Waarom CFO’s data engineering niet mogen negeren in 2025
27 november 2025Elke echt datagedreven organisatie werkt met een betrouwbaar dataplatform dat voor alle gebruikers vlot toegankelijk is. Aan zo’n platform gaat altijd sterke, strategisch onderbouwde data engineering vooraf.
Data management, governance, analytics, data science, machine learning, Microsoft Fabric, data engineering… Steeds meer bedrijven beseffen dat ze hun organisatie data-driven moeten maken, maar raken bij het concretiseren van die ambitie verstrikt in een wirwar van termen en concepten die ze geacht worden te beheersen, van dataintegratie tot datawarehouse‑architectuur van dataintegratie en datawarehouse‑architectuur tot manieren om een uniform dataplatform te ontwerpen en implementeren.
Bij TriFinance brengen we daar graag helderheid in. In dit artikel focussen we specifiek op data engineering. We leggen uit wat het precies is, hoe je het toepast in de praktijk en hoe het zich verhoudt tot de andere essentiële onderdelen van een goed ontworpen datastrategie en data‑analytics‑architectuur.
Data engineering in een notendop
Je haalt pas waardevolle inzichten uit data wanneer die data correct en overzichtelijk zijn samengebracht op één centraal platform. Dat is precies wat data engineering doet: gegevens uit diverse bronsystemen systematisch capteren, verwerken, bundelen en klaarzetten voor de analisten binnen een betrouwbaar rapportagemodel.
“Een keer experimenteren in Excel is nog geen data engineering,” merkt Ivo Merchiers, Data Engineering Manager bij TriFinance, op. “Het moet professioneel, schaalbaar en duurzaam gebeuren, zodat alle processen goed draaien én goed blijven draaien.”
Data engineering komt zeker niet alleen bij grote organisaties voor. “Elk bedrijf dat data-driven wil werken, moet er op een professionele manier mee aan de slag,” zegt Maarten Lauwaert, Expert Practice Leader Data & Analytics bij TriFinance. “Wel gaat het om een spectrum, van geavanceerde platformen tot low-code-oplossingen binnen een uniforme data‑architectuur.”
Data engineering als instrument voor data analytics en data science
Data engineering vormt het fundament van data analytics en data science. Alleen met een solide data warehouse of een recenter alternatief kunnen data-analisten en data scientists hun werk goed uitvoeren en echte waarde creëren voor de business.
- Data analytics: vooral backward-looking en gericht op rapportering, met descriptieve inzichten.
- Data science: vooral forward-looking, met geavanceerde statistische analyses en tools zoals machine learning, die ook predictieve en prescriptieve inzichten opleveren.
Eén keer experimenteren in Excel is nog geen data engineering.
Ivo Merchiers, Data Engineering Manager, TriFinance
Elk bedrijf dat data-driven wil werken, moet er op een professionele manier mee aan de slag
Maarten Lauwaert, Expert Practice Leader Data & Analytics, TriFinance
Digitale transformatie faalt niet door gebrek aan ambitie, maar door gebrek aan zuivere, betrouwbare data