IT draait om Data Engineering
Of het nu gaat om AI, analytics, business intelligence of procesondersteuning: IT draait om data. Wij laten je data voor jou werken.
Experts in data extraheren, opslaan en verwerken
Van analytics voor grote projecten tot machine learning en grote hoeveelheden data structuren: we hebben jaren ervaring. We voeden recommendation engines voor streamingdiensten als NPO Start en Pathé Thuis. Voor KLM en DZB trainden we een machine learning-model met data om duizenden bouten uit vliegtuigmotoren te sorteren. En voor het GGD-contactonderzoek tijdens COVID-19 structureerden we de uitgebreide vragenlijsten.
We werken volgens de FAIR data principes
Privacy en security by design
In ons Innovatielab lossen we grote uitdagingen op met Data Engineering
Maak het persoonlijker, leuker of beter met data
Welke data is er, wat kun je wel en niet verzamelen? Hoe verzamel je data uit verschillende bronnen? En hoe houd je rekening met privacy? Van relationeel opslaan tot realtime of achteraf verzamelen: wij regelen het. Met analytics geven we inzicht in hoe je app wordt gebruikt, zodat je de ervaring voor je gebruikers persoonlijker, leuker of beter kunt maken. En door data goed te structureren, kun je er altijd op terugvallen.
Onze aanpak in 4 stappen
Stap 1
Databehoefte Analyse
We onderzoeken je welke data je hebt en zoekt.
![[company-name]](https://acc.blub.company/uploads/Online-Marketing-Strategy-iconSvg.co_2025-03-19-090712_jweu.png)
Stap 2
Datastructuur en Tooling
We bepalen de datastructuren, tools en opslagmechanismen.
![[company-name]](https://acc.blub.company/uploads/Solution-For-iconSvg.co_2025-03-19-090823_buzi.png)
Stap 3
Data Verzamelen (ETL)
We verzamelen gegevens via het ETL-proces: extractie, transformatie en laden.
![[company-name]](https://acc.blub.company/uploads/Expert-iconSvg.co_2025-03-19-090749_zhrh.png)
Stap 4
Structureren en ontsluiten
We structureren de data en maken deze toegankelijk voor analyses en rapportages.
![[company-name]](https://acc.blub.company/uploads/star.svg)
Onze programmeertalen
Voor onze data-oplossingen gebruiken we Python, R, Power Query en SQL. Daarmee zetten we ruwe data om in waardevolle inzichten. Of het nu gaat om dashboards, voorspellingen of datamigraties: we bouwen datastromen die kloppen en blijven stromen.
Wil je meer informatie over Data Engineering?
Wat onze collega's zeggen
“Wij bouwen robuuste dataplatforms die ruwe data omzetten in bruikbare inzichten. Van data-integratie en modellering tot schaalbare pipelines. Onze data engineers zorgen dat jouw organisatie klaar is voor slimme toepassingen zoals AI, analytics en automatisering. Betrouwbare data op een veilige toegankelijke manier voor jou beschikbaar.”
Jasper Weeteling
Chief Innovation Lab, Dawn Technology
15 openstaande vacatures
| Junior/Medior New Business Developer (Software / .NET) | Amsterdam |
|
|
|---|---|---|---|
| Security & Compliance Consultant | Hilversum |
|
|
| AI Managing Consultant | Rotterdam |
|
|
| Medior Software Developer | Hilversum |
|
|
| Senior Software Developer | Hilversum |
|
|
| Commercieel Projectmanager | Rotterdam |
|
|
| Technisch Applicatiecoördinator | Delft |
|
|
| HR-Officer | Hilversum |
|
|
| Senior .Net/C# Developer | Amsterdam |
|
|
| Corporate Recruiter | Hilversum |
|
|
| New Business Developer | Hilversum |
|
|
| Medior/Senior PHP Developer (verschillende vestigingen) | Hilversum |
|
|
| Software Developer (Delphi) | Delft |
|
|
| iOS Ontwikkelaar | Hilversum |
|
|
| Android Developer | Hilversum |
|
Hoe helpt goede data engineering bij betere besluitvorming?
Door data gestructureerd, betrouwbaar en realtime beschikbaar te maken, leg je een stevig fundament voor dashboards, analyses en AI-toepassingen om strategische beslissingen te kunnen nemen.
Kunnen jullie helpen bij het opzetten van een data warehouse of lakehouse?
Ja. We adviseren bij de keuze tussen een data warehouse, lake of lakehouse. Daarna richten we het in met moderne cloudtechnologieën zoals Snowflake, Databricks of Azure Synapse.
Hoe zorgen jullie dat onze data pipelines schaalbaar blijven?
We ontwerpen ETL pipelines modulair en event-driven met tools als Apache Airflow of Azure Data Factory. Daarbij monitoren we continu op prestaties en bottlenecks.
Kunnen jullie onze bestaande datastromen optimaliseren of refactoren?
Absoluut. We analyseren de bestaande architectuur en verbeteren efficiëntie, kosten en foutgevoeligheid van je datastromen.
Hoe ziet de samenwerking eruit tijdens een project?
We werken iteratief, met vaste contactmomenten. We stemmen verwachtingen af en zorgen voor transparante voortgangsrapportages.