RBI-Solutions blog

DataOps, DevOps en MLOps: Oude wijn in nieuwe zakken of écht anders?

In een data gedreven organisatie vliegen de samenwerkingstermen je om de oren: DevOps, DataOps, MLOps. Deze drie termen, die inderdaad erg hetzelfde klinken (en door sommige organisaties ingevuld worden door een beheerder in een ontwikkelteam te zetten), verschillen in de praktijk aanzienlijk in toepassing, focus en doel. Voor wie dagelijks werkt met data of systemen die op data drijven, is het essentieel om deze termen niet alleen te kennen, maar ook te begrijpen wat ze betekenen en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Daar nemen we jullie in deze blog dan ook in mee.

De opkomst van ‘Ops’: van software naar data

Het begon allemaal met DevOps, een samentrekking van “Development” en “Operations”. DevOps ontstond als antwoord op de logge manier waarop softwareontwikkeling en systeembeheer elkaar in het verleden vaak tegenwerkten. Door samenwerking, automatisering en continue integratie te bevorderen, werd software sneller, betrouwbaarder en beter schaalbaar geleverd. DevOps legde de basis voor een cultuur van eigenaarschap, snelle iteratie en constante verbetering, met minder rol en rechtenscheiding.

DataOps bouwt voort op die principes, maar richt zich specifiek op de dataketen: het verzamelen, verwerken en beheren van data. In plaats van applicatiecode, draait het hier om datastromen, datakwaliteit en governance. Waar DevOps ontwikkelaars en IT-beheerders samenbrengt, doet DataOps hetzelfde voor data engineers, data scientists en analisten.

MLOps is weer een aparte categorie: het combineert de DevOps-mentaliteit met de unieke eisen van machine learning. Want waar traditionele software in principe stabiel is na release, blijven ML-modellen leren, evalueren en bijsturen. Dat betekent dat niet alleen code, maar ook data, features, hyperparameters en modelversies beheerd moeten worden, idealiter op een geautomatiseerde en reproduceerbare manier.

Waar zit het verschil in de praktijk?

Stel je een organisatie voor die een aanbevelingssysteem bouwt voor haar e-commerceplatform. De ontwikkelaars schrijven de applicatiecode, beheren de infrastructuur en zorgen dat alles draait via een DevOps-pijplijn. Tegelijkertijd werken data engineers aan het verzamelen en schonen van gebruikersdata, waarbij ze monitoring en validatie automatiseren via DataOps-principes. Als de data op orde is, trainen data scientists een machine learning-model dat wordt ingezet via een MLOps-gestuurde workflow. Hier zorgen ze voor versiebeheer, continue training, model monitoring en automatische hertraining bij modeldrift.

Hoewel de drie disciplines elkaar overlappen in tools en principes (CI/CD, automatisering, versiebeheer), hebben ze elk hun eigen focus. DevOps draait om software. DataOps om datakwaliteit en -betrouwbaarheid. MLOps om het beheer van modellen en het operationaliseren van machine learning.

Best practices en tools in elk domein

In de wereld van DevOps zijn tools als Jenkins, GitLab CI/CD en Terraform gemeengoed. Ze helpen bij het testen, bouwen en uitrollen van software. DataOps maakt gebruik van tools zoals Apache Airflow, dbt, databricks of snowflake om data pipelines betrouwbaar en controleerbaar te maken. Voor MLOps zijn er platforms als MLflow, Tecton, Kubeflow en SageMaker die modeltraining, experiment tracking en deployment ondersteunen.

Wat al deze werkwijzen gemeen hebben, is het streven naar reproduceerbaarheid, schaalbaarheid en automatisering. Maar de complexiteit verschilt. In MLOps, bijvoorbeeld, moet je niet alleen de code tracken, maar ook de exacte data waarop getraind is, de gebruikte featuresets, en zelfs de random seed waarmee het model is gestart. Dat maakt MLOps vaak het meest uitdagend van de drie.

Uitdagingen en trends

Een veelvoorkomende uitdaging in DataOps is de versnippering van data. Teams werken met verschillende bronnen, formaten en definities, wat samenwerking bemoeilijkt. Hier bieden data catalogs, data contracts en central governance oplossingen. In MLOps is model monitoring een heet hangijzer: hoe weet je of een model dat gisteren goed presteerde, vandaag nog steeds accuraat is? Tools die real-time model performance tracken, vaak met driftdetectie, zijn in opkomst.

Een opvallende trend daarbij is de convergentie van de drie disciplines. Steeds vaker zien we geïntegreerde platforms die DevOps-, DataOps- en MLOps-capaciteiten combineren. Denk aan Databricks of Azure ML, waar data-ingestie, modellering en deployment in één omgeving plaatsvinden. Toch blijft het belangrijk om de verschillen te begrijpen, zodat je per use case de juiste aanpak kiest.

Tot slot: één cultuur, drie toepassingen

DevOps, DataOps en MLOps zijn geen modetermen, maar fundamentele denkwijzen die de brug slaan tussen technische expertise en operationele efficiëntie. Ze dwingen teams om gestructureerd, transparant en schaalbaar te werken, of het nu gaat om software, data of machine learning.

Het verschil zit hem uiteindelijk in de focus, maar de onderliggende cultuur is gelijk: samenwerken, automatiseren en continu verbeteren. Begrijp je dat, dan weet je niet alleen wat het verschil is tussen DevOps, DataOps en MLOps, je weet ook wanneer je welk ‘Ops’-model moet toepassen. En voor alle ‘Ops’-modellen geldt altijd: door eigenaarschap en wendbaarheid is het mogelijk om sneller, beter en goedkopere data, modellen of inzichten te leveren.

Meer weten over wat wij met data kunnen?

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

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

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

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?

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

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?

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.

Meggie over haar werk bij de klant

Meggie van den Boom, data engineer bij RBI Solutions, werkt al anderhalf jaar als data consultant bij een financiële dienstverlener. Ze geeft ons vandaag een kijkje in hoe haar werkzaamheden binnen haar team bij de klant eruit zien.

Metadata: je geheime wapen voor observability & governance

Metadata voor observability en governance: verder dan information_schema
Een aantal weken geleden, wijdden we een blog aan het gebruik van metadata voor het slimmer ontwikkelen en onderhouden van dataplatforms. Metadata wordt helaas nog vaak gezien als het saaie bijproduct van data: een paar kolomnamen, datatypes en misschien een timestamp, maar in moderne dataplatformen is dat nog maar het topje van de ijsberg. Metadata kan, mits goed benut, een krachtig fundament vormen voor zowel observability als governance. Het kan helpen bij het opsporen van problemen, het begrijpen van datastromen, het garanderen van compliance en zelfs het optimaliseren van prestaties.

Data migratie test en validatiestrategieën: hoe je zeker weet dat je data klopt na een migratie

Data migraties zijn voor veel organisaties een uitdaging: je stapt over van een oud systeem naar een nieuw, je moderniseert je datawarehouse of je integreert een nieuw platform na een fusie. Ondanks dat het technisch ‘slechts’ het verplaatsen van data lijkt, komt er meer bij kijken om een goede datamigratie uit te voeren. Hoe weet je zeker dat de data na migratie nog klopt? Dat er niets verloren is gegaan, of erger nog: dat je geen subtiele fouten hebt geïntroduceerd die maanden later pas boven water komen?
In deze blog staan we stil bij test- en validatiestrategieën bij data migraties. We bespreken waarom het testen van een datamigratie fundamenteel anders is dan het testen van een standaard applicatie, welke technieken je kunt gebruiken om betrouwbaarheid te garanderen, en hoe je omgaat met de praktische uitdagingen die je onderweg tegenkomt.

Waarom AI en automatisering niet werken zonder goede data engineering

AI is hot. Iedereen wil er iets mee. Van slimme voorspellingen tot volledige automatisering van bedrijfsprocessen; organisaties investeren massaal in artificial intelligence. Maar wie verder kijkt dan de hype, ziet dat veel AI-projecten stranden nog voordat ze echt waarde opleveren. Niet vanwege de modellen of de tooling, maar vanwege iets veel fundamentelers: de onderliggende data en hoe je ermee omgaat. Of specifieker: de data engineering erachter. Want zonder robuuste data-infrastructuur is AI net zo betrouwbaar als een kompas in een magneetveld.

Data-APK: inzicht en zekerheid voor jouw bedrijfsdata

In een tijd waarin beslissingen steeds meer op data leunen, is het essentieel om zeker te weten dat die data klopt. Net als een auto die regelmatig een APK nodig heeft om veilig te blijven rijden, vraagt ook jouw bedrijfsdata om een periodieke check. Bij RBI Solutions noemen we dat de Data-APK: een slimme, laagdrempelige manier om jouw data in kaart te brengen, problemen te signaleren en waardevolle inzichten te bieden die jouw organisatie helpen sneller en beter beslissingen te nemen.

de transitie met Microsoft Fabric

In veel MKB-organisaties is het verzamelen en rapporteren van data nog steeds een tijdrovende en foutgevoelige klus. Excel-bestanden circuleren overal, gegevens worden handmatig gecorrigeerd in verschillende systemen en rapportages worden met de hand bijgewerkt. Het gevolg is dat managers en analisten vaak worstelen met verouderde inzichten, inconsistente cijfers en een gebrek aan overzicht. Hierdoor duurt het langer voordat er goede beslissingen genomen kunnen worden en het vertrouwen in de data neemt af.

Een bekend probleem is dat data uit verschillende systemen, zoals een boekhoudpakket, CRM of HR-software, niet automatisch met elkaar verbonden zijn. Dit leidt tot dubbel werk, handmatige controles en fouten bij het overzetten van data. Denk bijvoorbeeld aan het handmatig aanpassen van uitzonderingen in BTW-tarieven of het dubbel moeten invoeren van klantgegevens. Deze werkwijze kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee.

« Older Entries