Van advies tot realisatie.

Onafhankelijke toetsing van data- en AI-oplossingen

AanleidingUw leverancier introduceert AI of vergaande automatisering, en u wilt weten wat dat voor uw organisatie betekent.

Ik beoordeel oplossingen van leveranciers en eigen ontwikkelingen op architectuur, datakwaliteit, transparantie, verantwoorde inzet en waarde. U ontvangt een onderbouwd oordeel en de vragen die ertoe doen. Zo voert u het gesprek als volwaardige gesprekspartner. Omdat ik zulke oplossingen zelf realiseer, kijk ik verder dan de presentatie.

Datastrategie en data architectuur

AanleidingUw informatievoorziening is gegroeid zonder samenhang, en u zoekt richting.

Ik breng objectief in kaart waar u nu staat. Op basis daarvan stellen we een haalbare routekaart op, met een data architectuur die meegroeit met uw ambities. Referentiearchitecturen zoals CORA, VERA en NBility vertaal ik naar uw systeem-, proces- en data architectuur, en ik zorg dat die ook in de praktijk wordt nageleefd. Zo houdt u regie over uw data en blijft u wendbaar.

Voorbeeld: Van referentiearchitectuur naar zinvolle enterprise architectuur

AI-verkenning

AanleidingU wilt weten of AI voor uw vraagstuk aantoonbaar iets oplevert.

Samen bepalen we waar AI waarde toevoegt, en waar goede data of klassieke analyse volstaat. Ik breng de randvoorwaarden in kaart, zoals datakwaliteit, eenduidige begrippen, governance en de menselijke maat. U ontvangt een onderbouwde keuze en een aanpak om gericht te starten.

Machine learning en voorspellende modellen

AanleidingU beschikt over veel data, maar prioriteert nog op ervaring en gevoel.

Met klassieke machine learning en forecastingmethoden maak ik voorspellingen die helpen plannen en prioriteren, bijvoorbeeld van mutaties, leegstandsduur of onderhoudsbudgetten. De modellen laten ook de trends en drijfveren achter uw kosten zien. Dat geeft grip op budgetten en een onderbouwde planning. Ik werk daarbij nauw samen met uw vakspecialisten. Zij brengen de domeinkennis, ik de data en het model.

Voorbeeld: Voorspellen voor grip op budget en planning

AI-toepassingen en proofs of concept

AanleidingU wilt zien wat AI in uw eigen praktijk oplevert, voordat u investeert.

Ik realiseer toepassingen met taalmodellen, AI-agents en computer vision. Validatie maakt vanaf het begin deel uit van het ontwerp, want de uitkomst moet controleerbaar zijn. U ontvangt een proof of concept die laat zien wat AI oplevert, en welke randvoorwaarden nodig zijn om op te schalen.

Voorbeeld: AI met controleerbaarheid als uitgangspunt

Dataplatformen en stuurinformatie

AanleidingMedewerkers verzamelen en controleren cijfers handmatig, en overzicht ontbreekt.

Ik ontwerp en realiseer datawarehouses, dataplatformen en dashboards, met aandacht voor datakwaliteit en transparantie. Denk aan data lineage, datamodellen als code en meetbare kwaliteit. Het resultaat is betrouwbare stuurinformatie, en een oplossing die uw organisatie zelfstandig kan beheren.

Voorbeeld: Managementinformatie die zichzelf maakt

Anomaliedetectie voor datakwaliteit

AanleidingUw controles op datakwaliteit vangen alleen de fouten die u al kende.

Klassieke datakwaliteit leunt op vaste businessregels, en die vangen alleen fouten die vooraf zijn bedacht. Anomaliedetectie kijkt naar de context van de data. Past een waarde bij vergelijkbare objecten, bij de historie en bij samenhangende gegevens? Zo komen opmerkelijke, uitzonderlijke en mogelijk foutieve gegevens boven die regels missen. De signalen sluiten aan op uw bestaande proces voor datakwaliteit.