Waarom een datawarehouse?
Veel organisaties werken dagelijks met meerdere systemen.
Hierdoor ontstaat versnipperde informatie en wordt rapporteren,
analyseren en automatiseren steeds lastiger.
Een datawarehouse brengt gegevens samen uit verschillende bronnen
zodat iedereen werkt met dezelfde informatie.
- CRM-systemen
- Websites en formulieren
- Boekhoudsoftware
- ERP-systemen
- Branchesoftware
- Excel bestanden
Van data naar inzicht
1. Data verzamelen
Gegevens ophalen uit verschillende systemen.
→
2. Data combineren
Gegevens samenbrengen in één centrale omgeving.
→
3. Inzicht creëren
Dashboards, rapportages en analyses.
→
4. AI toepassen
Vragen stellen aan bedrijfsdata.
AI werkt alleen met goede data
Een AI-oplossing is zo goed als de gegevens die beschikbaar zijn.
Daarom starten veel AI-projecten niet met AI, maar met het verzamelen,
opschonen en combineren van data.
Wanneer bedrijfsinformatie centraal beschikbaar is, kunnen medewerkers
en klanten vragen stellen in gewone taal.
Veelgestelde vragen
Wat is een datawarehouse?
−
Een datawarehouse is een centrale omgeving waarin gegevens uit verschillende systemen worden verzameld en gecombineerd. Hierdoor ontstaat één betrouwbare bron voor rapportages, dashboards en AI toepassingen.
Kan AI gekoppeld worden aan onze bedrijfsgegevens?
+
Ja. Door gegevens uit verschillende systemen samen te brengen, kan AI vragen beantwoorden op basis van actuele bedrijfsinformatie.
Kunnen jullie een eigen open source AI model installeren?
+
Ja. Open source modellen zoals Llama, Mistral of Qwen kunnen lokaal of op een eigen server worden geïnstalleerd. Hierdoor blijven bedrijfsgegevens binnen de eigen omgeving.
Moet AI altijd in de cloud draaien?
+
Nee. AI kan draaien in de cloud, op een VPS of op eigen hardware. Welke oplossing het beste past hangt af van de hoeveelheid data, prestaties en beveiligingseisen.
Welke gegevens kunnen worden gekoppeld?
+
Denk aan CRM gegevens, websites, formulieren, boekhoudsoftware, ERP systemen, Excel bestanden en branchesoftware. Vrijwel iedere bron met een database, API of export kan worden gekoppeld.
Kan AI antwoorden geven op basis van onze eigen documenten?
+
Ja. AI kan worden gekoppeld aan handleidingen, procedures, contracten, kennisbanken en andere bedrijfsdocumenten zodat medewerkers sneller informatie kunnen vinden.
Kan AI gekoppeld worden aan een MySQL database?
+
Ja. AI kan gegevens opvragen uit MySQL, MariaDB, PostgreSQL en andere databases. Hierdoor kunnen medewerkers vragen stellen in gewone taal zonder zelf SQL queries te schrijven.
Welke database gebruikt een AI model?
+
Een AI model heeft zelf meestal geen traditionele database. Voor bedrijfsgegevens wordt vaak gebruikgemaakt van bestaande databases zoals MySQL, PostgreSQL of een datawarehouse. Voor documentzoekopdrachten wordt daarnaast vaak een vector database gebruikt.
Kan AI vragen beantwoorden over onze eigen gegevens?
+
Ja. Wanneer gegevens uit verschillende systemen beschikbaar zijn in een datawarehouse of database kan AI vragen beantwoorden over klanten, orders, projecten, financiële gegevens of andere bedrijfsinformatie.
Heb ik een datawarehouse nodig voor AI?
+
Niet altijd. Voor eenvoudige toepassingen kan AI direct gekoppeld worden aan bestaande systemen. Wanneer gegevens verspreid staan over meerdere systemen biedt een datawarehouse vaak een betere basis voor rapportages, analyses en AI.
Kan AI lokaal draaien zonder ChatGPT?
+
Ja. Open source modellen zoals Llama, Qwen en Mistral kunnen lokaal of op een eigen server draaien. Hierdoor blijven bedrijfsgegevens binnen de eigen omgeving en is er geen afhankelijkheid van externe AI diensten.