Agile & incrementeel
Nieuwe bronnen toevoegen zonder bestaande modellen te breken — pipelines blijven werken tijdens uitbreiding.
Service · Architecture & Lakehouse
Een toekomstbestendige data-architectuur is de basis voor al uw data-initiatieven. Van lakehouse-design tot cloud migration: cimt ontwerpt en implementeert platformen die schaalbaar, beheersbaar en klaar zijn voor AI.
Een moderne data-architectuur 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. cimt ontwerpt deze architectuur als lakehouse op Snowflake, gemodelleerd volgens Data Vault 2.0 voor herbruikbaarheid en auditability, met erwin Data Modeler als modelling-tool. Deployment op uw realiteit afgestemd: cloud-native, hybrid of private cloud, gebaseerd op data-classificatie, compliance-eisen en bestaande infrastructuur.
Lakehouse-architectuur
Het lakehouse-paradigma combineert het beste van data lake (flexibiliteit, kosten) met data warehouse (ACID, governance, performance). Als Snowflake-partner ontwerpen wij 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 |
Modellering
Voor enterprise-omgevingen waar bronnen veranderen, data historisch bewaard moet blijven en auditability een vereiste is. Wij ontwerpen Data Vault-modellen met erwin Data Modeler voor versiebeheer en automatische DDL-generatie.
Nieuwe bronnen toevoegen zonder bestaande modellen te breken — pipelines blijven werken tijdens uitbreiding.
Elke wijziging is herleidbaar tot bron, tijdstip en laadproces — essentieel voor EU AI Act en GDPR.
Teams werken onafhankelijk aan hubs, links en satellites zonder elkaar te blokkeren.
Optimaal afgestemd op Snowflake's elastische compute — schaalt mee met workload.
Deployment
Niet elke organisatie kan of wil volledig naar public cloud. Wij ontwerpen architecturen die passen bij uw data-classificatie, compliance-eisen en bestaande infrastructuur.
Volledige Snowflake SaaS op AWS / Azure / GCP. Maximale schaalbaarheid en minimale operationele overhead.
Combineert cloud-compute met on-premises data-bronnen. Voor organisaties die stapsgewijs migreren of waar latency belangrijk is.
Snowflake in uw eigen VPC of regionale instance voor data-residency en compliance-eisen.
Start met inzicht
In 2–3 weken brengen wij de architectuur, dependencies en quick wins van uw huidige platform in kaart — concreet en op feiten.
Veelgestelde vragen
Een traditioneel data warehouse vereist gestructureerde, schema-on-write data en is duur om te schalen voor grote ruwe datasets. Een data lake slaat alles op in goedkope storage maar mist transactie-garanties en governance. Een lakehouse combineert beide: goedkope object-storage onder, met ACID-transacties, governance en SQL-performance erbovenop. Snowflake is een van de architecturen die deze combinatie levert in één platform.
Sterren-schema's en 3NF werken goed voor stabiele bronsystemen en bekende rapportagebehoeften. Data Vault 2.0 is ontworpen voor enterprise-realiteit: bronsystemen veranderen, nieuwe bronnen worden toegevoegd, historische data moet bewaard blijven, audit-trails zijn verplicht. De extra modelleer-complexiteit verdient zich terug in onderhoudbaarheid en uitbreidbaarheid over jaren heen.
Wij zijn Snowflake-partner met diepe expertise, maar de lakehouse-architectuur en Data Vault-modellering zijn portable. Voor organisaties met bestaande Databricks- of BigQuery-investeringen passen wij dezelfde principes toe op die platformen. De keuze hangt af van uw bestaande cloud-strategie, integratiepatronen en team-expertise.
Een werkend MVP (1–2 brondomeinen, basis governance, eerste BI-laag) staat doorgaans in 3–4 maanden. Volledige enterprise-implementatie (10+ bronnen, complete Data Vault, governance, monitoring) is 9–12 maanden. Wij werken altijd incrementeel — eerste waarde binnen het kwartaal, niet pas aan het eind.