1. Gegevens ontdekken en begrijpen:

* Gegevensidentificatie: Lokaliseren en identificeren van alle relevante gegevensbronnen. Dit kunnen databases, spreadsheets, API's, cloudopslag en meer zijn.

* Gegevensprofilering: Het onderzoeken van de gegevens om de structuur, inhoud, kwaliteit en mogelijke vooroordelen ervan te begrijpen. Dit omvat statistische analyse, datavisualisatie en het identificeren van ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties.

* Gegevensbeoordeling: Het beoordelen van de geschiktheid van de gegevens voor het beoogde doel. Dit omvat het overwegen van de volledigheid, nauwkeurigheid, consistentie en tijdigheid van gegevens.

* Vereisten verzamelen: Het definiëren van de specifieke behoeften en doelen voor de gegevens. Welke vragen moeten beantwoord worden? Welke inzichten zijn gewenst?

2. Gegevensvoorbereiding en -opschoning:

* Gegevensopschoning: Het aanpakken van problemen met de gegevenskwaliteit. Hierbij kan het gaan om het verwerken van ontbrekende waarden (imputatie of verwijdering), het corrigeren van fouten, het verwijderen van duplicaten en het standaardiseren van formaten.

* Gegevenstransformatie: Gegevens omzetten in een geschikt formaat voor analyse. Dit kan onder meer datatypeconversies, aggregatie, normalisatie en feature-engineering (het creëren van nieuwe variabelen op basis van bestaande variabelen) omvatten.

* Gegevensintegratie: Het combineren van gegevens uit meerdere bronnen in een uniform overzicht. Vaak gaat het hierbij om het oplossen van inconsistenties en het waarborgen van dataconsistentie tussen verschillende datasets.

* Gegevensvalidatie: Het verifiëren van de nauwkeurigheid en consistentie van de voorbereide gegevens. Dit kan gepaard gaan met het uitvoeren van tests en controles om de gegevensintegriteit te garanderen.

3. Gegevensmodellering en -ontwerp:

* Conceptuele modellering: Het definiëren van de structuur en relaties op hoog niveau binnen de gegevens. Hierbij wordt vaak gebruik gemaakt van Entity-Relationship Diagrams (ERD's) of andere visuele representaties.

* Logische modellering: Het conceptuele model vertalen naar een specifiek databasemodel, waarbij tabellen, kolommen en gegevenstypen worden gedefinieerd.

* Fysieke modellering: Het ontwerpen van de fysieke implementatie van de gegevens, inclusief opslaglocaties, indexeringsstrategieën en prestatie-optimalisaties.

4. Gegevens laden en integratie:

* ETL (Extracteren, Transformeren, Laden): Gegevens extraheren uit bronsystemen, deze indien nodig transformeren en in een doelsysteem laden (bijvoorbeeld een datawarehouse of data lake).

* ELT (Extraheren, Laden, Transformeren): Vergelijkbaar met ETL, maar de transformatie vindt plaats nadat de gegevens in het doelsysteem zijn geladen. Deze aanpak kan efficiënter zijn voor grote datasets.

* Gegevenspijplijnen: Het bouwen van geautomatiseerde processen voor gegevensopname, transformatie en laden. Vaak gaat het hierbij om tools en technologieën zoals Apache Kafka, Apache Airflow of cloudgebaseerde data-integratiediensten.

5. Gegevensbeheer en -monitoring:

* Bewaking van gegevenskwaliteit: Het voortdurend volgen van gegevenskwaliteitsstatistieken om de nauwkeurigheid en volledigheid van gegevens te garanderen.

* Metagegevensbeheer: Het bijhouden van informatie over de gegevens, inclusief de bron, het formaat, de kwaliteit en de herkomst ervan.

* Gegevensbeveiliging en toegangscontrole: Maatregelen implementeren om gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang en naleving van regelgeving te garanderen.

* Gegevensversiebeheer en tracking: Het bijhouden van een geschiedenis van gegevenswijzigingen om het terugdraaien en auditen te vergemakkelijken.

Hulpmiddelen en technologieën:

De specifieke tools en technologieën die worden gebruikt in het dataontwikkelingsproces kunnen sterk variëren, maar omvatten doorgaans:

* Databases (SQL, NoSQL): Voor het opslaan en beheren van gegevens.

* Programmeertalen (Python, R, SQL): Voor datamanipulatie, analyse en transformatie.

* Gegevensintegratietools: Voor het automatiseren van datapijplijnen en ETL/ELT-processen.

* Tools voor gegevensvisualisatie: Voor het verkennen en presenteren van data-inzichten.

* Cloudplatforms (AWS, Azure, GCP): Voor het hosten van data-infrastructuur en -services.

Het dataontwikkelingsproces is cruciaal voor het mogelijk maken van datagestuurde besluitvorming, het verbeteren van de operationele efficiëntie en het verkrijgen van een concurrentievoordeel. Een goed gedefinieerd en beheerd proces zorgt ervoor dat gegevens betrouwbaar, toegankelijk en direct beschikbaar zijn voor analyse en inzichten.