14 essentiële tools voor data-engineering om in 2026 te gebruiken

Workflow-orkestratietools

Workflow-orkestratietools automatiseren en beheren de uitvoering van complexe dataverwerkingsworkflows en zorgen ervoor dat taken in de juiste volgorde worden uitgevoerd, met beheer van afhankelijkheden.

5. Prefect

Prefect is een open-source workflow-orkestratietool voor moderne dataworkflows en ETL-processen (extract, transform, load). Het helpt data engineers en -scientists complexe datapijplijnen te automatiseren en te beheren, zodat data betrouwbaar en efficiënt van bron naar bestemming stroomt.

Prefect biedt een hybride uitvoeringsmodel dat de voordelen van cloudgebaseerd beheer combineert met de veiligheid en controle van lokale uitvoering. De gebruiksvriendelijke UI en rijke API maken het eenvoudig om dataworkflows te monitoren en te troubleshooten.

6. Luigi

Luigi is een open-source Python-pakket waarmee je complexe datapijplijnen van langlopende batchjobs bouwt. Het is ontwikkeld door Spotify voor het afhandelen van dependency-resolutie, workflowbeheer, visualisatie, foutafhandeling en commandline-integratie.

Luigi is ontworpen om verschillende taken te beheren, waaronder dataverwerking, datavalidatie en data-aggregatie, en kan worden gebruikt om zowel eenvoudige als geavanceerde dataworkflows te bouwen. Luigi kan worden geïntegreerd met diverse tools en platformen, zoals Apache Hadoop en Apache Spark, waardoor gebruikers datapijplijnen kunnen creëren om grote hoeveelheden data te verwerken en analyseren.

Datawarehouse-tools

Datawarehouses bieden cloudgebaseerde, sterk schaalbare oplossingen voor het opslaan, bevragen en beheren van grote datasets.

7. Snowflake

Snowflake is een cloudgebaseerd datawarehouse waarmee grote hoeveelheden data kunnen worden opgeslagen, verwerkt en analytisch bevraagd. Het is gebaseerd op een unieke architectuur die opslag en compute scheidt, zodat ze onafhankelijk kunnen schalen.

Snowflake kan het aantal compute-resources dynamisch aanpassen op basis van de vraag. Dit zorgt ervoor dat queries tijdig, efficiënt en kosteneffectief worden verwerkt. Het is compatibel met grote cloudproviders, zoals AWS, GCP en Azure.

Bekijk onze Introduction to Snowflake-cursus om deze tool in meer detail te verkennen.

8. PostgreSQL

PostgreSQL is een krachtig open-source relationeel databasemanagementsysteem (RDBMS) dat ook kan worden gebruikt als datawarehouse. Als datawarehouse biedt PostgreSQL een centrale repository voor het opslaan, beheren en analyseren van grote hoeveelheden gestructureerde data uit verschillende bronnen.

PostgreSQL biedt functies zoals partitionering, indexering en parallelle query-uitvoering, waardoor het complexe queries en grote datasets efficiënt kan verwerken.

Bedenk wel dat een PostgreSQL-datawarehouse een lokale oplossing is die mogelijk niet zo goed schaalt als sommige volledig beheerde oplossingen. Het vereist meer handmatig beheer en onderhoud in vergelijking met die oplossingen.

Lees meer in onze Beginner’s Guide to PostgreSQL.

Analytics-engineeringtools

Analytics-engineeringtools stroomlijnen de transformatie, het testen en de documentatie van data in het datawarehouse.

9. dbt

dbt (data build tool) is een open-source commandlinetool en framework dat is ontworpen om datatransformatieworkflows en modellering in een datawarehouseomgeving te faciliteren. Het ondersteunt alle grote datawarehouses, waaronder Redshift, BigQuery, Snowflake en PostgreSQL.

dbt is toegankelijk via dbt Core of dbt Cloud. dbt Cloud biedt een webgebaseerde gebruikersinterface, een door dbt Cloud aangedreven CLI, een gehoste omgeving, een planningsfunctie voor jobs in de app en integraties met andere tools.

Je leert de basis van dbt in onze cursus Introduction to dbt.

10. Metabase

Metabase is een open-source business intelligence (BI)- en analysetool waarmee gebruikers interactieve dashboards en analysereports kunnen maken en delen. Het is ontworpen om gebruiksvriendelijk te zijn, zodat niet-technische gebruikers data kunnen bevragen, resultaten visualiseren en inzichten opdoen zonder SQL of andere querytalen te hoeven kennen.

Het biedt eenvoudige setup, ondersteuning voor diverse databronnen, een intuïtieve interface, samenwerkingsfuncties, aanpasbare meldingen en robuuste beveiliging voor het verkennen, analyseren en delen van data.

Data-analyse en dashboarding maken deel uit van data science. Lees over de verschillen tussen een Data Scientist en een Data Engineer in dit artikel: Data Scientist vs Data Engineer.

Batchverwerkingstools

Deze tools voor data engineers maken efficiënte verwerking van grote datavolumes in batches mogelijk, met complexe rekentaken, data-analyse en machinelearning-toepassingen in gedistribueerde computingomgevingen.

11. Apache Spark

Apache Spark is een krachtig open-source gedistribueerd computingframework dat is ontworpen voor grootschalige dataverwerking en -analyse. Hoewel het bekendstaat om realtime streaming, blinkt Spark ook uit in batchverwerking en is het een waardevolle tool in data-engineeringworkflows.

Apache Spark biedt Resilient Distributed Datasets (RDD's), rijke API's voor verschillende programmeertalen, dataverwerking over meerdere nodes in een cluster en naadloze integratie met andere tools. Het is zeer schaalbaar en snel, waardoor het ideaal is voor batchverwerking in data-engineeringtaken.

12. Apache Hadoop

Apache Hadoop is een populair open-source framework voor gedistribueerde opslag en verwerking van grote datasets. De kern van het Hadoop-ecosysteem bestaat uit twee hoofdcomponenten: het Hadoop Distributed File System (HDFS) voor opslag en het MapReduce-programmeermodel voor verwerking.

Apache Hadoop is een krachtige en schaalbare tool voor data engineers, met kostenefficiënte opslag, fouttolerantie, gedistribueerde verwerkingsmogelijkheden en naadloze integratie met andere dataverwerkingstools.

Streamingtools

Streamingtools bieden een krachtige manier om realtime datapijplijnen te bouwen, waarmee continue inname, verwerking en analyse van streamingdata mogelijk wordt.

13. Apache Kafka

Apache Kafka is een gedistribueerd event-streamingplatform dat is ontworpen voor high-performance realtime dataverwerking en het stroomlijnen van grootschalige datapijplijnen. Het wordt gebruikt voor het bouwen van realtime datapijplijnen, streaminganalyse, dataintegratie en bedrijfskritische applicaties.

Kafka kan grote hoeveelheden data met lage latentie verwerken. Het slaat data gedistribueerd en fouttolerant op, zodat data beschikbaar blijft, zelfs bij hardwarestoringen of netwerkproblemen.

Kafka is zeer schaalbaar en ondersteunt meerdere subscribers. Het integreert ook goed met verschillende dataverwerkingstools en -frameworks, zoals Apache Spark, Apache Flink en Apache Storm.

14. Apache Flink

Apache Flink is een open-source platform voor gedistribueerde stream- en batchverwerking. Het kan datastromen in realtime verwerken en is daarom een populaire keuze voor het bouwen van streamingdatapijplijnen en realtime analytics-applicaties.

Flink is een dataverwerkingstool die snelle en efficiënte realtime- en batchverwerkingsmogelijkheden biedt. Het ondersteunt meerdere API's (waaronder Java, Scala en Python), maakt naadloze integratie met andere dataverwerkingstools mogelijk en biedt efficiënt staatbeheer. Het is daarom een populaire keuze voor realtime analytics, fraudedetectie en IoT-toepassingen dankzij de mogelijkheid om data met hoge doorvoer en lage latentie te verwerken.

Conclusie

Daarmee is onze lijst compleet, maar dat hoeft niet het einde van je data-engineeringreis te zijn. Schrijf je in voor de Data Engineer in Python skill track om te leren over Python, SQL, databaseontwerp, cloud computing, opschonen van data en visualisatie. Als je de track afrondt, kun je het examen voor de Data Engineer Career Certification doen en een gecertificeerde professionele Data Engineer worden.

Data engineers spelen een cruciale rol bij het bouwen en onderhouden van de datapijplijnen die analytics en besluitvorming in organisaties voeden. Nu datavolumes en complexiteit exponentieel blijven groeien, moeten data engineers de juiste tools inzetten om data efficiënt in te nemen, te verwerken, op te slaan en als kwalitatieve data te leveren.

We hebben de top 14 tools voor data-engineering besproken voor containerisatie, inrichten van infrastructuur, workflow-automatisering, datawarehousing, analytics-engineering, batchverwerking en realtime streaming.

Als je nieuw bent in data-engineering, begin dan met het leren van Docker, Kubernetes, Terraform, Prefect, Snowflake, dbt, Apache Spark, Apache Kafka en meer.

Als je deze tools onder de knie hebt, bekijk dan The Top 21 Data Engineering Interview Questions, Answers, and Examples om je voor te bereiden op je volgende carrièrestap.