RBI-Solutions blog

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.

Van batch naar event: waarom we moeten bewegen
Traditioneel verwerken veel organisaties hun data in batches. Denk aan een datateam dat elke ochtend verse rapportages en verantwoordingslijsten levert op basis van data die ‘s nachts is ingeladen uit verschillende bronsystemen. Dit werkt, tot op zekere hoogte. Maar in een tijd waarin klanten realtime updates verwachten, systemen continu met elkaar communiceren en beslissingen steeds sneller genomen moeten worden, begint de batch-benadering te piepen en te kraken.

Een klassiek voorbeeld vinden we binnen de klantenservice. Stel je voor: een klant belt met een klacht over een levering. Ondertussen is de retourzending van datzelfde product al onderweg, maar die informatie zit nog opgesloten in een systeem dat pas ’s nachts wordt gesynchroniseerd met het CRM. Het gevolg: de klantenservicemedewerker ziet verouderde data, biedt verkeerde oplossingen aan en de klant raakt gefrustreerd door tegenstrijdige informatie.

Met een event-driven architectuur zou elke stap in dat retourproces direct als event beschikbaar zijn, van het aanmelden van een retour tot het scannen van het pakket in het distributiecentrum. De medewerkers beschikken zo over realtime inzicht in wat er speelt, wat resulteert in snellere, correctere hulp en een veel betere klantbeleving. De data stroomt hier niet meer via tijdsvensters, maar volgt het pad van de interactie zelf.

Wat is een event-driven data architectuur precies?
Een event-driven architectuur is gebaseerd op het idee dat systemen reageren op gebeurtenissen, oftewel ‘events’. Een event kan van alles zijn: een nieuwe transactie, een wijziging in klantgegevens, een foutmelding of zelfs een sensor die een waarde doorstuurt. In plaats van data periodiek op te halen of te pushen, publiceert een systeem een event zodra er iets relevants gebeurt. Andere systemen (of data pipelines) die geïnteresseerd zijn in dat event kunnen daarop abonneren en meteen reageren.

Deze manier van werken creëert een veel dynamischer datalandschap, waarin de afhankelijkheden tussen systemen minder strak zijn en de verwerkingssnelheid drastisch toeneemt. Systemen zoals Apache Kafka, Pulsar, AWS Kinesis en Azure Event Hubs spelen hier een sleutelrol: ze fungeren als centrale event brokers die zorgen voor schaalbare, betrouwbare en snelle eventdistributie.

De technische onderbouwing: hoe werkt het onder de motorkap?
In een event-driven architectuur zijn drie componenten cruciaal: producers, brokers en consumers.

De producer genereert een event, bijvoorbeeld een API die een bestelling plaatst.
De broker ontvangt het event en bewaart het op een robuuste manier, klaar om verspreid te worden. Apache Kafka is hier waarschijnlijk het meest bekende voorbeeld van. Kafka zorgt ervoor dat events gelogd, opgeslagen en eventueel later opnieuw afgespeeld kunnen worden.
De consumer luistert naar de broker en verwerkt het event zodra het beschikbaar is. Dit kan een data pipeline zijn die het event opslaat in een datalake, of een analytics engine die het event verrijkt en gebruikt voor dashboards of machine learning.

Tools zoals dbt Cloud, Airbyte, Fivetran en Dagster bewegen mee in deze richting en bieden steeds meer ondersteuning voor event-gedreven architecturen. Ze integreren met streamingdiensten of ondersteunen hybride vormen waarin batch en event-driven combineren.

Uitdagingen en valkuilen: het is niet alleen maar winst
Hoewel de voordelen overtuigend zijn, is de overstap naar een event-driven architectuur niet zonder uitdagingen. Ten eerste vraagt het een andere manier van denken. Data is niet langer iets wat je op gezette tijden ‘ophaalt’, maar iets dat zich continu aandient. Dit vereist herziening van hoe pipelines worden ontworpen, getest en gemonitord.

Daarnaast is data-consistentie een heet hangijzer. Hoe zorg je ervoor dat events in de juiste volgorde worden verwerkt, vooral wanneer systemen veranderen? En hoe voorkom je dat dubbele events leiden tot foutieve analyses of acties?

Een andere uitdaging is governance. In een omgeving waarin events real-time verwerkt worden, moet je goed nadenken over metadata, lineage en toegangscontrole. Tools zoals Apache Atlas of OpenLineage kunnen hierbij helpen, maar vragen om volwassen implementatie en een sterke basis in Data Governance.

Tot slot is er de culturele component: niet elk team is klaar voor de snelheid en verantwoordelijkheid die met een event-driven aanpak gepaard gaat. Het vraagt om cross-functionele samenwerking, discipline en een sterke focus op observability.

Best practices en trends: hoe pak je het slim aan?
Wie de overstap wil maken, doet er goed aan om klein te beginnen. Kies één proces waar realtime voordelen evident zijn; denk aan klantinteractie, incidentmonitoring of voorraadbeheer en bouw daaromheen een pilot. Maak gebruik van bestaande event brokers, zoals Kafka (open-source of via Confluent Cloud), en gebruik frameworks als Kafka Streams of Flink voor verwerking. Richt observability direct goed in: tools zoals Grafana, Prometheus of OpenTelemetry kunnen je enorm helpen in het beheersbaar houden van je data-pipelines.

Hybride architecturen zijn een andere trend. Niet alles hoeft direct event-driven te zijn. Vaak zie je combinaties waarin event streams worden opgeslagen in een data lake (zoals Delta Lake of Iceberg), zodat analisten batchgewijs kunnen blijven werken met de nieuwste data. Tegelijkertijd kunnen andere processen gebruikmaken van dezelfde events voor realtime analytics.

Conclusie: van reageren op tijd naar reageren op realiteit
De transitie van tijd gebaseerde naar event-driven data-architecturen is een logische stap in een wereld die steeds sneller en complexer wordt. Voor organisaties betekent het sneller inspelen op klantgedrag, slimmere processen en robuustere systemen. Voor data professionals betekent het nieuwe tools, nieuwe denkwijzen en een nieuwe leercurve.

Maar wie die curve aandurft, plukt snel de vruchten: wendbare data-infrastructuren die niet langer leven op de klok, maar op de polsslag van de werkelijkheid. Of, om het met een knipoog te zeggen: “In een wereld waar elke seconde telt, is wachten op middernacht ouderwets”.

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.

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.

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