Zijn uw gegevens verspreid over verschillende systemen, met rapporten die uiteenlopende cijfers laten zien en teams die te veel tijd kwijt zijn aan het uitzoeken welke cijfers kloppen? Wij integreren, zuiveren, normaliseren en koppelen uw gegevens, zodat uw organisatie kan werken met consistente, betrouwbare informatie en sneller beslissingen kan nemen op basis van gegevens waarop u kunt vertrouwen.
Een geautomatiseerde oplossing normaliseert gegevens uit gearchiveerde bankdocumenten, ook wanneer identificatiegegevens ontbreken of onjuist zijn, of wanneer informatie uit verschillende bronnen aan elkaar moet worden gekoppeld.
Een speciaal daarvoor bestemd datawarehouse brengt gegevens uit meerdere operationele databases samen, waardoor het business intelligence-team een geconsolideerd overzicht krijgt zonder dat er query’s tussen servers nodig zijn of de operationele systemen extra worden belast.
Het systeem ontvangt bankafschriften in verschillende formaten, haalt de relevante gegevens eruit en wijst betalingen automatisch toe aan de juiste klantrekeningen. Het verwerkt elke maand miljoenen records.
Dezelfde statistiek kan verschillende waarden weergeven, afhankelijk van het systeem, het rapport of de bron waaruit deze afkomstig is. Voordat je een beslissing neemt, moet je uitzoeken welk cijfer juist is.
Gegevens zijn verspreid over verschillende applicaties, databases en bestanden. Om een volledig beeld te krijgen, moet iemand deze gegevens verzamelen, samenvoegen en op elkaar afstemmen voordat ze kunnen worden gebruikt.
Het extraheren, opschonen en samenvoegen van gegevens kost tijd. Tegen de tijd dat de informatie de mensen bereikt die deze nodig hebben, kan de situatie alweer veranderd zijn.
Duplicaten, ontbrekende waarden, inconsistente opmaak of tegenstrijdige informatie betekenen dat er extra controles nodig zijn voordat de gegevens als basis kunnen dienen voor een belangrijke beslissing.
Misschien beschik je wel over de juiste use case en de juiste technologie, maar gefragmenteerde, inconsistente of slecht gestructureerde gegevens maken het moeilijk om de stap te zetten van een experiment naar iets waarop het bedrijf kan vertrouwen.
Meer bronnen, grotere volumes en frequentere updates zorgen voor een toenemende druk op bestaande systemen en processen, waardoor het moeilijker wordt om gegevens te verwerken en deze snel genoeg beschikbaar te maken wanneer dat nodig is.
Naarmate gegevens door steeds meer systemen, applicaties en teams stromen, wordt het steeds moeilijker om de toegang te beheren. Bij gevoelige gegevens moet u weten wie deze kan inzien of wijzigen, en moet u die activiteiten indien nodig kunnen traceren.
Continuïteit en ontwikkeling naarmate uw gegevensvolumes en behoeften toenemen.
De gegevens zijn al beschikbaar voor analyse, waardoor rapporten en antwoorden niet langer afhankelijk zijn van dagenlang handmatig werk of voortdurende betrokkenheid van het datateam.
Een uniform platform kan dubbele opslag, overlappende tools en onderhoudsinspanningen verminderen, waardoor de exploitatiekosten van uw data-ecosysteem dalen.
Duidelijke toegangscontroles en traceerbaarheid maken het eenvoudiger om gevoelige gegevens te beschermen, machtigingen te beheren en te voldoen aan audit- en nalevingsvereisten.
Geïntegreerde, goed gestructureerde en goed beheerde gegevens bieden Analytics- en AI-initiatieven een steviger basis om verder te gaan dan geïsoleerde experimenten en op bedrijfsbrede schaal te worden ingezet.
Naarmate de gegevensvolumes toenemen, er nieuwe bronnen worden toegevoegd of er nieuwe toepassingen ontstaan, kan het platform mee evolueren zonder dat u telkens uw gegevensinfrastructuur opnieuw hoeft op te bouwen.
Jarenlange ervaring
Voltooide projecten
Gemiddelde duur van de samenwerking met een klant
Bij het opzetten van een bedrijfsdataplatform rijzen veel vragen: wat moet er worden bewaard, wat moet er worden gekoppeld, moeten gegevens worden verplaatst, hoe moeten ze worden beveiligd en hoe zorgen we ervoor dat mensen er daadwerkelijk op kunnen vertrouwen en er gebruik van kunnen maken? We hebben de vragen gebundeld die het vaakst naar voren komen in gesprekken met onze klanten.
Heb je het antwoord op je vraag niet gevonden?
Een datawarehouse en BI-tools kunnen een deel van het probleem oplossen, maar dat geldt niet noodzakelijkerwijs voor data-integratie, datakwaliteit, databeheer en toegang binnen de hele organisatie. We gaan uit van wat u al hebt, brengen in kaart wat goed werkt en wat er ontbreekt, en voegen alleen toe wat daadwerkelijk nodig is.
Niet per se. Een dataplatform kan samenwerken met uw bestaande ERP-, CRM- en databasesystemen, legacy-systemen en andere bronnen. Sommige gegevens kunnen worden gemigreerd, terwijl andere gegevens op hun huidige locatie kunnen blijven en indien nodig worden geïntegreerd of gerepliceerd.
We gaan uit van een concrete bedrijfsbehoefte: een rapport dat te veel tijd kost, een beslissing waarvoor betrouwbare gegevens ontbreken, een proces dat afhankelijk is van handmatige consolidatie, of een specifiek gegevensdomein. Van daaruit brengen we in kaart welke gegevens nodig zijn en breiden we het platform uit op basis van daadwerkelijke prioriteiten.
Het is niet voldoende om gegevens naar een nieuw platform over te zetten. We brengen kwaliteitsproblemen in kaart, stellen gemeenschappelijke definities en validatieregels vast en houden de gegevensstromen in de loop van de tijd in de gaten, zodat teams kunnen begrijpen waar de gegevens vandaan komen en hoe betrouwbaar ze zijn.
We integreren beveiliging en toegangscontrole vanaf het begin in de architectuur van het platform. We bepalen wie toegang heeft tot verschillende categorieën gegevens of deze mag wijzigen, en voeren traceerbaarheids- en auditmechanismen in op basis van uw beveiligings-, nalevings- en wettelijke vereisten.
Ja, zeker als de uitdaging in de gegevensbasis ligt. AI heeft behoefte aan gegevens die onderling gekoppeld, gestructureerd, goed beheerd en betrouwbaar zijn. Een gegevensplatform kan die basis leggen, terwijl elk AI-initiatief nog steeds een eigen, duidelijke zakelijke toepassing moet hebben.
Dat hangt af van het aantal en de complexiteit van uw gegevensbronnen, de kwaliteit van de gegevens, de omvang, de integraties, de beveiligingsvereisten en wat het platform moet ondersteunen. Bij complexe omgevingen bouwen we doorgaans in fasen, zodat elk onderdeel kan worden getest voordat we verdergaan.
De investering hangt af van de omvang, de architectuur, het aantal bronnen, de gegevensvolumes, de integraties en de beveiligingseisen. We stellen eerst vast wat het platform daadwerkelijk moet oplossen, zodat de omvang en de investering zijn afgestemd op duidelijke zakelijke prioriteiten, in plaats van dat er infrastructuur wordt aangelegd omwille van de infrastructuur zelf.