Finance zegt A, operations zegt B. In MT’s wordt over data gediscussieerd in plaats van gehandeld. En elke verkeerde keuze wordt duurder.
Waar jij weken wacht op een betrouwbaar rapport, sturen anderen bijna realtime bij. Trage data wordt structureel nadeliger.
Zonder schone, beheerde en goed gedocumenteerde data is schaalbare automatisering onbetrouwbaar.
Zonder betrouwbare operationele data blijft verbetering een succesverhaal, geen structureel resultaat.
Adoptie blijft laag, eigenaarschap onduidelijk en de beoogde businesswaarde komt nooit echt los.
Elke data‑initiatief start bij een businessprobleem, nooit bij technologie.
Samen bepalen we waarde, inspanning en prioriteit, afgestemd met het leiderschap, vóór er iets wordt gebouwd.
Zo blijft datawerk verbonden aan strategie en besluitvorming.
Opleveringen: businessvraag, value case, inspanningsinschatting, MT/stuurgroep‑prioritering, documentatie.
We werken samen met de business om de vraag scherp te krijgen, KPI’s vast te leggen en processen end‑to‑end te documenteren. We benoemen data‑ en rapport‑eigenaren zodat verantwoordelijkheid vanaf dag één helder is.
Daarna gaan we de bronsystemen in:
we brengen databeschikbaarheid en -kwaliteit in kaart en bepalen welke data minimaal nodig is om de KPI betrouwbaar te beantwoorden.
Opleveringen: business glossary, KPI‑haalbaarheid, broninventarisatie, data profiling, duidelijk eigenaarschap.
Op basis van het echte businessproces ontwerpen we een passend datamodel binnen een doordachte data‑architectuur.
Tegelijk richten we datakwaliteits‑governance in:
we leggen regels vast, bepalen drempels en zorgen dat de organisatie zicht krijgt op de daadwerkelijke kwaliteit van haar data.
Opleveringen: datamodel, datakwaliteitsregels, kwaliteitsdrempels.
We bouwen de bronze‑ en silver‑lagen met volledige ELT‑ketens, unit tests en lineage‑metadata.
Voor het eindrapport leggen we eerst de ‘ruwe waarheid’ voor aan de business. Hier worden businessregels zichtbaar en bevestigd. Zo sluit de uiteindelijke rapportage aan op hoe de organisatie écht werkt — niet op aannames.
Opleveringen: enterprise datamodel, vastgestelde businessregels, ELT‑ontwikkeling, tests, lineage‑governance.
Met bevestigde businessregels bouwen we de business vault, informatiemarts en het definitieve BI‑rapport.
We doen UAT met echte gebruikers en gaan live met beveiliging, toegangsbeheer en data‑observability vanaf dag één.
We trainen rapport‑eigenaren, data‑eigenaren en stewards, zodat jullie zelf eigenaar zijn van het resultaat.
Opleveringen: informatiemarts, UAT & productie‑release, BI‑rapport, data‑observability, training en overdracht.
.
Een dataproduct stopt niet bij livegang.
In de eerste periode monitoren we gebruik, lossen we knelpunten op en houden we vaste afstemming met data‑ en rapport‑eigenaren.
Verbeteringen lopen terug naar fase 0. Zo blijft het platform meebewegen met de business.
Opleveringen: gebruiksmonitoring, continue verbetering, datakwaliteitsbewaking, vaste check‑ins.
Vanaf het eerste gesprek werken we richting een concreet resultaat. Geen lange presentaties, maar zichtbare voortgang vanaf sprint één.
We beginnen bij strategische keuzes en echte vragen uit de business. Pas daarna kiezen we tooling. Altijd in dienst van het outcome.
We bouwen wat nodig is — niet meer. Onze minimal necessary aanpak voorkomt complexiteit die je later niet kunt beheren of betalen.
Datakwaliteit, lineage, audittrail en eigenaarschap zijn ingebouwd. Zo wordt rapportage verdedigbaar — intern én extern.
We trainen mensen, dragen verantwoordelijkheid over en maken onszelf overbodig. Het doel is zelfstandigheid, niet afhankelijkheid.
De glossary, metadata en lineage die we nu neerzetten vormen de basis voor AI‑toepassingen later. Zonder opnieuw te beginnen.
Microsoft Fabric, Databricks, Azure OpenAI, Data Vault 2.0, dbt, Python, CI/CD en Power BI.
Advise → Build → Mature.
Data was verspreid over losse systemen waardoor eenduidig overzicht ontbrak. Leiderschap wil beter sturen en automatiseren.
Volledige vertical slice, van businessvraag tot beheerde analytics, met business betrokken in elke fase.
Een robuust dataplatform dat groei ondersteunt, én een team dat het zelf beheert.
Onzekerheid over data‑strategie en soevereiniteit door veranderende regelgeving en geopolitieke risico’s.
Scenario’s gebouwd met expliciete afwegingen tussen risico en wendbaarheid.
Duidelijke keuzes, gedragen door het leiderschap. Geen lock‑in, wel richting.
Wildgroei aan tools leidde tot risico’s en vertraging van innovatie.
Technisch governance‑vraagstuk teruggebracht naar eigenaarschap en portfolio‑keuzes.
Snellere vertaalslag van idee naar waarde, met heldere verantwoordelijkheid en betere governance.
Een gestructureerd achtfasen‑proces waarmee we een businessvraag vertalen naar een beheerd, productie‑klaar dataproduct. Geen big‑bang projecten, maar tastbare resultaten in elke fase — met jullie team continu betrokken.
Een modelleermethode die data flexibel, schaalbaar en auditbaar maakt. Bronnen kunnen veranderen zonder dat het fundament breekt. Precies wat governance en AI vragen.
Dat verschilt per scope, maar al bij fase 6 ligt er een werkend model en een ‘raw truth’ rapport. Een eerste productie‑rapport staat vaak binnen 6 tot 10 weken live. Verwachtingen leggen we vroeg vast.
Nee. We sluiten aan op wat er al is — ERP, CRM, legacy en SaaS — en bouwen één eenduidige laag erbovenop. Geen big‑bang migratie.
Nee, bewust niet. Kennisoverdracht en eigenaarschap zijn ingebouwd. Nazorg ondersteunt adoptie, maar autonomie is het einddoel.
AI vereist schone, goed gedocumenteerde data. Wij bouwen glossary, metadata en lineage vanaf dag één. Zo kunnen AI‑toepassingen straks navigeren zonder handmatige uitleg.
Diepgaande expertise in Microsoft Fabric, Databricks en Azure. Transformatie met Python, SQL, dbt en volledige CI/CD. Pragmatisch gekozen, passend bij jullie situatie.
