Wat doet een Big Data Specialist?

Big data is een verzamelnaam voor grote en complexe hoeveelheden gegevens die met traditionele databases en analysemethoden moeilijk te verwerken zijn. Daarbij gaat het niet alleen om de hoeveelheid data. Big data wordt vaak gekenmerkt door drie eigenschappen:

• Volume: er worden zeer grote hoeveelheden data verzameld.
• Velocity: data wordt snel of continu geproduceerd en verwerkt.
• Variety: de gegevens komen uit verschillende bronnen en hebben verschillende vormen.

Denk bijvoorbeeld aan miljoenen transacties van een bank, sensordata uit machines, klikgedrag op een webshop of realtime locatiegegevens van voertuigen. Om zulke gegevens te verwerken zijn andere technieken en data-architecturen nodig dan bij kleinere datasets.

Een Big Data Specialist bouwt en beheert oplossingen waarmee grote hoeveelheden data kunnen worden verzameld, opgeslagen en verwerkt. Welke werkzaamheden daarbij horen, verschilt per organisatie. Veelvoorkomende taken zijn:

• Data verzamelen uit verschillende databronnen.
• Datapipelines bouwen waarmee gegevens automatisch worden verwerkt.
• Grote datasets opslaan in bijvoorbeeld data lakes en data warehouses.
• Batch- en realtime dataverwerking inrichten.
• Datastromen verwerken met technologieën zoals Apache Kafka.
• Grote datasets verwerken en analyseren met bijvoorbeeld Apache Spark.
• Datakwaliteit controleren en verbeteren.
• Databronnen en systemen met elkaar verbinden.
• Data beschikbaar maken voor Data Analisten, Data Scientists en andere gebruikers.
• De prestaties van data-infrastructuren monitoren en verbeteren.
• Rekening houden met beveiliging, privacy en toegangsrechten.

Een Big Data Specialist werkt daardoor zowel met data als met de technische infrastructuur waarmee deze data wordt verwerkt.

Big data wordt binnen veel verschillende sectoren gebruikt.Een webshop kan miljoenen bezoeken en transacties analyseren om koopgedrag te onderzoeken. Een logistiek bedrijf kan realtime gegevens van duizenden voertuigen verwerken om routes en levertijden te volgen.

Ook machines en IoT-apparaten produceren grote hoeveelheden gegevens. Een Big Data Specialist kan een omgeving bouwen waarin deze sensordata continu wordt verwerkt. Vervolgens kunnen andere dataspecialisten de gegevens gebruiken om bijvoorbeeld storingen te voorspellen.

Bij banken en verzekeraars kan big data worden ingezet om grote aantallen transacties te verwerken en afwijkende patronen te herkennen.

Een Big Data Specialist richt zich specifiek op grote, complexe of snel veranderende datasets, terwijl een Data Engineer breder verantwoordelijk is voor het bouwen en onderhouden van data-infrastructuren en datapipelines.

In de praktijk is de overlap tussen beide functies groot. Een Data Engineer kan bijvoorbeeld ook werken met Spark, Kafka en grote cloudomgevingen. De functietitel Big Data Specialist wordt vooral gebruikt wanneer de omvang, snelheid of complexiteit van de gegevens een belangrijk onderdeel van het werk vormt. Bij andere organisaties vallen dezelfde werkzaamheden onder de functie Data Engineer of Big Data Engineer.

Een Big Data Specialist zorgt vooral voor de technische verwerking en beschikbaarheid van grote datasets. Een Data Scientist gebruikt data om analyses, voorspellende modellen en Machine Learning-toepassingen te ontwikkelen.

Een Big Data Specialist kan bijvoorbeeld een datapipeline bouwen waarmee miljoenen transacties per dag worden verwerkt en opgeslagen. Een Data Scientist kan deze gegevens vervolgens gebruiken om een model te ontwikkelen dat afwijkende transacties herkent. De twee functies werken daarom regelmatig samen. De Big Data Specialist zorgt dat de data beschikbaar en bruikbaar is, terwijl de Data Scientist zich meer richt op analyse en modellering.

Big data is geen afzonderlijk vakgebied met één vaste functie. Binnen grote data-omgevingen komen verschillende specialisaties samen.

Big Data Engineering

Big Data Engineers bouwen infrastructuren en datapipelines waarmee grote hoeveelheden gegevens worden verzameld en verwerkt. Daarbij werken ze bijvoorbeeld met cloudplatformen, distributed computing en streamingtechnologie.

Data Lake en data platform management

Binnen deze richting ligt de nadruk op het inrichten en beheren van centrale dataomgevingen. Data uit verschillende bronnen wordt hier opgeslagen en beschikbaar gemaakt voor analyse, rapportage en Machine Learning.

Realtime data en streaming

Sommige organisaties moeten gegevens verwerken zodra deze binnenkomen. Denk aan betalingen, IoT-data of online gebruikersgedrag. Hiervoor worden bijvoorbeeld Apache Kafka en andere streamingtechnologieën gebruikt.

Data security en governance

Grote hoeveelheden data vragen ook om duidelijke afspraken over beveiliging, privacy, kwaliteit en toegang. Daarom werken Big Data Specialisten regelmatig samen met securityspecialisten, Data Stewards en Data Governance Specialisten.

Als Big Data Specialist heb je kennis nodig van programmeren, databases, data-infrastructuur en cloudtechnologie. Je moet daarnaast begrijpen hoe grote hoeveelheden data worden opgeslagen en verwerkt. Python wordt veel gebruikt binnen data engineering en big data. Daarnaast kun je werken met programmeer- en querytalen zoals SQL, Java en Scala.

Veelvoorkomende technologieën en tools zijn:

• Apache Spark voor het verwerken van grote datasets;
• Apache Kafka voor realtime datastromen;
• Python, SQL, Java en Scala;
• cloudplatformen zoals Microsoft Azure, AWS en Google Cloud;
• data lakes en data warehouses;
• relationele en NoSQL-databases;
• ETL- en ELT-tools voor het verwerken en verplaatsen van gegevens.

Hadoop kan eveneens voorkomen in bestaande big data-omgevingen. Bij veel moderne data-architecturen worden onderdelen van de infrastructuur tegenwoordig echter als cloudservice aangeboden.

Naast technische kennis zijn analytisch denken en samenwerken belangrijk. Je werkt vaak samen met Data Engineers, Data Scientists, Data Analisten, Software Developers en medewerkers uit andere delen van de organisatie. Ook moet je technische keuzes duidelijk kunnen uitleggen. Niet iedere collega met wie je samenwerkt heeft immers dezelfde technische achtergrond.

Het salaris van een Big Data Specialist hangt af van je ervaring, technische kennis, werkgever en verantwoordelijkheden. Als indicatie kan het salaris variëren van ongeveer €3.500 tot €6.500 bruto per maand. Ervaren Big Data Engineers en specialisten met veel kennis van cloud, data-architectuur en grote dataomgevingen kunnen meer verdienen.

Een junior verdient doorgaans minder dan een medior of senior specialist. Ook de sector speelt een rol. Grote commerciële organisaties en organisaties met complexe data-infrastructuren kunnen andere salarissen bieden dan kleinere werkgevers.

Je kunt Big Data Specialist worden door kennis van softwareontwikkeling, databases en cloudtechnologie te combineren met ervaring in het verwerken van grote datasets.

Veel Big Data Specialisten hebben een hbo- of wo-opleiding afgerond in een richting zoals Informatica, Data Science, Artificial Intelligence, Computer Science of Business IT & Management. Tijdens je opleiding of eerste baan kun je je verder verdiepen in onderwerpen in de verschillende onderwerpen van big data. 

Praktijkervaring speelt een belangrijke rol. Je kunt bijvoorbeeld beginnen als Junior Data Engineer, Data Engineer of Data trainee en je vanuit die functie verder specialiseren in grotere en complexere dataomgevingen. Certificeringen voor Microsoft Azure, AWS of Google Cloud kunnen daarnaast helpen om je kennis van cloudgebaseerde data-oplossingen verder te ontwikkelen.

Wil jij jezelf ontwikkelen binnen data engineering en big data? Of heb je al ervaring met data en wil je een volgende stap zetten? Bij Working Talent zijn er mogelijkheden voor zowel starters als ervaren IT-professionals.

Als trainee word je vooraf gekoppeld aan een opdrachtgever en een concrete datafunctie. Je combineert vanaf de start werken en leren. De trainingen die je volgt sluiten aan op jouw rol en de technieken die je in de praktijk gebruikt. Binnen Data kun je jezelf bijvoorbeeld ontwikkelen richting Data Engineering, Data Analytics of Data Science. Werk je in een omgeving met grote hoeveelheden gegevens? Dan kun je daarbij ervaring opdoen met onderwerpen zoals datapipelines, cloudplatformen en big data-oplossingen.

Heb je al werkervaring als Data Engineer, Big Data Engineer of binnen een vergelijkbare datafunctie? Dan kun je ook als medior of senior via Working Talent aan de slag bij een opdrachtgever die aansluit bij jouw kennis en ambities. 

Sluit je aan bij Working Talent als trainee, medior of senior en ontdek welke datafunctie bij jou past.

Is Big Data Specialist hetzelfde als Data Engineer?

Niet helemaal. Een Data Engineer werkt breed aan datapipelines en data-infrastructuur. Een Big Data Specialist richt zich vooral op omgevingen waarin zeer grote, complexe of snel veranderende datasets worden verwerkt. In de praktijk kunnen de werkzaamheden sterk overlappen.

Welke programmeertalen gebruikt een Big Data Specialist?

Python en SQL worden veel gebruikt. Afhankelijk van de technische omgeving kan een Big Data Specialist daarnaast werken met Java en Scala.

Welke tools gebruikt een Big Data Specialist?

Veelgebruikte technologieën zijn onder andere Apache Spark en Apache Kafka. Daarnaast werken Big Data Specialisten vaak met cloudplatformen zoals Azure, AWS en Google Cloud en met data lakes, data warehouses en verschillende databases.

Moet een Big Data Specialist kunnen programmeren?

Ja, voor veel functies is programmeerkennis nodig. Je gebruikt code bijvoorbeeld om datapipelines te bouwen, gegevens te verwerken en verschillende systemen met elkaar te verbinden. Python en SQL vormen vaak een goede basis.

Is Big Data Specialist een startersfunctie?

Dat kan, maar veel professionals beginnen als Data trainee, Junior Data Engineer of Data Engineer. Vanuit deze functies kun je steeds meer ervaring opdoen met grote datasets en je verder specialiseren in big data.

Wat is het verschil tussen big data en data analytics?

Big data gaat vooral over het verzamelen, opslaan en verwerken van grote of complexe hoeveelheden gegevens. Data analytics richt zich op het onderzoeken van data om patronen, trends en inzichten te vinden. Analytics kan gebruikmaken van big data, maar niet iedere data-analyse gaat over grote datasets.