Big data developer voor maatwerksoftware

Big data verwijst naar datasets waarbij de omvang, snelheid, variatie of combinatie van gegevens aanvullende technische verwerking vraagt. De data kan afkomstig zijn uit databases, bestanden, systemen, sensoren, apparaten, logbestanden of externe platformen.

Door deze bronnen technisch te combineren, kan software gegevens filteren, vergelijken en presenteren. Ook kunnen modellen worden toegevoegd die patronen herkennen, classificaties uitvoeren of voorspellingen genereren. De organisatie bepaalt welke informatie relevant is en hoe de uitkomsten binnen de toepassing moeten worden gebruikt.

Een big data developer vertaalt deze uitgangspunten naar de benodigde databases, datastromen, API’s, verwerkingsregels en gebruikersfunctionaliteiten.

Gestructureerde en ongestructureerde data

Techniek passend bij de beschikbare gegevens

Gestructureerde data bestaat uit gegevens die volgens een herkenbaar schema zijn vastgelegd, zoals klant-, order- of voorraadgegevens. Deze data kan bijvoorbeeld worden opgeslagen in een relationele database en worden verwerkt met SQL.

Documenten, afbeeldingen, vrije tekst, mediabestanden en bepaalde soorten logdata hebben een andere technische opbouw. Hiervoor kunnen onder meer documentdatabases, zoekindexen, objectopslag, datalakes of andere vormen van gegevensopslag worden gebruikt.

In veel datatoepassingen worden meerdere technieken gecombineerd. APPelit kan de opslag, verwerking en koppeling van deze gegevens technisch uitwerken als onderdeel van een nieuwe applicatie of uitbreiding van bestaande software.

Technieken voor data-analyse

Van datamining tot voorspellende modellen

Naast het opslaan en verbinden van gegevens kan software verschillende technieken gebruiken om informatie uit datasets te verwerken. Voorbeelden daarvan zijn:

• Natural Language Processing voor het verwerken van geschreven tekst
• Datamining voor het herkennen van verbanden of terugkerende patronen
• Predictive analytics voor het genereren van voorspellingen op basis van beschikbare data
• Machine learning voor classificatie, herkenning en andere modelgestuurde functies

Welke techniek binnen een toepassing wordt gebruikt, hangt samen met de beschikbare data en de gewenste softwarefunctionaliteit. APPelit kan deze technieken integreren in maatwerksoftware en de technische werking ervan begrijpelijk toelichten.

Uw datatoepassing als uitgangspunt

Technische ontwikkeling op basis van beschikbare informatie

Een big data developer heeft inzicht nodig in de databronnen, gegevensvelden en gewenste uitvoer van de toepassing. Samen met de opdrachtgever worden relevante definities, uitzonderingen, koppelingen en functionaliteiten verduidelijkt.

Deze informatie kan worden vastgelegd in een WBS, SRS of andere projectdocumentatie. Vervolgens kan APPelit de overeengekomen onderdelen ontwikkelen, zoals datamodellen, gegevenskoppelingen, verwerkingslogica, dashboards en gebruikersfuncties.

Wanneer een toepassing iteratief wordt ontwikkeld, kunnen nieuwe databronnen of functionaliteiten per onderdeel worden toegevoegd. Hierdoor kan de technische ontwikkeling aansluiten op de informatie die op dat moment beschikbaar en bevestigd is.