Terug naar begrippenlijst
Data pipelines
Een data pipeline is in de basis een slim, automatisch systeem dat ruwe data verzamelt, verwerkt en verder stuurt. Zie het als een digitale rivier: gegevens stromen van de bron naar hun bestemming, terwijl ze onderweg worden opgeschoond en klaargemaakt voor gebruik. Veel bedrijven zitten op een berg data, verspreid over verschillende bronnen: een webshop, een app, sensoren, een CRM. Een data pipeline maakt daar één samenhangend geheel van, zodat je altijd de juiste informatie hebt, op de juiste plek, op het juiste moment.
Inhoudsopgave
Van ruwe data naar bruikbare info
Een pipeline werkt in stappen. Eerst haalt hij data op bij de bron: denk aan databases, API’s of live-feeds. Vervolgens wordt de data bewerkt, bijvoorbeeld opgeschoond, samengevoegd of verrijkt met extra info. Tot slot belandt de schone dataset in een eindstation, zoals een datalake, data warehouse of dashboard.
Dat hele proces kan in ‘batches’ gebeuren (bijvoorbeeld elke nacht) of real-time, zodat de data direct beschikbaar is. Dat maakt pipelines onmisbaar voor toepassingen waar actuele informatie cruciaal is, zoals monitoring, analyses of automatische rapportages.
Achter de schermen: Zo draait de datamachine
Achter de schermen bestaat een pipeline vaak uit meerdere scripts, tools en systemen die elkaar opvolgen. Populaire technieken zijn ETL (Extract, Transform, Load), message queues (zoals Kafka) en orkestratietools zoals Apache Airflow.
Voorbeeld
Je pipeline haalt klantdata op uit een webshop, combineert die met ordergegevens uit een ander systeem, filtert dubbele records eruit en zet alles klaar in een database. Zo kan een analist of een BI-tool direct met actuele, complete data aan de slag.
Waarom developers dol zijn op pipelines
Handmatig data verzamelen, opschonen en verplaatsen is niet alleen saai werk, maar ook foutgevoelig. Een goede data pipeline automatiseert dit allemaal. Dat scheelt niet alleen uren handwerk, maar voorkomt ook fouten, inconsistenties en datasilo’s.
Daarnaast maken pipelines het makkelijker om met grote hoeveelheden data te werken. Ze zijn schaalbaar: of je nu met honderd of honderd miljoen records werkt, de pipeline regelt het. Veel pipelines draaien tegenwoordig in de cloud, zodat ze flexibel meeschalen met de behoefte.
Een pipeline is nooit ‘af’
Net als software zelf is ook een data pipeline nooit statisch. Zodra je nieuwe databronnen toevoegt, bedrijfsprocessen verandert of andere inzichten nodig hebt, pas je de pipeline aan. Daarom wordt er vaak gewerkt met modulaire blokken: losse stappen die je makkelijk kunt aanpassen of uitbreiden.
Voorbeeld
Stel, een logistiek bedrijf wil real-time inzicht in pakketbewegingen. Een data pipeline kan automatisch track & trace-gegevens ophalen, combineren met voorraaddata en die info direct beschikbaar maken in een dashboard. Zo weet iedereen altijd waar een pakket is en wat de status is.
Veelgestelde vragen
ETL (Extract, Transform, Load) is een type pipeline. Een data pipeline kan breder zijn: naast ETL kun je bijvoorbeeld ook real-time datastromen of machine learning integreren.
Nee, ook kleine bedrijven gebruiken pipelines, bijvoorbeeld om webshops te koppelen aan voorraadsystemen of automatische rapportages te maken.
Populaire tools zijn Apache Airflow, Talend, Kafka en zelfgeschreven scripts in Python of SQL.
Niet altijd. Sommige tools werken met een visuele interface. Maar voor complexe pipelines is basiskennis van scripting wel handig.
Remco Thijssen Back-end developer
