Het gevoel niet te weten wat je doet komt soms door gebrek aan eigen functies

Samenvatting

Eigen functies schrijven helpt data-engineers soms door onzekerheid heen wanneer documentatie het werk vertraagt.

Eigen functies in DuckDB en PySpark

Een data-engineer deelt een ervaring uit een take-home-opdracht waarin een basispipeline met DuckDB centraal stond. Dat bleek lastiger dan verwacht, omdat PySpark al jaren het belangrijkste gereedschap was.

Een concreet struikelblok vormde het parsen van een datumkolom met verschillende indelingen. Voor vrijwel elke bewerking volgde opnieuw een zoektocht door de documentatie naar een functie en de juiste parameters.

Waarom eigen functies waarde hebben

De ervaring laat zien dat kennis van één framework niet automatisch overdraagt naar een ander hulpmiddel. Het probleem zat niet alleen in de pipeline, maar ook in het opnieuw vinden van vertrouwde bewerkingen binnen DuckDB.

Een kleine eigen functie kan zo’n bewerking herkenbaar maken binnen je eigen werk. In plaats van telkens documentatie te doorzoeken, leg je de gewenste invoer, uitvoer en uitzonderingen vast op één plek. Dat maakt duidelijk welke logica je beheerst en waar een nieuwe tool nog vragen oproept.

Voor BI-professionals die tussen SQL, PySpark en andere verwerkingsomgevingen schakelen, zit daar een praktische les in. Syntax en functienamen veranderen, maar een terugkerende bewerking zoals datumparsing blijft hetzelfde probleemtype.

Concrete takeaway

Neem bij een nieuwe tool één terugkerende bewerking als oefening, bijvoorbeeld datumparsing met meerdere formaten. Schrijf daar een kleine eigen functie voor en noteer welke invoer en uitkomst je verwacht. Gebruik de documentatie daarna gericht voor ontbrekende parameters, in plaats van voor elke stap opnieuw te beginnen. Zo zie je sneller welk deel van de taak uit algemene pipelinekennis bestaat en welk deel specifiek is voor DuckDB of PySpark.