Data staat vaak verspreid over ERP, CRM, PLM, financiële systemen, servicetools en Excel.
Een goed dataplatform brengt relevante data samen in één beheersbare omgeving en maakt daar betrouwbare en unieke datasets van.
Niet omdat alles op één plek moet. Maar omdat je vanuit één sterke basis wilt kunnen sturen, analyseren, automatiseren en AI inzetten.
Dat merk je vaak aan deze signalen:
Een datawarehouse of dataplatform moet geen nieuw technisch eiland worden.
We kijken daarom eerst naar de informatie die je organisatie nodig heeft, welke datasets daarvoor nodig zijn en hoe je architectuur er op langere termijn uit moet zien. Daarna bouwen we modulair.
Eén keer goed neerzetten. Daarna hergebruiken.
Ontwerp een schaalbare structuur die past bij bedrijfsdoelstellingen en toekomstige groei.
Breng relevante data uit verschillende bronnen samen in één beheersbare dataomgeving.
Structureer data voor analyse, rapportage en historische vergelijking.
Bouw betrouwbare datastromen waarmee gegevens beschikbaar komen waar ze nodig zijn.
Breng data logisch samen tot herbruikbare en begrijpelijke datasets.
Controleer kwaliteit voordat data verder wordt gebruikt.
Combineer bronnen zodat nieuwe informatie ontstaat die niet in één afzonderlijk systeem beschikbaar is.
We bouwen vanuit duidelijke bouwstenen. Zo voorkomen we dat voor iedere nieuwe vraag opnieuw dezelfde data wordt ontsloten, opgeschoond en gemodelleerd.
De logica komt waar mogelijk centraal in de dataomgeving te liggen en niet verspreid over allerlei rapportages of bronsystemen.
Modulair, schaalbaar en beheersbaar.
We geloven dat je organisatie grip moet houden op haar eigen data.
Daarom bouwen we geen verdienmodel rondom het vasthouden van klantdata. De datasets en modellen horen in jouw omgeving.
Ook bouwen we geen onnodige afhankelijkheid van Techspread.
Als wij morgen weg zijn, moet jouw datahuishouding blijven werken.
Niet ieder dashboard begint opnieuw.
Nieuwe bronnen, bedrijven en vraagstukken kunnen gecontroleerd worden toegevoegd.
Data wordt gecontroleerd en eenduidig opgebouwd.
Analyses, automatisering en AI kunnen voortbouwen op bestaande bouwstenen.
Jonghuis Advies
RentPartners
Een datawarehouse is vooral ingericht om gestructureerde data beschikbaar te maken voor analyse. Een dataplatform kan breder zijn en meerdere soorten data en toepassingen ondersteunen.
Wanneer informatie uit meerdere systemen structureel moet worden gecombineerd en je betrouwbare historische analyses en rapportages wilt opbouwen.
Wanneer je meer bronnen, toepassingen en vormen van data wilt ondersteunen en een schaalbare basis nodig hebt voor BI, automatisering of AI.
Dat hangt vooral af van het aantal bronnen, kwaliteit van data, gewenste architectuur, hoeveelheid logica en toepassingen. Daarom bepalen we eerst wat daadwerkelijk nodig is.
Nee. Een dataplatform is juist bedoeld om data uit bestaande systemen bruikbaar te maken zonder dat ieder bronsysteem hetzelfde hoeft te kunnen.
Dat kan voor eenvoudige vragen prima werken. Zodra je meerdere bronnen wilt combineren, definities centraal wilt beheren of historische data nodig hebt, wordt een aparte datalaag vaak sterker.
Staat jou vraag er niet tussen? Die horen we graag!
Hoe breng je data uit verschillende systemen betrouwbaar bij elkaar?
Hoe stuur je op informatie die je kunt vertrouwen?
Ontdek in 8 minuten hoe sterk jouw basis is en welke onderdelen als eerste aandacht vragen. Je ontvangt direct:
Bereken mijn scores
Plan je liever direct een kennismaking?
