RBI-Solutions blog

De rol van data platform engineer

Organisaties vertrouwen steeds meer op data om strategische beslissingen te nemen. Maar zonder een sterke data-infrastructuur blijft waardevolle data onbenut. Een Data Platform Engineer speelt een essentiële rol in het opzetten van deze infrastructuur. Van het ontwerpen van schaalbare data-architecturen tot het bouwen van robuuste data-pipelines – deze engineers zorgen ervoor dat data efficiënt, bruikbaar en veilig is. Vandaag een post over wat deze rol precies inhoudt.

afbeelding blogpost data platform engineer

Een Data Platform Engineer speelt een cruciale rol in het ontwerpen, bouwen en onderhouden van robuuste data-infrastructuren die organisaties in staat stellen om effectief data te verzamelen, op te slaan en te analyseren. Hierdoor wordt data uit diverse bronnen op een veilige en efficiënte manier toegankelijk voor analyse en rapportage.

Data Platform Engineers ontwerpen, bouwen en onderhouden de infrastructuren die nodig zijn om data uit diverse bronnen veilig en efficiënt op te slaan, te verwerken en te analyseren. De belangrijkste taken die een Data Platform Engineer hiervoor inzet, zijn:

Ontwerpen en implementeren van data-architecturen: Het creëren van schaalbare en betrouwbare data-oplossingen die voldoen aan de behoeften van de organisatie.
Ontwikkelen van data-pipelines: Het bouwen van geautomatiseerde processen voor het verzamelen, verwerken en opslaan van data uit verschillende bronnen.
Beheren van data-opslagoplossingen: Het selecteren en onderhouden van geschikte databases en opslagtechnologieën om data efficiënt en veilig op te slaan.
Zorgen voor data-integriteit en -beveiliging: Het implementeren van maatregelen om de nauwkeurigheid, consistentie en veiligheid van data te waarborgen.
Samenwerken met andere teams: Nauwe samenwerking met stakeholders om ervoor te zorgen dat de data-infrastructuur voldoet aan de analytische behoeften van de organisatie.

Voor deze functie is brede ervaring noodzakelijk op het gebied van dataplatforms, tools & technieken, waaronder ervaring met het opzetten en ontwikkelen van data producten, data platformen en het inrichten van data pipelines en CI/CD in Cloud-omgevingen (Azure of AWS) binnen enterprise omgevingen. Daarnaast heeft een Data Platform Engineer kennis van -en ervaring met- een breed pakket van tools en technieken zoals Azure SQL Server, Databricks, Snowflake, Glue, Matillion, Azure Data Factory, SSIS, Python, Fabric en Power BI.

Inzet van de expertise van een Data Platform Engineer biedt teams en projecten aanzienlijke voordelen. Deze professional is essentieel voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van robuuste data-infrastructuren die veilige en efficiënte toegang tot data mogelijk maken. Dit stelt organisaties in staat om data uit verschillende bronnen effectief te verzamelen, op te slaan en te analyseren voor rapportage en besluitvorming.

Kortom, een Data Platform Engineer is essentieel voor het bouwen van een sterk datafundament, waardoor teams en projecten data effectief kunnen benutten voor strategische besluitvorming en innovatie.

Geïnteresseerd geworden om als Data Platform Engineer en je kennis en knowhow in te zetten bij innovatieve klanten van RBI? Laat het ons weten: https://rbi-solutions.nl/data-platform-engineer/

Meer weten over wat wij met data kunnen?

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

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

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?

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!

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!

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

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.

« Older Entries