Dataplatformen ontwerpen, bouwen en beheren · Nederland

Van versnipperde data naar
betrouwbare inzichten

DataPartner365 ontwerpt, bouwt en beheert moderne dataplatformen. We brengen je databronnen samen en maken data bruikbaar voor rapportages, analytics en verdere groei.

Microsoft Fabric Databricks Azure Snowflake dbt Delta Lake Power BI

Organisaties waarvoor oprichter Abdullah Özisik aan dataplatformen en data-engineering werkte

Herkenbare situaties

Waar loopt het meestal vast?

Vier situaties die we vaak tegenkomen, en wat we er concreet aan verbeteren.

Rapportages kosten veel handmatig werk

Wat we verbeteren We automatiseren het ophalen, opschonen en samenvoegen van data, zodat rapportages volgens een vast schema bijwerken in plaats van met de hand.

Data zit verspreid over ERP, Excel en andere systemen

Wat we verbeteren We koppelen de bronnen aan één dataplatform, met vastgelegde laadprocessen per bron, zodat de cijfers op één plek samenkomen.

Afdelingen gebruiken verschillende cijfers

Wat we verbeteren We leggen definities van kerngetallen vast in gedeelde datamodellen, zodat rapportages uit dezelfde bron rekenen in plaats van uit losse bestanden.

Pipelines en datamodellen zijn moeilijk te onderhouden

Wat we verbeteren We brengen structuur aan met versiebeheer, geautomatiseerde tests en documentatie, zodat een wijziging te overzien en terug te draaien is.

Onze dienstverlening

Ontwerpen, bouwen en beheren

Je kunt bij ons terecht voor het hele traject, of voor één onderdeel daarvan.

Ontwerpen

We brengen je huidige dataomgeving in kaart met een platformscan, en werken dat uit naar een architectuur en een roadmap met een haalbare volgorde.

Bouwen

We koppelen de bronsystemen, bouwen de pipelines en datamodellen, en leveren dashboards waarin de cijfers op één manier gedefinieerd zijn.

Beheren

Na oplevering houden we het platform draaiend: monitoring op de laadprocessen, toegangsbeheer en optimalisatie van kosten en performance.

Waarom DataPartner365 B.V.?

We combineren de techniek met de vraag waar jij mee zit. Dat betekent dat we niet alleen pipelines opleveren, maar ook vastleggen hoe cijfers berekend worden, hoe wijzigingen getest worden en wie waarbij mag. Zo blijft het platform ook werken wanneer wij er niet meer dagelijks naast staan.

Voorbeeld van een implementatie

Hoe een implementatie eruit kan zien

Een veelgebruikte opzet op Microsoft Fabric. De invulling hangt af van je situatie — dit is een voorbeeld, geen vast pakket.

Microsoft Fabric Lakehouse en/of Warehouse

De plek waar ruwe brondata binnenkomt en stap voor stap wordt omgewerkt tot cijfers waar rapportages op draaien.

dbt voor transformaties, tests en documentatie

Transformaties staan als code in versiebeheer, met tests op de uitkomsten en documentatie die meegroeit met het model.

Terraform voor infrastructuur en configuratie

Waar het platform dat ondersteunt leggen we de inrichting vast in code, zodat omgevingen reproduceerbaar zijn.

RBAC voor rollen en toegangsrechten

Toegang wordt per rol ingericht, zodat mensen bij de data kunnen die ze nodig hebben en niet bij de rest.

Azure DevOps en CI/CD

Wijzigingen gaan via een vaste route van ontwikkel- naar productieomgeving, met controles voordat iets live gaat.

Werkt Databricks of Snowflake beter voor jouw situatie? Dan bouwen we het daarop. De keuze voor een platform volgt uit je bronsystemen, je team en wat je al in huis hebt — niet andersom.

Praktijkervaring

Projecten uit de praktijk

Een selectie van dataplatform- en data-engineeringprojecten, met per project de opdracht, het werk en wat er is opgeleverd.

Over deze projecten: dit is de projectervaring van oprichter Abdullah Özisik, opgebouwd in loondienst en als consultant bij de genoemde organisaties. Het zijn niet allemaal opdrachten die door DataPartner365 B.V. zijn uitgevoerd. We noemen ze omdat ze laten zien met welke vraagstukken en techniek we vertrouwd zijn.

Mammoet
Dataplatform-migratie & CI/CD
Opdracht

HR- en OPEX-rapportages naar een moderner platform brengen, met een gecontroleerd proces voor wijzigingen.

Werkzaamheden

End-to-end pipelines in Azure Synapse volgens medallion-opzet (Bronze/Silver/Gold), migratie naar Microsoft Fabric, CI/CD in Azure DevOps en datamodellering met Data Vault 2.0.

Opgeleverd

HR- en OPEX-rapportages op Microsoft Fabric, met releases via Azure DevOps in plaats van handmatige overzettingen.

Azure Synapse Microsoft Fabric Data Vault 2.0 Power BI Azure DevOps
Pensioenuitvoerder (NDA)
Lakehouse-implementatie & infrastructuur als code
Opdracht

Een schaalbaar dataplatform opzetten dat voldoet aan de eisen rond privacy en informatiebeveiliging.

Werkzaamheden

Databricks/Delta Lake Lakehouse gebouwd met modulaire PySpark-componenten, orchestratie via Azure Data Factory, inrichting vastgelegd in Terraform, plus schema enforcement, MERGE-strategieën en datakwaliteitscontroles.

Opgeleverd

Een Lakehouse met reproduceerbare omgevingen en een inrichting conform GDPR en BIO.

Databricks Delta Lake Azure Data Factory PySpark Terraform
DAS
dbt-datawarehouse & migratie
Opdracht

Het datawarehouse onderhoudbaar maken en overzetten naar een nieuwe database-omgeving.

Werkzaamheden

dbt-datawarehouse opgezet met modellen, tests en CI/CD, migratie van Oracle naar SQL Server, Fabric Lakehouses ingericht en semantische Power BI-modellen gebouwd. Daarnaast coaching van junior- en medior-engineers.

Opgeleverd

Transformaties in versiebeheer met geautomatiseerde tests, en rapportages op de nieuwe omgeving.

dbt SQL Server Microsoft Fabric GitHub Actions
International Card Services (ICS)
Compliance-rapportage & datamigratie
Opdracht

Rapportages leveren voor toezicht en compliance, en de dataomgeving naar Azure brengen.

Werkzaamheden

Fabric- en Power BI-rapportages met Gen2 Dataflows, compliance-ETL in Azure Data Factory voor KYC, CDD en transactiemonitoring, en migratie van Netezza naar Azure.

Opgeleverd

Compliance-rapportages conform DNB-toezicht, draaiend op de Azure-omgeving.

Microsoft Fabric Azure Data Factory T-SQL Databricks
Lidl
Datapipeline & BI-dashboards
Opdracht

Inzicht geven in het gebruik van de Lidl Plus app, over verschillende bronnen heen.

Werkzaamheden

Gecentraliseerde datapipeline gebouwd op SQL en de Salesforce-API, met Power BI-dashboards erbovenop.

Opgeleverd

Dashboards waarmee A/B-testen zijn ondersteund en kerngetallen rond activatie, retentie en conversie gevolgd konden worden.

SQL Salesforce API Power BI
UWV
Datagovernance & lineage
Opdracht

Vastleggen waar data vandaan komt en hoe die door de keten loopt.

Werkzaamheden

Lineage- en governancestructuren opgezet in SAP PowerDesigner volgens DAMA-DMBOK, met aandacht voor security en privacy. Coaching binnen Scrum-teams.

Opgeleverd

Een vastgelegde datastructuur die teams gebruiken om herkomst en samenhang van gegevens terug te vinden.

Datagovernance DAMA-DMBOK SAP PowerDesigner
Rijksdienst voor Ondernemend Nederland
BI-dashboards voor besluitvorming
Opdracht

Cross-functionele teams voorzien van cijfers voor besluitvorming met maatschappelijke impact.

Werkzaamheden

Schaalbare dashboards gebouwd met SAS VIYA en SAS Enterprise Guide.

Opgeleverd

Dashboards die door meerdere teams naast elkaar gebruikt konden worden.

SAS VIYA SAS EG
Volkswagen Pon Financial Services
Risicoanalyse & dashboard-automatisering
Opdracht

Risico- en financiële analyses sneller beschikbaar maken, met minder handwerk in de voorbereiding.

Werkzaamheden

End-to-end Power BI- en QlikView-dashboards gebouwd en de datavoorbereiding geautomatiseerd met R-scripts.

Resultaat

Meer dan 30% minder werk in de datavoorbereiding ten opzichte van het handmatige proces.

Power BI QlikView R

Eerdere data-engineeringopdrachten onder meer bij ICS (risicomodellen & transactiemonitoring) en LeasePlan (credit risk-analyse).

Certificeringen

DP-600 Azure Fabric Engineer PL-300 Power BI Databricks Data Engineer Associate dbt Fundamentals Data Vault 2.0 AWS Cloud Essentials SQL & Relational Databases (IBM) Python & SQL (DataCamp)
Voor de maakindustrie
Dataplatformen voor maakbedrijven

Van ERP- en productiedata naar bruikbare stuurinformatie. We brengen verkoop-, productie-, voorraad- en financiële data samen in één dataplatform. We werken net zo goed voor organisaties buiten deze sector — de aanpak verschilt vooral in de bronsystemen.

Data voor maakbedrijven
Je aanspreekpunt

Wie je aan de lijn krijgt

DataPartner365 is een klein bureau. Je spreekt rechtstreeks met de persoon die ook aan je platform werkt.

Portretfoto van Abdullah Özisik

Abdullah Özisik

Oprichter & data-engineer

Data-engineer, gespecialiseerd in cloud-dataplatformen. Werkte aan dataplatformen en data-engineering voor organisaties in retail, financiële dienstverlening, pensioenen en de publieke sector, met Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Azure en dbt.

Een kennismaking loopt rechtstreeks via hem: eerst je situatie en je bronsystemen doornemen, daarna pas praten over een platform.

Eigen initiatieven

Wat we daarnaast bouwen

Naast ons klantwerk ontwikkelen we een paar eigen toepassingen. Die staan los van onze dienstverlening.

DataRadar.nl

Gratis dashboards op basis van open data van onder meer CBS, RDW en het Kadaster, over woningmarkt, automarkt en arbeidsmarkt.

Bekijk de dashboards

data-platform.nl

Een mini-dataplatform voor het MKB: upload een CSV of Excel en stel er met SQL vragen aan, zonder server of database-installatie.

Bekijk de website

Verder draaien we een vacatureplatform voor data & analytics, een freelance-match voor data-opdrachten, AI-agents en procesautomatisering via AIpartner365 en een reeks gratis AI-tools voor data-engineers.

Kennisdeling

Laatste data insights

Praktische artikelen over data engineering, architectuur en tooling — geschreven voor de data professional.

1 augustus 2026 14 min

Snowflake Dynamic Tables vs Views: Wat is het Verschil?

Verschil in verversing, kosten, latency en onderhoud tussen Dynamic Tables, materialized views en gewone views — met SQL-voorbeelden en beslisboom.

Lees meer
31 juli 2026 15 min

Incremental Load vs Full Load: Welke Laadstrategie Kies Je?

Verschillen, CDC-technieken (timestamp, log-based, hash), SQL MERGE-voorbeelden en een beslisboom om de juiste laadstrategie te kiezen.

Lees meer
19 april 2026 14 min

Slowly Changing Dimensions: De 7 SCD Typen Uitgelegd

Alle 7 SCD-typen (Type 0 t/m 6) helder uitgelegd met SQL-voorbeelden, vergelijkingstabel en beslisboom voor je data warehouse.

Lees meer

Benieuwd wat er met jouw data mogelijk is?

Of je nu een bestaande dataomgeving wilt doorlichten of aan een nieuwe implementatie denkt — we kijken vrijblijvend met je mee. Eén gesprek is vaak genoeg om te bepalen of het past.

Liever mailen? info@datapartner365.nl