halve week kwijt aan het naast elkaar leggen van bestanden in plaats van aan het verklaren van afwijkingen.Tegelijk ligt er een verzoek om iets met AI te doen. Dat strandt op dezelfde plek: er is geen omgeving waar historische data compleet, gedocumenteerd en toegankelijk staat. Een model trainen op exports die niemand kan reproduceren is geen basis om beslissingen op te nemen. En als iemand vertrekt, verdwijnt de kennis over welke query waar vandaan komt mee de deur uit.Vaak is er ook al een data lake aangelegd waar van alles in gestort is, maar zonder structuur, eigenaarschap of datakwaliteitscontroles. Dan heb je opslagkosten zonder bruikbare uitkomst. Onze data engineering richt zich precies op dat stuk: van losse bronnen naar laadstromen die je kunt vertrouwen.Zo bouwen wij je lakehouse
We beginnen niet bij de techniek maar bij het doel. Welke beslissingen wil je beter kunnen nemen, welke rapportages of toepassingen horen daarbij, en welke bronnen heb je daarvoor nodig? Daaruit volgt een overzicht van bronsystemen, gevoeligheid van gegevens en de frequentie waarmee data ververst moet worden. Past dit bij een breder vraagstuk, dan pakken we het op vanuit data- en AI-strategie.Daarna bouwen we. We zetten de opslaglaag en het platform op, meestal gelaagd: een ruwe laag met de brongegevens zoals ze binnenkomen, een geschoonde laag met gevalideerde en ontdubbelde data, en een laag met gemodelleerde tabellen voor rapportage en modellen. Laadstromen, datakwaliteitscontroles, logging en toegangsrechten richten we in het datacatalogus- en governancegedeelte van het platform in. Werk je in het Microsoft-landschap, dan ligt Microsoft Fabric met OneLake voor de hand; wil je zwaardere verwerking, streaming of machine learning combineren, dan kiezen we Databricks. In beide gevallen staan tabellen in een open formaat, zodat je niet vastzit aan één leverancier.Na oplevering stoppen we niet. Pipelines moeten draaien, bronnen veranderen, en er komen nieuwe vragen bij. Via beheer en doorontwikkeling houden we de omgeving draaiend en bouwen we stap voor stap uit. Wil je liever dat wij het hele platform bouwen en beheren, dan kijken we naar het DSL Managed Dataplatform.Toepassingen
- Ontwerp van de lakehouse-architectuur — We bepalen samen de lagen, het tabelformaat, de opslagstructuur en de naamgevingsafspraken, zodat het lakehouse meegroeit met nieuwe bronnen zonder dat je later alles moet herbouwen.
- Bronkoppelingen en laadstromen — We ontsluiten ERP, CRM, webdata, bestanden en API's en bouwen laadstromen die automatisch draaien, met logging en herstelmogelijkheden als een bron een keer niet beschikbaar is.
- Datamodellering voor rapportage — We vertalen ruwe brongegevens naar gemodelleerde tabellen met heldere definities, zodat omzet, klant en order overal hetzelfde betekenen en dashboards op dezelfde basis draaien.
- Governance en toegangsbeheer — We leggen vast wie welke data mag zien, documenteren tabellen en herkomst, en richten rollen en rechten in volgens de eisen die binnen jouw organisatie en sector gelden.
- Datakwaliteitscontroles — We bouwen controles op volledigheid, dubbele records en afwijkende waarden in de laadstromen, zodat fouten opvallen voordat ze in een rapportage of model terechtkomen.
- Migratie van bestaand platform — Heb je al een data lake of datawarehouse, dan migreren we die stapsgewijs naar het lakehouse, waarbij bestaande rapportages blijven werken tijdens de overgang.
Voor wie
- Data- en IT-managers — Je wilt af van losse databases en exports en één omgeving waarop BI, analytics en AI draaien, met beheer dat niet volledig bij één interne specialist ligt.
- Finance en control — Je besteedt te veel tijd aan het kloppend maken van cijfers uit verschillende systemen en wilt rapportages die automatisch gevuld worden vanuit een controleerbare bron.
- Organisaties met veel bronsystemen — Industrie, zorg, retail en dienstverlening met data in machines, kassasystemen, portalen en administraties die samen een beeld moeten vormen voor sturing en voorspellingen.
Veelgestelde vragen
Wat doet Data Science Lab bij een data lakehouse laten bouwen?
We brengen eerst je doelen, bronnen en rapportagebehoefte in kaart. Daarna ontwerpen en bouwen we het lakehouse: opslaglagen, laadstromen, datamodellen, datakwaliteitscontroles en toegangsbeheer op Databricks of Microsoft Fabric. We sluiten je rapportage- en AI-toepassingen erop aan en blijven betrokken bij beheer en doorontwikkeling, zodat de omgeving blijft werken als bronnen en vragen veranderen.
Wat is het verschil met een datawarehouse of data lake?
Een datawarehouse is sterk in gestructureerde rapportagedata maar minder geschikt voor ruwe, ongestructureerde of zeer grote datasets. Een data lake slaat alles op, maar mist vaak structuur en betrouwbaarheid. Een lakehouse combineert beide: goedkope opslag met een open tabelformaat dat transacties, schemabeheer en versiehistorie toevoegt, zodat één omgeving zowel rapportage als machine learning bedient.
Databricks of Microsoft Fabric, wat kiezen we?
Dat hangt af van je landschap en je werklast. Zit je organisatie diep in Microsoft met Azure, Power BI en Microsoft 365, dan ligt Fabric met OneLake voor de hand. Wil je zware verwerking, streaming en machine learning op grote volumes combineren, dan past Databricks beter. We maken die keuze expliciet en onderbouwd, niet op gevoel.
Moeten alle bronnen in één keer aangesloten worden?
Nee, en dat raden we meestal af. We beginnen met de bronnen die nodig zijn voor de eerste concrete vraag en leveren daar werkende rapportage op. Zo zie je snel resultaat en leer je wat er in jouw data misgaat. Daarna sluiten we bron voor bron aan, binnen dezelfde architectuur en afspraken.
Wat gebeurt er met datakwaliteit en privacy?
Datakwaliteitscontroles bouwen we in de laadstromen, zodat ontbrekende velden, dubbele records en vreemde waarden zichtbaar worden voordat iemand ze gebruikt. Voor privacygevoelige gegevens leggen we vast waar ze staan, wie erbij mag en hoe lang ze bewaard worden. Rechten regelen we in de governancelaag van het platform, niet per rapport.
Kan ons eigen team het lakehouse later overnemen?
Ja. We bouwen met gangbare technieken en leggen code, keuzes en afspraken vast, zodat het overdraagbaar is. We leiden je team op tijdens het bouwen en kunnen daarna meekijken op afroep. Veel klanten kiezen voor een tussenvorm: intern eigenaarschap, met ons voor de zwaardere doorontwikkeling en achtervang.
Wanneer loont een data lakehouse niet?
Als je weinig bronsystemen hebt, overzichtelijke datavolumes en geen behoefte aan machine learning of ongestructureerde data, is een lakehouse overkill. Dan ben je beter af met een eenvoudig datawarehouse of zelfs goed ingerichte rapportage direct op je bronsysteem. We zeggen dat eerlijk en helpen je liever aan de kleinere oplossing die wel past.
Benieuwd of een lakehouse bij jouw situatie past?
Neem contact op voor een vrijblijvend gesprek over je bronnen, je rapportagebehoefte en de route naar één betrouwbare dataomgeving. We denken graag mee over de eerste stap.