Heeft een data engineer SQL nodig?

Ja, een data engineer heeft SQL absoluut nodig. SQL is de standaardtaal voor het werken met relationele databases en vormt de basis van bijna elk data engineering project. Je gebruikt SQL dagelijks om data op te halen, te transformeren en te valideren. Zonder SQL-kennis kun je veel data engineering taken simpelweg niet uitvoeren, zeker niet binnen overheidsorganisaties waar relationele databases nog steeds dominant zijn.

Waarom is SQL zo belangrijk voor een data engineer?

SQL is de universele taal waarmee je met databases communiceert. Als data engineer bouw je pipelines die data uit verschillende bronnen halen, transformeren en opslaan. Relationele databases zijn nog altijd de meest gebruikte opslagmethode, en SQL is de enige manier om effectief met deze systemen te werken.

In je dagelijkse werk gebruik je SQL voor allerlei taken. Je haalt ruwe data op uit bronsystemen, voert kwaliteitscontroles uit, transformeert data naar bruikbare formaten en laadt het in datawarehouses. SQL stelt je in staat om complexe bewerkingen uit te voeren direct binnen de database, wat veel efficiënter is dan data naar een andere omgeving te halen.

Binnen overheidsorganisaties zie je dat relationele databases zoals Oracle, PostgreSQL en Microsoft SQL Server nog steeds de standaard zijn. Deze systemen bevatten vaak jaren aan historische data die je moet kunnen bevragen en bewerken. SQL-kennis is hier niet optioneel maar een basisvereiste.

Daarnaast is SQL belangrijk voor samenwerking. Data-analisten, business intelligence specialisten en andere stakeholders spreken allemaal SQL. Als je pipelines bouwt die anderen moeten begrijpen en onderhouden, moet je code schrijven die helder en begrijpelijk is voor het hele team.

Welke SQL-vaardigheden heeft een data engineer precies nodig?

Een data engineer heeft meer nodig dan basis SQL-kennis. Je moet complexe queries kunnen schrijven met meerdere joins, subqueries en window functions. Deze technieken gebruik je om data uit verschillende tabellen te combineren en geavanceerde berekeningen uit te voeren binnen je pipelines.

Performance optimization is een andere belangrijke vaardigheid. Je werkt vaak met enorme datasets, dus je moet weten hoe je queries efficiënt schrijft. Dit betekent dat je begrijpt hoe indexes werken, wanneer je ze moet toepassen en hoe je execution plans leest om knelpunten te identificeren.

Stored procedures en functies zijn ook relevant. Deze herbruikbare code-blokken helpen je om logica binnen de database te beheren. Je kunt hiermee complexe transformaties uitvoeren zonder dat je data naar een andere omgeving hoeft te verplaatsen, wat tijd en resources bespaart.

Het verschil tussen basis SQL en advanced SQL voor data engineering zit vooral in schaal en complexiteit. Waar een analist misschien een enkele query schrijft voor een rapport, bouw jij pipelines die miljoenen records verwerken. Je moet denken in termen van batch processing, incrementele loads en error handling binnen je SQL-code.

Daarnaast moet je kunnen werken met verschillende SQL-dialecten. PostgreSQL, MySQL, Oracle en SQL Server hebben allemaal hun eigen eigenaardigheden. Als data engineer schakel je regelmatig tussen systemen, dus je moet flexibel zijn in je SQL-kennis.

Kun je data engineer worden zonder SQL-kennis?

Technisch gezien kun je data engineering werk doen met alternatieve tools zoals Python, Spark of cloud-gebaseerde ETL-platforms. Deze tools bieden hun eigen manieren om data te verwerken zonder directe SQL-queries te schrijven. Toch blijft SQL in de praktijk bijna altijd relevant, zelfs wanneer je moderne tools gebruikt.

NoSQL-databases zoals MongoDB of Cassandra gebruiken inderdaad andere query-talen. Voor specifieke use cases, zoals het verwerken van ongestructureerde data of real-time streams, zijn deze systemen waardevol. Maar zelfs in organisaties die NoSQL gebruiken, blijven relationele databases bestaan naast deze nieuwere technologieën.

Binnen overheids- en enterprise-omgevingen is SQL nog dominanter. Deze organisaties hebben vaak legacy-systemen die al decennia draaien op relationele databases. Als je hier als data engineer wilt werken, kom je er simpelweg niet onderuit. Je moet kunnen communiceren met bestaande systemen en data ophalen uit bronnen die SQL vereisen.

De realiteit is dat vrijwel alle data engineering vacatures minimaal intermediate SQL-vaardigheden vereisen. Recruiters en hiring managers zien SQL als een basisvaardigheid, vergelijkbaar met programmeren in Python. Zonder deze kennis val je af bij de eerste selectieronde, ongeacht hoe goed je bent in andere tools.

Als je echt geen SQL wilt leren, beperk je jezelf tot een kleine niche van rollen die volledig focussen op streaming data of specifieke cloud-native oplossingen. Deze posities bestaan, maar ze zijn zeldzaam en vaak gevuld door engineers met al jaren ervaring in meer traditionele data engineering.

Hoe leer je SQL als data engineer?

Begin met de fundamentals: SELECT statements, WHERE clauses, JOIN operations en GROUP BY aggregaties. Deze basis gebruik je in bijna elke query die je schrijft. Online platforms zoals SQLZoo, LeetCode en HackerRank bieden interactieve oefeningen waar je direct kunt beginnen zonder eigen database op te zetten.

Focus daarna op data engineering specifieke vaardigheden. Leer hoe je window functions gebruikt voor running totals en rankings, bestudeer CTEs (Common Table Expressions) voor leesbaarere complexe queries, en oefen met set operations zoals UNION en INTERSECT. Deze technieken zijn typisch voor data engineering werk en zie je minder vaak in basis SQL-cursussen.

Bouw praktijkprojecten die echte data engineering scenarios nabootsen. Creëer een database met sample data, schrijf scripts die incrementele loads simuleren, en ontwikkel stored procedures voor data validatie. Dit helpt je om te denken in termen van pipelines en automatisering, niet alleen losse queries.

Werk met verschillende database-systemen. Installeer PostgreSQL voor open-source ervaring, probeer MySQL voor een andere syntax-variant, en experimenteer met cloud-databases zoals Amazon RDS of Google Cloud SQL. Deze hands-on ervaring maakt je flexibel en voorbereid op verschillende werkomgevingen.

Performance optimization leer je het beste door te experimenteren. Neem een query die langzaam draait, analyseer het execution plan en probeer verschillende optimalisaties. Voeg indexes toe, herstructureer joins en vergelijk de resultaten. Deze praktische ervaring is waardevoller dan theoretische kennis alleen.

Zodra je een solide SQL-basis hebt en praktijkervaring wilt opdoen, kun je kijken naar interim opdrachten waar je je vaardigheden in een echte werkomgeving toepast. Bij overheidsorganisaties werk je aan grootschalige data-infrastructuren waar SQL dagelijks gebruikt wordt. Als je op zoek bent naar data engineering opdrachten waar je je SQL-kennis verder ontwikkelt, helpen wij je graag met toegang tot projecten bij de Rijksoverheid en andere publieke organisaties.

Blijf je SQL-kennis onderhouden door regelmatig te oefenen. Data engineering evolueert snel, maar SQL blijft een constante factor. Nieuwe features in databases zoals JSON-support en advanced analytics functions breiden je mogelijkheden uit, dus blijf leren en experimenteren met nieuwe technieken.