Geef jouw Data & AI teams
een boost met Data-as-a-Service
Ramp-up jouw Data & AI team
met Data-as-a-Service.
Geef jouw Data & AI teams een boost en versnel data levering door inzet van een moderne “way of working” en een Centre of Excellence (CoE).
Uitdagingen voor Data & AI teams
Data & AI teams vervullen een steeds belangrijkere rol binnen organisaties, mede door de opkomst van generatieve AI en het belang van informatiegestuurd werken. Deze Data & AI teams worden doorgaans overvraagd en kunnen in de praktijk verschillende uitdagingen ervaren, waaronder:
​
Gegevenskwaliteit en relevantie
Slechte gegevenskwaliteit leidt tot onnauwkeurige modellen en onbetrouwbare resultaten. Het is daarom van cruciaal belang ervoor te zorgen dat de gegevens die voor Analytics en AI-modellen worden gebruikt, van hoge kwaliteit zijn en relevant zijn voor de behoefte in kwestie.
Dataprivacy en -beveiliging
Met de toenemende wet- en regelgeving en zorgen over privacy is het beschermen van gevoelige gegevens en het waarborgen van naleving van wetten zoals de AVG een grote uitdaging. Dit vraagt om een geautomatiseerde aanpak waarbij proactieve monitoring en controle randvoorwaarden zijn.
​
Skills-gap
Er is een structureel tekort aan bekwame professionals die effectief met Data & AI-technologieën kunnen werken. Het overbruggen van deze vaardigheidskloof door middel van opleiding en werving is essentieel maar blijkt lastig in de praktijk.
Integratie en veranderende technologie
In de praktijk is data opgeslagen in veschillende systemin. Om ervoor data uit systemen te ontsluiten en te verwerken, dienen data & AI oplossingen met bestaande systemen naadloos samen te werken. Dit is een complex geheel waar bijkomt dat data verwerkings technologie volop in verandering zijn. Het afbreken van datasilo's en het harmoniseren van datasystemen is noodzakelijk om data producten snel te leveren en AI effectief in te zetten
Analyseer en doorgrond ESG rapporten met menselijke precisie, mede dankzij het gebruik van CoPilot
Kwaliteit kent een prijs, zo ook datakwaliteit. Het beschikbaar stellen van gegevens van hoge kwaliteit, kan kostbaar zijn. Organisaties hebben doorgaans beperkte middelen, waardoor de wijze om het data privacy- en data beveiligingsbeleid effectief af te dwingen, zo efficient mogelijk moet plaatsvinden.
De status quo van de levering van data & AI producten
Onderzoek van Gartner aantoont dat 80% van de organisaties die digitale bedrijfsvoering willen opschalen, zullen falen als ze geen moderne aanpak hanteren. Dit heeft de volgende oorzaken;
Allereerst zijn veel mensen niet gewend om met data te werken, zelfs niet voor basisanalyses in Excel. Dit gebrek aan datageletterdheid leidt tot weerstand tegen verandering en afhankelijkheid van beschikbaarheid van experts in Data & AI teams.
Daarnaast zien we de afgelopen jaren de vraag vanuit organisatie onderdelen naar levering en doorontwikkeling van data & AI producten toenemen. Hoe behoudt het Data & AI team controle op dataprivacy en -veiligheid? Naarmate meer mensen en AI modellen toegang krijgen tot gevoelige gegevens neemt het risico op data-inbreuken toe en is het beheren van data privacy cruciaal.
Dit vraagt om een andere, moderne benadering waarbij standaardisatie en automatisering van data verwerking slim worden gecombineerd om kwaliteit en veiligheid gedurende de gehele datareis te waarborgen. Het Data & AI team vervult hierbij een centrale rol binnen de organisatie als enabler en “Center of Excellence”. Zo combineert het team expertise met een effectieve aanpak voor het snel en efficicent leveren en beheren van dataproducten, wat essentieel is voor het succesvol inzetten van data & AI binnen organisaties.
​
Data-as-a-Service: de oplossing voor versnelling van Data & AI delivery
Met de Intelligenthive, ons Data-as-a-Service platform, combineren organisaties een gedegen data fundament met een moderne way of working.
• Automatische verwerking van ruwe data naar dataproducten op basis van een medaillon architectuur waarbij gebruik wordt gemaakt van een data catalogus
• De mogelijkheid om iedereen gecontroleerd gegevenstoegang te verlenen, wordt gewaarborgd door privacybeschermende en databeveiligingsfuncties
• Data experts zijn in staat om inzichten, zoals bijvoorbeeld datakwaliteit, uit gegevens te genereren via de LLM-aangedreven Data Assistant
​​
Start jouw ESG reis met
Data-as-a-Service.
1. Definieer KPI's
Bepaal jouw duurzaamheidsdoelen en definieer een set KPI's die helder en meetbaar is.
3. ESG Data
Verwerken
Bereken, verrijk en vergelijk ESG data op basis van jouw impact KPI’s en beschikbare sectorstandaarden.
5. Rapporteren & Analyseren
Rapporteer & analyseer Impact rapportages door gebruik te maken van je eigen AI CoPilot.
2. ESG Data
Verzamelen
Ontsluit ESG data in je eigen datalake en gebruik AI om deze te modelleren op basis van relevante ESG standaarden.
4. Automatiseren ESG Rapportage
Gebruik data automation om data monitoring en automatische rapportage processen in te richten.
Automatisch rapporteren in
vijf simpele stappen
Je bent live!
Voordelen van Data-as-a-Service voor het Data & AI team
Lever dataproducten 4 keer sneller met 70% minder inspanning
Ontzorging
Door inzet van Data-as-a-Service maakt het Data & AI team slim gebruik van de laatste data technologieën en omarmt het een moderne werkwijze richting een data mesh.
Time to market
Door het verwijderen van dubbel werk en hergebruik van standaarden neemt de efficiëntie toe en vindt ontwikkeling, testen en levering van dataproducten sneller plaats.
In control
Waarborgen dat data efficient wordt beheerd automatisch wordt verwerkt volgens de medallion referentiearchitectuur, inclusief monitoring.
Center or Excellence
Maak van het Data & AI team een expertise center, oftewel center of excellence. Hierdoor groet de rol van het team en draagt het aanzienlijke bij aan de impact op efficiëntie, effectiviteit en innovatie binnen de organisatie.
Aangedreven door de Microsoft Fabric cloud, gemanaged door Beeminds.
Waar we dit eerder deden.
