RBI-Solutions blog

Interview met Meggie van den Boom: Van Film naar Data Engineering

Meggie maakte een indrukwekkende reis: van verhalen vertellen met film naar structuren bouwen met data. Haar creativiteit uit de filmwereld komt nu perfect tot zijn recht als data engineer bij RBI, waar ze de brug slaat tussen data-analyse en techniek. In ons nieuwste interview deelt Meggie hoe ze de overstap maakte van filmmaker naar data-expert, waarom samenwerken in een dynamisch team haar drijft, en wat haar werk zo uitdagend én boeiend maakt.

Kun je ons iets vertellen over je achtergrond en hoe je bent gekomen waar je nu bent?

“Mijn carrière begon op de kunstacademie, waar ik me specialiseerde in film (fictie). Het was ontzettend leuk te werken met acteurs, sound design en andere elementen van film. Ik ben daar afgestudeerd en het belangrijkste dat ik daar leerde, was hoe je je eigen visie kunt ontwikkelen. In de filmindustrie ligt de nadruk sterk op creativiteit en veel minder op de markt. Na mijn afstuderen ben ik als zzp’er aan de slag gegaan en heb ik verschillende commerciële films gemaakt. Ik kwam op allerlei verschillende plekken en kreeg een kijkje achter de schermen bij verschillende producties. Wat me echter steeds duidelijker werd, was dat de praktische kant van de organisatie me minder trok. Dat paste gewoon niet bij mij.”

Waarom heb je de overstap gemaakt van film naar data?

“Ik heb altijd al interesse gehad in wiskunde en het ontwikkelen van systemen, dus ik voelde me daar sterk toe aangetrokken. Mijn zus werkt al in de data-industrie en zij suggereerde dat het misschien iets voor mij zou zijn. Ze motiveerde me om cursussen te doen. Ik begon met zelfstudie en besloot uiteindelijk om me volledig om te scholen. Om een sterke basis te leggen besloot ik om een half jaar een fulltime bootcamp als data engineer te volgen, met veel focus op data-analyse en data science. Dat was een intensieve periode, maar ik heb het succesvol afgerond.”

Wat gebeurde er daarna?

“Na de bootcamp begon ik bij Maxaro, een bedrijf dat badkamers en tegels verkoopt. Ik startte als webshopbeheerder, maar al snel kwam ik in aanraking met PowerBI en Python, waarmee ik dashboards en rapportages ontwikkelde. Wat ik merkte, was dat ik het samenwerken met andere data engineers en analisten miste. Ik was daar eigenlijk de enige in die rol, waardoor ik weinig kon sparren met collega’s over inhoudelijke keuzes. Dit bracht me ertoe om verder te zoeken naar een rol die beter aansloot bij mijn interesses.”

Hoe ben je uiteindelijk in de consultancy en data engineering terechtgekomen?

“Ik ging aan de slag bij Eiffel, een consultancybedrijf, en dat bleek precies te zijn wat ik zocht. In de coronatijd werkte ik veel op afstand, maar ik kreeg uitdagende opdrachten en trainingen die mijn ontwikkeling stimuleerden. Ik heb veel geleerd van collega’s, bijvoorbeeld door een grote opdracht bij de Rabobank, waar ik werkte aan data-analyse en productoptimalisatie. Hier groeide mijn interesse in de technische kant van data engineering. Ik wilde begrijpen waar data vandaan komt en hoe deze ontsloten kan worden. Uiteindelijk maakte ik de overstap naar Alfa Accountants, waar ik samenwerkte met medioren en senioren in data engineering. Dat was precies de ervaring die ik zocht. Ik wilde werken in een bedrijf waar je elke keer nieuwe uitdagende opdrachten krijgt en waarin je voortdurend kunt groeien.”

En hoe ben je bij RBI terechtgekomen?

“Bij RBI werk ik sinds november 2023 als data engineer. Momenteel ben ik werkzaam bij Alpina, een verzekeringsbedrijf dat een aantal jaar geleden is ontstaan uit een fusie van verschillende bedrijven. Dat maakt het erg complex, want veel systemen zijn nog niet volledig geïntegreerd en de data komt uit verschillende bronnen die niet altijd makkelijk zijn samen te voegen. Mijn rol is om als bruggenbouwer tussen analisten en engineers te fungeren. Ik ontwerp en bouw datamarts voor de data-analisten en besteed veel aandacht aan de kwaliteit en juistheid van de data. Het testen of alles werkt, is een cruciaal onderdeel van mijn werk.”

Wat houdt je werk precies in bij Alpina?

“Ik werk veel met tools zoals DBT (Data Build Tool), SQL en Ninja voor dynamische queries. Databricks is de bron van de data, waar we bewerkingen uitvoeren voordat de data wordt teruggeplaatst. Daarnaast gebruik ik ADF (Azure Data Factory) voor data-integratie. Het is een technische uitdaging, maar ik vind het erg leuk om complexe problemen op te lossen en ervoor te zorgen dat de data betrouwbaar is voor de teams die ermee werken.”

Hoe heb je de technische kennis opgebouwd die je nu gebruikt?

“Mijn kennis is grotendeels zelf opgebouwd. Na de bootcamp had ik een basis, maar bij Maxaro ben ik veel gaan experimenteren en heb ik zelfstudie gedaan met behulp van YouTube tutorials en andere bronnen. Het belangrijkste voor mij is dat ik een goed begrip heb van architectuur en de keuzes die gemaakt worden bij het ontwikkelen van systemen. Veel online cursussen zijn vrij oppervlakkig; de echte uitdagingen ontdek je pas wanneer je er in de praktijk mee aan de slag gaat. Het blijven leren is dus essentieel. Ook voor nieuwe medewerkers stel ik altijd een plan op met theorie en use cases, zodat ze het ook kunnen toepassen in de praktijk.”

Wat is de reden dat je hebt gekozen voor een functie bij RBI?

“RBI sprak me aan vanwege de korte lijntjes en de open cultuur. Het is een klein bedrijf, en dat maakt het heel toegankelijk en dynamisch. Veel collega’s zitten in dezelfde ontwikkelingsfase, waardoor er een fijne balans is tussen werken en persoonlijke groei. De ontwikkelkansen die er zijn, vind ik ook aantrekkelijk. Ik ben hier bijvoorbeeld erg blij met de RBI-Friday, waarbij je al je collega’s ziet en gesprekken kunt voeren over alles, niet alleen werk. Je bouwt echt samen iets op met elkaar.”

Hoe zie jij de veranderingen binnen RBI?

“Er is de laatste tijd veel veranderd met de komst van Melvin en Desirée. Er is meer structuur gekomen, een plan, en wat vastigheid. Het is inspirerend om te zien hoe het bedrijf zich ontwikkelt en om daar deel van uit te maken. Het voelt als een plek waar je niet alleen zelf kunt groeien, maar ook kunt bijdragen aan de groei van het bedrijf.”

Wat zou je willen meegeven aan anderen die in de data-industrie willen starten?

“Mijn belangrijkste tip is dat je in de datawereld altijd goed moet communiceren. Je werkt vaak met verschillende teams: de mensen die de data leveren, de mensen die de data gebruiken, en de mensen die er producten mee bouwen. Afstemmen en overleggen is cruciaal om ervoor te zorgen dat alles goed werkt. Ook voor mezelf is het een fijne combinatie van technische skills en sociale interactie. Je kunt daarnaast ook echt je creativiteit kwijt in het vinden van oplossingen voor complexe vraagstukken. Het is dus een vak waarin zowel je technische skills, sociale vaardigheden en zelf je creativiteit goed tot hun recht kunnen komen.”

Wat zijn je toekomstplannen?

“Ik zou graag verder willen leren en certificaten halen, bijvoorbeeld voor DBT en Databricks. Het is altijd goed om je kennis te blijven verdiepen en te zorgen dat je up-to-date blijft. En verder? Ik ben blij met de richting die ik ben ingeslagen en kijk ernaar uit om me verder te ontwikkelen binnen de data engineering.”

Lees verder over data en de diensten van RBI-Solutions in deze blog's:

Hoe afhankelijk ben jij van je office software?

Hoe afhankelijk ben jij van je office software?

Stel je voor: je online kantooromgeving valt ineens uit. Geen toegang tot e‑mail. Teams kunnen niet samenwerken en online-vergaderen. Alle bestanden in online mappen zijn onbereikbaar. Voor veel organisaties is dat vandaag de dag een ondenkbaar scenario — maar wel één dat langzaam realistischer wordt.
Of het écht gaat gebeuren? Dat weten we niet. Maar elke maand wordt de kans op verstoringen een beetje groter. Voor wie volledig afhankelijk is van de cloud voor kantoorsoftware kan zo’n uitval enorme impact hebben op communicatie, samenwerking en bedrijfscontinuïteit.

Wat als jouw dataplatform ineens moet verhuizen? Wees voorbereid op het onverwachte.

Wat als jouw dataplatform ineens moet verhuizen? Wees voorbereid op het onverwachte.

De afgelopen maanden merken organisaties het steeds sterker: de wereld verandert sneller dan onze IT‑landschappen aankunnen. Nieuwe wetgeving, geopolitieke spanningen, dreigende afhankelijkheden en besluiten van grote cloudleveranciers — het komt allemaal dichterbij dan we ooit hadden verwacht.

Uiteraard hebben we ons deze vraag ook gesteld over onze eigen platformen – hoe doen we dat zelf? Wij hebben ons inmiddels voorbereid.

Maak kennis met Helene, onze Data Consultant

Maak kennis met Helene, onze Data Consultant

Met veel plezier stellen we Helene Fritzsche aan jullie voor. Beter laat dan nooit, moeten we zeggen. Helene is inmiddels alweer vijf maanden onderdeel van ons team bij RBI-Solutions, hoog tijd dus om haar ook hier officieel te introduceren.

Helene is gestart als Data Consultant met een sterk data-analistprofiel. Ze helpt organisaties om data te verzamelen, op te schonen, te analyseren en te vertalen naar heldere inzichten. Denk aan dashboarding en datavisualisatie, maar ook aan het doorgronden van datalandschappen en de processen rondom data.

Vanaf 1 februari groeien we verder. Bouw jij mee?

Vanaf 1 februari groeien we verder. Bouw jij mee?

Terugkijkend op het afgelopen jaar hebben we mooie stappen gezet. We hebben veel van elkaar geleerd, verschillende opdrachten bij nieuwe klanten gestart en aan uitdagende projecten gewerkt. We hebben nieuwe collega’s aangenomen, samen gebouwd aan onze groei en natuurlijk ook veel plezier gemaakt.

We sluiten 2025 af met onze RBI kerstborrel. Maar we kijken ook vooruit. Vanaf 1 februari 2026 zijn we op zoek naar 2 medior data-analisten die zin hebben om mee te bouwen aan onze groei.

Fijne feestdagen!

Fijne feestdagen!

Afgelopen vrijdag hebben we samen met het hele team kerst gevierd bij Brava, een café om de hoek van ons kantoor. We hebben heerlijk geborreld, het jaar met elkaar afgesloten en natuurlijk ook onze kerstcadeaus uitgepakt. Dit jaar was een RBI-kersttrui onderdeel van het kerstpakket.

Maak kennis met Sara, onze nieuwe Data Consultant!

Maak kennis met Sara, onze nieuwe Data Consultant!

Met veel plezier stellen we Sara Herrebout aan jullie voor, één van onze nieuwste collega’s bij RBI-Solutions.

Sara heeft een achtergrond in Econometrie en werkte eerder als data-analist bij een energieleverancier. Inmiddels draait ze vol mee op haar opdracht bij InShared, samen met Mark Kronenberg, die hier begin dit jaar via ons is gestart. Samen werken ze aan de Duitse autoverzekeringspropositie. Omdat deze tak nog relatief jong is, ligt er veel ruimte om processen slimmer, schaalbaarder en efficiënter te maken. Dat is precies het soort uitdaging waar Sara energie van krijgt.

Zonder businessdoelen geen duurzame data-architectuur

Zonder businessdoelen geen duurzame data-architectuur

Vorige week gaf ik met veel enthousiasme een introductie over data-architecturen aan nieuwe collega’s. We bespraken de historie van architecturen, de plek van een Data Architectuur binnen een Enterprise Architectuur en hoe zo’n architectuur het werk van Data Engineers, Data Analisten en Data Scientists beïnvloedt. Data Architectuur wordt vaak gezien als een IT-feestje, maar een goede architectuur wordt altijd gedreven door heldere businessdoelen. Zonder die doelen is een data platform als een Ferrari bij een off-road rally: technisch en esthetisch indrukwekkend, maar totaal ongeschikt voor het terrein waarin het moet presteren. Zo verliest een architectuur zonder richting snel zijn waarde en wordt data engineering meer een technologisch experiment dan een strategisch fundament.

MCP: De nieuwe AI standaard

MCP: De nieuwe AI standaard

Een begrip dat je online steeds vaker tegenkomt binnen al de buzz rond AI is ‘MCP’; weer zo’n afkorting die voor heel veel mensen cryptisch klinkt. Binnen de AI wereld is het echter wel een heel belangrijke vooruitgang: standaardisatie. Het verbinden van AI met bestaande APIs biedt heel veel mogelijkheden. Echter bouwt elke organisatie hun oplossing net weer anders. De ene bot praat zo tegen een API, de andere weer anders, en voor je het weet heb je een kerkhof aan connectors. Het idee is goed, de uitvoering vaak rommelig. Dit is precies waar MCP om de hoek komt kijken.

AI Agents: meer dan een slimmere chatbot

AI Agents: meer dan een slimmere chatbot

De meeste mensen zien AI nog steeds als een soort papegaai die tekstjes en plaatjes maakt zodra je iets vraagt. Handig, maar ook best oppervlakkig. Sinds enige tijd is er echter ook iets nieuws in opkomst: ‘Agentic AI’. AI-agenten dus die autonoom te werk kunnen gaan.

In plaats van pure generatie, kunnen ze een probleem ontleden, stappen zetten richting een oplossing, hun eigen werk checken en zelf andere tools gebruiken. We stappen dus richting zelfstandig werkende oplossingen. Je kunt het bijna zien als een leger van volledig virtuele assistenten en stagiaires. Dit belooft veel maar, brengt zeker ook gevaren.

AutoML: Machine Learning op de automatische piloot?

AutoML: Machine Learning op de automatische piloot?

Geautomatiseerd Machine Learning ook wel ‘AutoML’ is het automatiseren van de tijdrovende, iteratieve taken bij het ontwikkelen van machine learning-modellen. Je laat als het ware het bouwen van de modellen aan de machines zelf over.

Voor een paar tientjes een model dat kan voorspellen welke klanten over een paar maanden gaan vertrekken. Klinkt een beetje te goed om waar te zijn. Dan heb je natuurlijk ook geen Data Scientists meer nodig, toch? Nou, er zitten uiteraard wel wat haken en ogen aan. De specialisten op het gebied van Machine Learning verdwijnen ook zeker niet zo maar. Even een stap terug dus.

Data mesh: principes en praktische implementatie

Data mesh: principes en praktische implementatie

Elk relatief groot bedrijf bestaat uit verschillende afdelingen, elk met zijn eigen vraagstukken. Op datagebied is dat niet anders: marketing wil weten hoe campagnes performen, operations wil de huidige voorraad kunnen inzien, finance bewaakt de cashflow en productontwikkeling volgt klantgedrag.

Datamigratie afgerond… en nu?

Datamigratie afgerond… en nu?

Binnen veel organisaties is een datamigratie een enorme mijlpaal. Maandenlang werk je toe naar dat ene moment waarop alle data succesvol is overgezet naar de nieuwe operationele applicatie. Tijdens dat migratietraject worden allerlei controles ingericht: validatieregels, datakwaliteits­checks en integriteitscontroles die ervoor zorgen dat iedere klant, transactie of productrecord correct wordt overgezet. In de praktijk zien we alleen dat die regels direct na de migratie verdwijnen uit beeld. Terwijl ze juist ook dan van grote waarde zijn.