Gegevens staan vaak verspreid over websites, CRM-systemen,
boekhoudsoftware, Excel-bestanden en branchesoftware.
Wij helpen organisaties om deze data samen te brengen in één centrale omgeving
voor dashboards, rapportages en AI-toepassingen.
FocusDatawarehouse
DoelInzicht & AI
ResultaatEén bron van waarheid
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.
Praktische toepassingen
Vastgoed
Staete
Gegevens uit verschillende vastgoed- en WordPress-systemen
combineren voor rapportages en processen.
Sport
Voetbaltoernooien.info
Toernooien, beschikbare poules en inschrijvingen
combineren voor toekomstige AI-ondersteuning.
Marketing
CRM & Campagnes
Leads, formulieren en marketingdata combineren
voor betere opvolging en analyses.
Veelgestelde vragen
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.
Ja. Door gegevens uit verschillende systemen samen te brengen, kan AI vragen beantwoorden op basis van actuele bedrijfsinformatie.
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.
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.
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.
Ja. AI kan worden gekoppeld aan handleidingen, procedures, contracten, kennisbanken en andere bedrijfsdocumenten zodat medewerkers sneller informatie kunnen vinden.
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.
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.
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.
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.
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.
We gebruiken cookies om de website goed te laten werken en het gebruik te analyseren. Lees meer in ons cookiebeleid.