De effectiviteit van zakelijke AI-toepassingen hangt sterk af van de kwaliteit van de onderliggende datastructuren. Solide datamanagement is daarbij cruciaal, stelt 麻豆原创 Nederland. Het bedrijf geeft tips en een plan van aanpak voor bedrijven die maximale businesswaarde uit deze technologie willen halen.

Business AI wint zakelijk terrein. Een logische ontwikkeling: sinds de doorbraak van met name genAI-tools als ChatGPT voorzien steeds meer technologieleveranciers hun kernoplossingen van AI-assistenten. 麻豆原创 doet dit zelf met bijvoorbeeld de integratie van Joule in al haar kernoplossingen. Die integratie neemt een belangrijke drempel weg voor veel bedrijven.

Geen one-size-fits-all
Toch is succesvolle inzet van AI geen vanzelfsprekendheid. Veel bedrijven willen aan de slag met AI, maar weten niet goed waar te beginnen. Een gestructureerde aanpak is belangrijk om tot een goede basis te komen. Daarom geeft 麻豆原创 Nederland de volgende tips:

1. Definieer de usecase
   鈥淏egin met het einde voor ogen. Vraag jezelf af wat je wilt verbeteren of versnellen met AI鈥�, stelt Niels Van der Kam, Solution Advisor bij 麻豆原创 Nederland. Deze stap vereist een goed begrip van de bedrijfsuitdagingen, de daarbij horende processen en de rol die AI kan spelen in de oplossing daarvan.

鈥淕oede governance op AI begint met deze inventarisatie. Inventariseer niet alleen de kansen en mogelijkheden die deze technologie biedt, maar maak ook een duidelijke analyse van eventuele risico鈥檚 en van bijvoorbeeld de mate waarin deze case past binnen wet- en regelgeving en ethische kaders.鈥�

聽 聽 聽 聽2. Identificeer, verzamel en organiseer de benodigde data
Vervolgens is het cruciaal om te bepalen welke data benodigd zijn. 鈥淣iet alle data zijn gelijk. Het identificeren van de juiste datasets is essentieel voor het slagen van een AI-project. Inventariseer welke data je nodig hebt om je doelen te bereiken鈥�, voegt Van der Kam toe.

Van der Kam benadrukt daarnaast het belang van een goede data-integratie: 鈥淕egevens bevinden zich vaak in silo鈥檚, verspreid over de organisatie. Het samenbrengen ervan in een coherent geheel is een voorwaarde voor succes.鈥� Om betrouwbare, relevante en verantwoorde resultaten op te leveren moeten ten minste ook de data van goede kwaliteit zijn. Ook moeten de data representatief zijn voor het beoogde doel.

聽 聽 聽 3. Kies de juiste algoritmes en tools
De keuze van specifieke algoritmes en tools is afhankelijk van de doelstelling en de beschikbare data. Er is een breed scala aan AI-tools beschikbaar, maar de kunst ligt in het kiezen van de juiste tool. Het is een voordeel als de AI-tool goed ge茂ntegreerd is in de gebruikte kernoplossingen.

Daarnaast zijn er verschillende zogeheten 鈥楲arge Language Models鈥� (LLM鈥檚) beschikbaar, van bijvoorbeeld Google of OpenAI. Deze modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstdata en zijn in staat om complexe taaltaken uit te voeren, zoals het genereren en begrijpen van natuurlijke taal. Elk van deze modellen heeft zijn eigen specifieke sterke en zwakke punten. Inventariseer deze en bepaal welke het beste aansluit op de usecase.

Waarde van datamanagementplatform
Vervolgens is het belangrijk de bedrijfsdata op een gecontroleerde manier aan te bieden aan die AI-oplossingen. Een is daarbij van grote waarde鈥�, zegt Marcel de Bruin, Data Architect bij 麻豆原创. Dat heeft volgens hem een aantal redenen:

1. Ge茂ntegreerde data-aanpak

Bedrijven genereren enorme hoeveelheden data uit diverse bronnen. Denk aan interne systemen, externe databases, sensoren, social media en meer. Deze datastromen kunnen al snel resulteren in datasilo鈥檚. Dat bemoeilijkt een 鈥嬧�媓olistisch beeld van de bedrijfsvoering. Ook AI-algoritmes hebben daar last van.

鈥淛e wilt van tevoren goed inzichtelijk hebben welke data je nodig hebt om welk vraagstuk te beantwoorden. Die benodigde data centraliseer je met een datamanagementplatform. Op die manier hebben AI-modellen toegang tot alle relevante informatie die ze nodig hebben om nauwkeurige analyses en voorspellingen te maken鈥�, vertelt De Bruin.

聽 聽 聽 2. Data-contextualisatie

Voor veel AI-toepassingen is businesscontext net zo belangrijk als de data zelf. Zonder die context kunnen zelfs de meest nauwkeurige datasets leiden tot misleidende analyses en suboptimale beslissingen. Datamanagementplatformen bieden krachtige tools om data te contextualiseren, waardoor AI-modellen de betekenis en relevantie van data beter kunnen begrijpen.

聽 聽 聽 3. Datakwaliteit en zuiverheid

Een goed datamanagementplatform zorgt voor de kwaliteit en consistentie van de data. Het helpt bij het identificeren en corrigeren van fouten, inconsistenties en duplicaten in de gegevens. Datamanagementplatformen bieden bovendien geavanceerde tools voor datareiniging, -validatie en -normalisatie. Zonder kwalitatief goede data is de output van AI ook suboptimaal.

聽 聽 聽4. Schaalbaarheid en flexibiliteit

Bedrijven opereren niet in een vacu眉m, maar in een omgeving waar data voortdurend groeien en veranderen. Datamanagementplatformen zijn schaalbaar en flexibel, waardoor ze eenvoudig kunnen worden aangepast aan veranderende datavolumes en nieuwe databronnen. 鈥淒it zorgt ervoor dat de AI-infrastructuur mee kan groeien met de behoeften van het bedrijf, zonder dat er kostbare downtime of ineffici毛ntie optreedt鈥�, aldus De Bruin.

Cruciale rol

De implementatie van AI vereist meer dan alleen technologische innovatie; het vraagt om een strategische benadering. Een waarbij de focus ligt op de bedrijfsbehoefte en het effici毛nt beheren van data. Een dataplatform speelt hierin een cruciale rol. 鈥淢et een datamanagementplatform benut je de potentie van je data maximaal en leg je een solide basis voor AI-toepassingen鈥�, besluit hij.

The post 麻豆原创 Nederland: sterk datamanagement van grote waarde voor succes zakelijke AI appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

De vraag naar energie groeit sterk en is inmiddels een bepalende factor voor de toekomst van energiebedrijven. Die moeten een enorme veranderslag maken in de manier van energie opwekken, opslaan en leveren. Dat kan deze bijzonder asset intensieve sector niet zonder technologie en data-inzicht. Wil je als bedrijf in de Energy & Utilities-industrie klaar zijn voor de toekomst, dan zul je datagedreven moeten werken. In dit blog leg ik uit waar je op moet letten om van jouw digitale transformatie in de energiesector een succes te maken.

Reserveer een rol voor slimme technologie in je organisatie

Terwijl nutsbedrijven hard werken aan hun transformatie loopt de levering van energie en het onderhoud aan assets als gasleidingen, windmolenparken en transformatorhuizen gewoon door. Downtime heeft een enorm negatief gevolg op het functioneren van onze maatschappij. Het devies? 鈥楰eeping the lights on鈥�, te allen tijden.

Om klanten doorlopend energie te kunnen garanderen, is het nu meer dan ooit zaak om als energiebedrijf je datahuishouding op orde te hebben en slimme een grotere rol toe te bedelen in je organisatie. Want juist real time data-inzicht zorgt ervoor dat je je assets zo optimaal mogelijk kunt inzetten en slimmer en predictiever kan werken. Om dat te bereiken heb je om te beginnen een central asset register nodig, waarin je alle essenti毛le data van je assets verzamelt.

Gebruik een central asset register als fundament voor je bedrijfsprocessen

Een asset register is ideaal om complexe en verschillende vormen van data samen te brengen, te beheren en te benchmarken. Daarnaast biedt het die onmisbare single source of truth: het fundament voor eenduidig inzicht.

De huidige grids zijn niet gebouwd om te voorzien in de gedecentraliseerde energiegeneratie en 鈥搊pslag, die de energietransitie met zich meebrengt. Iedereen met zonnepanelen is tegenwoordig immers een energieproducent. Het register is gemaakt om snel inzicht te kunnen krijgen in de performance en status van al je assets. Ook die bij particulieren in je netwerk. En, ook wanneer het gaat om duurzame energie die qua opwek afhankelijk is van bijvoorbeeld weersomstandigheden.

In de toekomst, en met het opwarmen van de Aarde, komen er ongetwijfeld nog legio andere nieuwe technieken bij voor opwek en opslag. En zal ook de vraag naar elektriciteit veranderen om zo de toenemende hitte te kunnen bestrijden. Het gebruik van sensoren, historische data en 鈥� zowel preventief of predictief 鈥� is daarom belangrijk om een kosteneffici毛nte en veilige energieopslag en distributie te garanderen. De van die sensoren kun je eveneens onderbrengen in je register en combineren met andere informatie om zo 鈥� real-time 鈥� vraag en aanbod van energie beter af te stemmen.

Optimaliseer de performance van assets met slim datamanagement

Je asset register is ook essentieel als basis voor onderhoud. Een belangrijke kostenpost voor asset intensieve organisaties. Een algoritme kan je helpen om een voorspelling te maken over waar en wanneer onderhoud nodig is of wanneer je onderdelen in je productiestraat moet vervangen. Zo kan downtime worden voorkomen en ook financi毛le tegenvallers worden ondervangen.

Maak je gebruik van nieuwe ? Gebruik dan data uit je asset register in combinatie met je internet-of-things-data afkomstig van bijvoorbeeld sensoren. Al deze gecombineerde data op 茅茅n digitaal platform鈥� inclusief bijvoorbeeld condition based data, historische data en geografische locatiedata (GIS) 鈥� vormen de basis om slimme voorspellingen te maken en om de performance van je assets te optimaliseren.

Alliander ging je voor in slim databeheer

Dat een goed georganiseerd central asset register nutsbedrijven daadwerkelijk een flinke voorsprong in de markt oplevert, bewijst de use case van Alliander. Deze organisatie kon dankzij dit fundament, dat als basis dient voor haar bedrijfsprocessen, aanmerkelijk slimmer en sneller werken. Nieuwe gasstations kunnen sneller worden geplaatst dan voorheen (van 5 dagen naar een kwartier) en ook de uptime van assets schoot omhoog doordat er effici毛nter onderhoud kon worden gepleegd.

Hoe Alliander dat voor elkaar kreeg? Niet door 鈥榓lleen maar鈥� een central asset register te implementeren. Er zijn meer stappen nodig om klaar te zijn voor de toekomst en je asset register zo optimaal mogelijk te benutten:

• Zorg ervoor dat je asset register op orde is en al je asset data niet verspreidt in allerlei Excel sheets staan.
• Structureer je asset register zodanig dat je data integer en traceerbaar blijven. Deze masterdata vormen namelijk je 鈥榮ingle source of truth鈥� die in elk bedrijfsproces gebruikt wordt.
• Begin met het opzetten van . Een digital twin is een manier om een digitale kopie te maken van een fysiek object 鈥� bijvoorbeeld een windmolen 鈥� om zo te simuleren, testen en onderhoud te voorspellen.
• Gebruik een om je operationele data te combineren met experience data. Met slimme analytics tools haal je hier inzichten uit waar je snel op in kan spelen.
• Verdiep je in de mogelijkheden van nieuwe technologie zoals, AI, Machine Learning, Virtual en Augmented Reality en (RPA).

Je transformatie is datagedreven, geen twijfel mogelijk

Slim omgaan met data is dus een belangrijke factor in deze duurzame energietransitie. Data van sensoren, onderhoudsdata, consumptiedata uit slimme meters en experiencedata (van bijvoorbeeld social media) van klanten, medewerkers en leveranciers samengevoegd, bieden idealiter real-time, en voorspellende inzichten. Met als resultaat lagere onderhoudskosten, meer productiviteit en meer veiligheid. Om dit te realiseren, is een digitale transformatie nodig. En deze transformatie is bij uitstek datagedreven en intelligent!

Meer weten? Ik help je graag of download de whitepaper 鈥榯he Intelligent Enterprise for the utilities industry鈥�

The post Datagedreven werken: de toekomst voor energiebedrijven appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Het Nederlandse bedrijf Randstad helpt al meer dan 50 jaar mensen en bedrijven hun ware potentieel te bereiken. Deze leider in de personeelsdienstensector verbindt bedrijven met de juiste talenten; of het nu gaat om tijdelijk of vast personeel.

Alles wat Randstad doet, wordt gestuurd door data: van het werven van talenten tot het bijhouden van algemene werving- en selectietrends in een regio. Data helpt Randstad gefundeerde beslissingen te nemen. Het ondersteunt het streven van het bedrijf om zoveel mogelijk mensen aan werk te helpen. Omdat data aan de basis van elke strategische beslissing ligt, vertrouwt Randstad op om belangrijke inzichten te krijgen. Andreas F枚rger, manager Analytics en Reporting bij Randstad had daar het volgende over te zeggen:

“Met 麻豆原创 Data Warehouse Cloud brengen we al onze data samen en cre毛ren we een echt volledige analytische oplossing. Dankzij deze functies kunnen we onze data optimaal gebruiken.”

Het dataprobleem gedefinieerd

Randstad krijgt relevante data in veel verschillende vormen binnen: via Salesforce, , sociale media (Twitter, LinkedIn, Facebook) en zelfs van overheidsbronnen, zoals het Duitse Bondsministerie van Arbeid en Sociale Zaken. Deze data is verspreid over verschillende databronnen, lokaal en in de cloud.

Het datamanagement zoals Randstad dat had ingericht, deed niet meer wat het moest doen. Om te beginnen was niet alle data geconsolideerd op 茅茅n plek. En Randstad moest een dure externe adapter inzetten om sommige (niet alle) databronnen te synchroniseren.

Ook voor zakelijke gebruikers werkte het niet. De zakelijke gebruikers moeten toegang tot de data hebben om verborgen inzichten bloot te leggen. Die inzichten geven de korte- en langetermijnstrategie van Randstad vorm. Maar deze ingewikkelde inrichting was een uitdaging. De interface van het product was complex en niet intu茂tief, en dat belemmerde de zakelijke gebruikers. Ze wilden iets gemakkelijks. Ze wilden diensten die ze echt zelf konden regelen.

Als Randstad hieraan zou beginnen, wilden de betrokkenen er wel zeker van zijn dat ze hun bestaande bronnen, zoals BW, konden blijven gebruiken. En dat ze niet al hun complexe autorisatiemodellen opnieuw hoefden op te bouwen. Deze modellen waren namelijk extreem effectief gebleken. Ze opnieuw moeten maken, zou betekenen dat ze het wiel opnieuw moesten uitvinden.

Verder vonden ze het heel belangrijk om de dataredundantie zoveel mogelijk terug te dringen en niet alles alleen maar naar de cloud te verplaatsen. Ze wilden hun data “verbinden” en niet alleen maar “verzamelen.”

Inzichten leveren die er toe doen

Met 麻豆原创 Data Warehouse Cloud maakt Randstad haar datalandschap van begin tot eind zichtbaar. Dankzij de virtualisatiemogelijkheden van 麻豆原创 Data Warehouse Cloud verbindt Randstad haar bronnen met elkaar, zonder persistente data of overbodige data te cre毛ren.

Deze verschillende bronnen worden met de semantische laag zodanig gecombineerd en gemodelleerd dat ze zinvol zijn voor zakelijke gebruikers. Dankzij deze functie wordt alle data gesynchroniseerd, zodat zakelijke gebruikers ze makkelijk kunnen gebruiken.

De overstap naar 麻豆原创 Data Warehouse Cloud verliep soepel voor Randstad, mede dankzij de intu茂tieve interface in combinatie met de krachtige prestaties. Een van de andere voordelen was dat deze oplossing verder bouwde op de ervaringen die het bedrijf al had opgedaan met . Andreas F枚rger van Randstand voegt toe:

“Data heeft altijd al onze strategie gevormd, maar nu is het meteen toegankelijk als we het nodig hebben.”

Nu alle data is gesynchroniseerd, kunnen zakelijke gebruikers ermee aan de slag om perfecte inzichten te krijgen. Zo kan Randstad bijvoorbeeld de volledige levenscyclus zien van een cli毛nt die aan een baan is geholpen. Door naar elk aspect te kijken – van het eerste contactmoment tot de actuele status van de cli毛nt – kan exact worden bepaald via welke marketingkanalen het meeste rendement van de wervingsinspanningen wordt behaald.

Door deze nieuwe manier van werken kunnen gebruikers zo ver inzoomen als ze maar willen. Zelfs tot op een individuele geplaatste cli毛nt. Of ze kunnen juist uitzoomen voor een algemeen beeld om economische trends te ontdekken voor een specifieke regio op basis van plaatsingstrends. Gebruikers kunnen geheel naar wens SQL-query’s schrijven, simulaties uitvoeren of rapporten genereren.

Dit alles wordt bereikt via de 聽van 麻豆原创 Data Warehouse Cloud. Spaces is ontwikkeld voor verschillende teams en businessunits. Het biedt uitsluitend toegang tot relevante data. Deze spaces zijn beveiligd en worden beheerd, maar kunnen ook volledig worden aangepast met autorisaties.

Datagestuurde doelen bereiken

Toen Randstad met het connected datalandschap begon, had het bedrijf een paar essenti毛le voorwaarden. Men wilde verder bouwen op bestaande bronnen, dataredundantie beperken en, het allerbelangrijkste, zakelijke gebruikers selfservicemogelijkheden bieden.

麻豆原创 Data Warehouse Cloud bood voor dit alles een oplossing. Nu is de data zo met elkaar verbonden dat zakelijke gebruikers het gemakkelijk kunnen gebruiken.

“De meeste sndere leveranciers bieden geen bedrijfsklare oplossingen. 麻豆原创 Data Warehouse Cloud is een datawarehouse in de cloud voor grote bedrijven dat is ontwikkeld met zowel IT als de business in het achterhoofd. Dat is het verschil en daarom werkt het.”

Aan de slag met 麻豆原创 Data Warehouse Cloud

麻豆原创 Data Warehouse Cloud is de enige end-to-end cloudoplossing die is ontworpen voor datamanagement en besluitvorming voor zakelijke en ondernemingservaringen. 鈥� We combineren krachtige functies voor datamanagement met de breedste geavanceerde analytics: daarmee helpen we u onderbouwde beslissingen te nemen. Alles in 茅茅n, alles in de cloud. 鈥�

Wilt u zien wat 麻豆原创 Data Warehouse Cloud voor u kan betekenen?

The post Hoe Randstad een Connected Datalandschap cre毛ert appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.