Mixed Source Data Engineering en Analytics: het beste van twee werelden

De Erasmus Universiteit Rotterdam is een van de grootste academische instellingen van het land met als missie ‘het creëren van een positieve maatschappelijke impact’ en waar de Sustainable Development Goals van de Verenigde Naties als kompas dienen voor zowel onderzoek als onderwijs. Met de verscheidenheid en diversiteit aan onderwerpen binnen EUR is een open, flexibele, betaalbare en eenvoudig te gebruiken data & analytics-oplossing essentieel om data & AI-projecten te ondersteunen. Tegelijkertijd zijn er veel interne en externe factoren waarmee rekening moet worden gehouden: de overstap naar en migratie naar cloudoplossingen, de drang naar open science en open source, een steeds sneller veranderend technologielandschap en tot slot de adembenemende snelheid waarmee AI-oplossingen op de markt komen. Het maken van toekomstbestendige keuzes in deze omgeving is een ontmoedigende taak. Toch zijn er keuzes gemaakt en deze bestaan uit een mix van open source en eigen oplossingen, zowel on-premise als in de cloud, en worden geleid door moderne software engineering principes. Deze sessie zal het volgende belichten:

• De invloed van moderne software-engineeringprincipes zoals CI/CD op data-engineering, data management en analytics
• Hoe onafhankelijk te blijven en te voorkomen dat je vastzit aan een leverancier of cloudprovider
• De afweging tussen het bouwen, kopen en huren van hard- en software
• Hoe te standaardiseren op tools en technologie en tegelijkertijd flexibel te blijven.