Data Architecture & Lakehouse
Een toekomstbestendige data-architectuur is de basis voor al uw data-initiatieven. Van lakehouse-design tot cloud-migratie: cimt ontwerpt en implementeert platformen die schaalbaar, beheersbaar en klaar zijn voor AI.
Waarom uw data-architectuur nu aandacht verdient
De meeste organisaties kampen met een data-architectuur die organisch is gegroeid: silo’s van databases, point-to-point integraties, legacy-ETL en een wildgroei aan kopiedata. Dit leidt tot hoge beheerkosten, trage time-to-insight en een platform dat niet klaar is voor AI of real-time analytics.
Een moderne data-architectuur brengt structuur aan: het scheidt opslag van compute, combineert de flexibiliteit van een data lake met de betrouwbaarheid van een data warehouse, en biedt een schaalbare basis voor zowel operationele als analytische workloads.
Lakehouse-architectuur met Snowflake
Het lakehouse-paradigma combineert het beste van twee werelden: de kostenefficiëntie en flexibiliteit van een data lake met de ACID-transacties, governance en performance van een data warehouse. Als Snowflake-partner ontwerpt en implementeert cimt lakehouse-architecturen die direct productie-klaar zijn.
| Architectuurlaag | Functie | Snowflake-capability |
|---|---|---|
| Ingest & Streaming | Data laden vanuit bronnen (batch & real-time) | Snowpipe, Kafka connector, Dynamic Tables |
| Storage & Raw Zone | Onbewerkte data opslaan, schema-on-read | Internal/External Stages, Iceberg Tables |
| Transformation | Data modelleren, cleansen, verrijken | Snowpark, dbt, Qlik Talend Cloud |
| Serving & Analytics | Data beschikbaar stellen voor BI, AI, apps | Virtual Warehouses, Data Sharing, Cortex AI |
| Governance & Security | Toegangsbeheer, lineage, compliance | Horizon, RBAC, Dynamic Data Masking, Lineage |
Data Vault 2.0 — schaalbare datamodellering
Voor de modelleringslaag van uw lakehouse past cimt Data Vault 2.0 toe als methodologie. Data Vault is specifiek ontworpen voor enterprise-omgevingen waar bronnen veranderen, data historisch moet worden bewaard en auditability een vereiste is.
Voordelen van Data Vault 2.0:
- Agile & incrementeel — Nieuwe bronnen toevoegen zonder bestaande modellen te breken
- Volledige traceerbaarheid — Elke wijziging is herleidbaar tot bron, tijdstip en laadproces
- Parallelle ontwikkeling — Teams werken onafhankelijk aan hubs, links en satellites
- Cloud-native performance — Optimaal afgestemd op Snowflake’s elastische compute
Wij ontwerpen Data Vault-modellen met erwin Data Modeler voor visueel modelbeheer, versiebeheer en automatische DDL-generatie. Dit versnelt ontwikkeling en waarborgt consistentie over uw gehele dataplatform.
Deploymentmodellen: cloud, hybrid of private
Niet elke organisatie kan of wil volledig naar de public cloud. cimt ontwerpt architecturen die passen bij uw realiteit — of dat nu cloud-native, hybrid of private cloud is. Wij adviseren op basis van uw data-classificatie, compliance-eisen en bestaande infrastructuur.
| Model | Kenmerken | Geschikt voor |
|---|---|---|
| Cloud-native | Snowflake op AWS/Azure/GCP, volledig managed, pay-per-query | Organisaties die maximale schaalbaarheid en minimaal infrabeheer willen |
| Hybrid | On-premise bronnen + cloud analytics, gefaseerde migratie | Organisaties met legacy-systemen en geleidelijke cloudtransitie |
| Private cloud | Snowflake Virtual Private (VPS), dedicated infra, data-soevereiniteit | Gereguleerde sectoren (financieel, overheid, zorg) met strikte compliance-eisen |
Cloud-migratiestrategie
De overgang van een on-premise dataplatform naar een cloud- of lakehouse-architectuur is meer dan een technische lift-and-shift. cimt begeleidt uw migratie met een bewezen aanpak:
- Assessment & roadmap — Inventarisatie van huidige platformen, datastromen en afhankelijkheden. Prioritering op basis van business impact.
- Architectuurontwerp — Target-architectuur met Data Vault 2.0, zoneringsmodel (raw/curated/serving) en security-framework.
- Parallelle validatie — Draai bron en doel naast elkaar, vergelijk resultaten en valideer datakwaliteit voordat u overschakelt.
- Gefaseerde cutover — Domein voor domein migreren met rollback-opties, zodat uw organisatie nooit zonder werkend platform zit.
- Kennisoverdracht & managed services — Uw team traint on-the-job. Optioneel neemt cimt het platformbeheer over via managed services.
Technologiepartners
| Partner | Rol in uw architectuur | Producten |
|---|---|---|
| Snowflake | Cloud data platform — lakehouse, compute, data sharing, AI/ML | Snowflake Data Cloud, Snowpark, Cortex AI, Iceberg Tables |
| erwin by Quest | Data modellering, metadata management, governance | erwin Data Modeler, erwin Data Intelligence |
| Qlik | Data integratie, transformatie, analytics | Qlik Talend Cloud, Qlik Sense, Qlik Answers |
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een data lake, data warehouse en lakehouse?
Een data lake slaat ruwe data op zonder vooraf gedefinieerd schema. Een data warehouse structureert data voor snelle queries en rapportages. Een lakehouse combineert beide: open bestandsformaten met ACID-transacties, governance en hoge queryperformance. Snowflake ondersteunt alle drie de patronen in een platform.
Moeten we alles in een keer migreren naar de cloud?
Nee. cimt adviseert een gefaseerde aanpak: begin met een use case met hoge business impact, bewijs de waarde, en breid stapsgewijs uit. Uw bestaande on-premise systemen blijven draaien tot u klaar bent voor de cutover.
Waarom Data Vault 2.0 en niet een traditioneel dimensionaal model?
Data Vault is ontworpen voor verandering: nieuwe bronnen, schema-wijzigingen en parallelle ontwikkeling. Voor enterprise-omgevingen met meerdere bronnen en compliance-eisen is Data Vault robuuster dan traditionele Kimball- of Inmon-modellen. De serving-laag kan alsnog dimensionaal worden ingericht voor eindgebruikers.
Hoe verhoudt data-architectuur zich tot data governance?
Data-architectuur is een van de elf DAMA DMBoK-kennisgebieden en vormt de technische basis waarop governance wordt uitgevoerd. Zonder goede architectuur is governance een papieren exercitie. Meer over governance →
Laten we uw data-architectuur beoordelen
Twijfelt u of uw huidige dataplatform klaar is voor de volgende stap? In een architectuur-assessment brengen wij uw huidige situatie in kaart, identificeren we knelpunten en schetsen we een migratie- of moderniseringspad dat past bij uw organisatie en ambities.