Data Engineering: het stille fundament van elke AI-toepassing

De koffie was nog warm toen we begonnen.
We zaten met het team aan tafel, projectleider, IT’er, een externe AI-partner, en ik. De use case was duidelijk: een voorspellend model dat zou helpen met het optimaliseren van voorraad. De verwachtingen waren hoog.

De AI-specialist opende zijn laptop. “We gaan kijken of we een eerste prototype kunnen maken,” zei hij.

Toen begonnen de vragen één voor één te komen:

• “Waar staat de ruwe data?”

• “Staan die ergens centraal?”

• “Wie heeft daar toegang toe?”

• “Wat bedoelen we eigenlijk met ‘voorraad’ in het systeem?”

Er kwam geen antwoord. Alleen wat ongemakkelijke blikken op zoek naar antwoorden.
De sessie eindigde zonder prototype.

Maar voor mij eindigde het met iets veel belangrijkers: inzicht.
Als je het fundament niet op orde hebt, kun je bouwen wat je wilt, maar het blijft instabiel.
Sindsdien weet ik: data engineering is misschien niet zichtbaar, maar het bepaalt alles wat daarna komt.

Wat is data engineering eigenlijk?

Data engineering gaat over het bouwen van de infrastructuur die data bruikbaar maakt. Het gaat om datastromen, pipelines, opslag en beschikbaarheid. Simpel gezegd: het is alles wat nodig is om data op het juiste moment, op de juiste plek, in de juiste vorm te krijgen.

Vergelijk het met waterleidingen in een huis. Je kunt de mooiste kraan installeren, maar zonder leidingen komt er geen druppel uit. AI werkt precies hetzelfde. Zonder goed georganiseerde data en stabiele toegang kun je geen modellen trainen, laat staan vertrouwen op hun uitkomsten.

Waarom data engineering onmisbaar is voor AI

1. AI heeft betrouwbare data nodig

Een AI-model is zo slim als de data waarmee het gevoed wordt. Als die data onvolledig, verouderd of verspreid is, krijg je slechte resultaten. En dat ondermijnt het vertrouwen in de hele oplossing.

2. Een goed pipeline-ontwerp voorkomt handmatig werk

Zonder geautomatiseerde data pipelines ben je afhankelijk van Excel-exports, handmatige controles en ad-hoc rapportages. Dat is foutgevoelig, traag en nauwelijks schaalbaar.

3. Je maakt het werk van analisten en data scientists veel efficiënter

Als de data goed georganiseerd en toegankelijk is, kunnen teams zich richten op analyse en innovatie in plaats van zoeken, schoonmaken en koppelen.

4. Je platform groeit met je mee

Met een moderne data stack (bijvoorbeeld Azure, Databricks, Snowflake) leg je een basis waar je later op kunt doorbouwen. Vandaag nog eenvoudige rapportages, morgen AI-oplossingen en realtime inzichten.

Data engineering is geen bijzaak, het ís de basis

Veel organisaties willen direct beginnen met AI, voorspellingen, automatisering of machine learning. Maar als de fundering ontbreekt, verzand je al snel in vertraging, frustratie en teleurstelling.

Daarom beginnen wij altijd met de vraag:
Heb je je datafundament al gelegd?

Het is geen sexy onderdeel. Het komt niet in de spotlight. Maar als je het goed aanpakt, maakt het alles daarna mogelijk.

Wil je weten hoe jouw datafundament ervoor staat?

Bij Data Intelligence Partners helpen we bedrijven stap voor stap met het bouwen van een betrouwbare en schaalbare datastructuur.
Niet met een ingewikkeld IT-verhaal, maar met heldere inzichten, praktische keuzes en oplossingen die echt werken.

Benieuwd waar jouw organisatie nu staat?
Doe de Quick Scan of plan een verkenningsgesprek.

Lees hier meer over Data Engineering.