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:

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.

Metagegevens als motor: hoe gebruik van information_schema je dataplatform slimmer kan maken

Hopelijk weet iedereen die met databases werkt van het bestaan van standaard metagegevens waarmee er gemakkelijk inzicht verkregen kan worden over de structuur, data en opzet van de database. Ook voor dataplatforms zijn deze objecten enorm waardevol. Toch wordt het potentieel van metagegevens nog vaak onderschat, terwijl vrijwel elke (moderne) relationele database, van PostgreSQL tot Snowflake, een krachtig en vaak onderbenut startpunt biedt in de vorm van information_schema.

In deze blog duiken we dieper in hoe metagegevens via information_schema je dataplatform slimmer, transparanter en beheersbaarder maken. Voor zowel data engineers die pipelines bouwen, als analisten die vertrouwen op stabiele datasets, bieden deze metagegevens enorme voordelen. Van automatisch documenteren tot het voorkomen van incidenten: wie information_schema goed gebruikt, bouwt een robuuster platform.

Van tijd naar trigger: De weg naar een event-driven data architectuur

Sinds het begin van het gebruik van Business Intelligence hebben organisaties vertrouwd op periodieke dataverwerking, de zogenaamde ’batch jobs’ die elke nacht draaien. Sindsdien is de behoefte aan snelheid, flexibiliteit en realtime inzichten enorm toegenomen. Die behoefte zorgt dan ook voor een fundamentele verschuiving in hoe we data-architecturen ontwerpen: weg van batch processen, op weg naar een event-driven benadering.

Maar wat betekent dat eigenlijk: ’event-driven’? En waarom zou je hier als data engineer, analist, data scientist of business gebruiker wakker van moeten liggen? In deze blog duiken we in de wereld van event-driven data-architecturen, hun voordelen, uitdagingen, en de tools die deze transitie mogelijk maken.

INTERVIEW MET DATA ENGINEER/BI CONSULTANT Said Saoud

Wat begon met een goed gesprek en een flinke dosis enthousiasme, groeide uit tot een veelzijdige carrière in data engineering bij RBI. In dit interview deelt Said Saoud zijn reis bij RBI: hoe hij begon, waar hij aan werkt en waarom hij zich thuis voelt in de wereld van data engineering en BI. Benieuwd naar zijn ervaringen, tools en visie op de toekomst van data? Lees het hele verhaal in deze blogpost.

Data Science: Een eenmalig model of integratie in de dagelijkse operatie?

In veel organisaties is data science inmiddels geen onbekende meer. Data scientists bouwen geavanceerde voorspellende modellen, werken met machine learning en experimenteren met AI om waarde te halen uit grote hoeveelheden data. Er zit echter vaak een kloof tussen het bouwen van een model en het daadwerkelijk creëren van impact in de dagelijkse operatie.

Wat betekent de overname van Informatica door Salesforce voor data en AI?

Salesforce heeft aangekondigd dat het Informatica overneemt voor zo’n $8 miljard. Wat lijkt op een strategische fusie tussen twee softwaregiganten, is in werkelijkheid veel meer dan dat.
Deze overname heeft directe impact op hoe organisaties omgaan met datakwaliteit, governance en AI-adoptie. Het is een duidelijk signaal: zonder betrouwbare, goed geïntegreerde data, geen succesvolle AI. In onze nieuwste blog geven wij een analyse van deze ontwikkeling en leggen wij uit wat dit betekent voor jouw datastrategie.

Big Bang of stapsgewijs? De kunst van datamigraties

Datamigraties lijken op het eerste gezicht slechts een technische randvoorwaarde, maar zijn in werkelijkheid een strategisch en risicovol proces. Uiteraard willen bedrijven de data die ze al hebben weer terugzien in de nieuwe applicatie. Het klinkt misschien als een simpele verhuizing, maar bij een datamigratie komt een hoop kijken. Je hebt immers niet alleen te maken met de twee systemen waar de data uitkomt, maar ook met de kritische processen die erop draaien. Denk aan orderverwerking, voorraadbeheer of klantcommunicatie.

Een slechte aanpak kan zorgen voor kostbare downtime, verstoringen in processen of zelfs verlies van klantvertrouwen. Organisaties staan vaak voor de keuze tussen twee migratiestrategieën: de ‘big bang’-aanpak of een gefaseerde overgang.
Welke kies je en waarom? We nemen je mee in de afwegingen.

Van Inzicht naar Data gedreven: DE SPRONG van AWS Data Warehouse naar Data Lakehouse

Veel organisaties vertrouwen op hun data warehouse voor analyse en besluitvorming. Maar data is allang niet meer alleen gestructureerd: e-mails, Excel-bestanden, afbeeldingen en sensordata vormen inmiddels het grootste deel. En daar zijn traditionele warehouses niet op gebouwd.
De oplossing? Een Data Lakehouse: schaalbaar, flexibel én kostenefficiënt – zonder de betrouwbaarheid van een warehouse te verliezen. Maar hoe zet je die stap als je huidige omgeving op AWS draait? En hoe voorkom je vendor lock-in?

Zo begin je vandaag nog met Fabric

Microsoft Fabric is niet zo maar wéér een tool om iets te doen met je data. Het is een platformshift. Een alles-in-één oplossing die data-engineering toegankelijker en resultaatgerichter maakt. Je bent minder tijd kwijt aan de infrastructuur en hebt meer tijd om echt impact te maken. Het andere grote voordeel: Automatisering, data visualisatie en data governance zitten er vanaf dag één ingebakken.

Gebruik de gratis 60-dagen trial. Test het: één bron, één flow, één dashboard. Meer heb je niet nodig om te zien of het werkt voor jou.

Encryptie-by-Design, het veilig en verantwoord beheren van persoonsgegevens en gevoelige data

Als data engineer of manager weet je hoe belangrijk het is om persoonsgegevens veilig te verwerken, vooral met de AVG op de achtergrond. Bij RBI hebben we Encryptie-by-Design als uitgangspunt toegepast tijdens verschillende projecten: alle persoonsgegevens worden standaard versleuteld bij het ontsluiten van data.
🔐 De sleutel? Alleen decryptie wanneer het echt noodzakelijk is. Dit minimaliseert risico’s en zorgt dat je dataplatform compliant blijft.

Praten met je data, toepassing van AI om inzichten te halen uit je eigen data

Data is er genoeg. Maar hoe zorg je ervoor dat de juiste mensen de juiste informatie to zich kunnen nemen?
Bij RBI onderzochten we hoe AI-selfserviceplatformen medewerkers kunnen helpen om zelf inzichten uit data te halen. Denk aan een chatbot of custom GPT waarmee je team direct met hun data kunnen ‘praten’. De vraag die wij onszelf stelden: hoe kun je een self-serviceplatform voor datavragen implementeren?

« Older Entries