Data pipeline: stroomlijn uw data-analyse

Verschillende onderzoeken wijzen uit dat bij data-analyse veel tijd besteed wordt aan het voorbereiden en voorbewerken van data. Dit is een noodzakelijke stap om met de juiste data aan de slag te gaan. Deze stap is vaak complex en arbeidsintensief. Het goede nieuws: er zijn verschillende manieren om deze stap te versnellen.

Verschillende stappen in de data-analyse

In de meeste gevallen start een data-analyse met het ophalen van data uit een of meerdere bronnen. Vaak moet deze data geformatteerd, opgeschoond of op andere manieren bewerkt worden, voordat de data ingezet kan worden in analyses of modellen.

In een lokale- of ad-hoc opstelling volstaan handmatige bewerkingen of bieden scripts een oplossing. Als de data-analyse in productie moet gebeuren dan volstaan handmatige oplossingen niet. Het ontwikkelen van goed werkende Extract Transform Load (ETL) scripts kost veel tijd en is daarmee kostbaar. Ook doet het een beroep op de schaarse capaciteit en kennis van data engineers.

Om deze reden worstelen veel organisaties met vragen zoals:

  • Hoe kan ik de capaciteit van mijn data engineers zo slim mogelijk inzetten?
  • Hoe kan ik oplevertijd van data-analyses en machine learning modellen verkorten?
  • Hoe kan ik lokale modellen op een betrouwbare manier naar productie brengen?

Een data pipeline als versneller

Luminis wordt regelmatig gevraagd bij klanten om bij bovenstaande vraagstukken mee te denken. Een oplossing die we vaak voorstellen is het ontwikkelen van een data pipeline. Dit is een oplossing die het totale data-analyseproces zo veel mogelijk automatiseert. Het stelt organisaties in staat om de data engineering slim te automatiseren, maar ook om modellen na het testen in productie te brengen.

De basis van de Luminis data pipeline oplossing wordt gevormd door een cloud infrastructuur en cloud services. Deze vormen de basis voor een schaalbare en flexibele infrastructuur. Door de standaardconfiguratie wordt veel snelheidswinst geboekt bij het opstarten van een project. De oplevertijd van een productieomgeving kan verkort worden van 1 maand naar 1 dag. Complexe machine-learning projecten kunnen verkort worden van 9 maanden naar 3 maanden, van idee tot werkende productieomgeving.

Meer informatie

Bent u nieuwsgierig of een data pipeline ook uw data-analyses kan versnellen? Neem gerust contact met ons op. Wij vertellen u er graag meer over.