Ga naar de inhoud

Alle praktijkenTechnologiepraktijk

Data & BI

Van ruwe data naar beslissings- en AI-klaar inzicht.

Wat we doen

We bouwen het datafundament waar beslissingen en AI van afhangen: data engineering en pipelines, BI en analytics, data science, governance, kwaliteit, observability en database­beheer. Het werk is zelden glamoureus — het is wat alles wat erop volgt betrouwbaar maakt.

Optimalisatie van marketdata-kosten (finance)

Voor vermogens­beheerders, banken en bewaarders: marketdata-spend is een van de grootste — en minst gegovernende — kostenposten. We helpen ze te tracken, attribueren en optimaliseren, zonder de entitlements te verliezen waarvan desks afhankelijk zijn.

Belangrijkste uitdagingen

  1. 01

    Datasilo's

    Kritische data leeft in losgekoppelde systemen, met regels die niet overeenkomen. Elke analyse betaalt de integratie­belasting twee keer.

  2. 02

    Zwakke datakwaliteit

    Drift, duplicaten en gaten — dat is wat AI doet hallucineren en BI doet misleiden. Kwaliteit is een ontwerp­keuze, geen opruim­project.

  3. 03

    Zwakke governance

    Zonder eigenaarschap, lineage en toegangs­controles wordt het dataweefsel juridisch en operationeel kwetsbaar.

  4. 04

    AI-readiness-gaps

    AI-projecten falen in de datalaag, lang vóór de modellaag. Zonder AI-klare fundamenten is modelkeuze een afleiding.

  5. 05

    Beperkte observability

    Pipelines falen in stilte. Zonder data-observability merkt de business het vóór het platform.

Onze aanpak

Eerst de fundamenten — dan de hefboom.

  1. Evalueren

    Data-readiness-assessment: bronnen, kwaliteit, governance, AI-readiness.

  2. Industrialiseren

    Pipelines, lakes/warehouses, modellering — ontworpen voor hergebruik.

  3. Besturen

    Kwaliteit, observability, lineage en toegang ingebed in het platform.

  4. Activeren

    BI, analytics, data science — en AI-klare fundamenten voor wat komt.

Waarom dit nu telt

Bijgewerkt 2026

AI-succes hangt nu meer af van data engineering dan van modelkeuze — datakwaliteit is de bindende beperking, en zwakke data is wat AI doet hallucineren. Ongeveer 41 % van de leiders plaatst het verbeteren van datagovernance bij de prioriteiten voor 2026, terwijl data-observability en de data-fabric / data-mesh-patronen van experiment naar mainstream-architectuur verschuiven.

Geleverde waarde

  • Betrouwbare, beslissingsklare data
  • AI-klare fundamenten, geen slideware
  • Governance en observability ingebed, niet erbij geplakt
  • BI die de business echt vertrouwt

Sectorale kruisbestuiving

Alle sectoren — de datalaag is universeel.

Aanverwante inzichten

Publicaties die dieper op deze sector ingaan.

Nieuwe inzichten komen binnenkort.

We bereiden een dieperliggende analyse van deze sector voor. Neem contact op voor een preview.

Praat met ons

Aanverwante use cases

Concrete realisaties voor deze sector.

Use cases binnenkort beschikbaar.

Onze recentste sectorrealisaties worden klaargemaakt voor publicatie. Praat ondertussen met ons.

Praat met ons

Maak uw data vertrouwd, gegovernend en AI-klaar.

Praat met ons over uw datafundament, uw governance-maturiteit of een AI-readiness-evaluatie.

Praat met ons