Bart Van der Biest is sinds 2002 werkzaam bij 麻豆原创 in diverse strategische functies. Van begin 2022 tot begin 2024 vervulde hij de rol van COO voor 麻豆原创 Nederland. Hiervoor bekleedde hij andere executive functies, zoals Head of Strategic Customer Program (SCP) EMEA North en Sales Director SCP Benelux.

Groeistrategie

In zijn nieuwe functie als Managing Director ligt de focus voor Bart Van der Biest op verdere innovatie met onder meer RISE with 麻豆原创: een pakket van oplossingen, diensten en een cloudinfrastructuur die de digitale transformatie vereenvoudigt. Daarnaast gaat hij zich richten op het realiseren van de ambitieuze groeistrategie in ons land. Van der Biest wil de leidende rol van 麻豆原创 Nederland verstevigen op het gebied van innovatieve en effectieve AI-toepassingen binnen organisaties.

Leiderschap

Van der Biest kent de 麻豆原创-organisatie niet alleen door en door, hij heeft de afgelopen jaren ook bewezen over zowel strategisch als commercieel en operationeel leiderschap te beschikken. Hij brengt enorm veel IT-expertise met zich mee en weet exact wat de cruciale rol is van digitalisering voor het bedrijfsleven. Bovendien heeft hij een schat aan ervaring opgedaan bij het aansturen van grote transformatieprojecten.

Van der Biest: 鈥淚n de afgelopen jaren is de vraag naar cloudoplossingen duidelijk gegroeid, zijn er belangrijke strategische partnerships met klanten opgezet en zijn we een bedrijf geworden met meer diversiteit. We borduren voort op de resultaten van de afgelopen jaren en zetten de transformatieve agenda voort.鈥�

鈥淒e economische en maatschappelijke ontwikkelingen in de markt hebben een grote invloed gehad op de manier waarop bedrijven zakendoen. Zaken als flexibiliteit, weerbaarheid en operationele excellentie zijn nog belangrijker geworden dan voorheen. Ik kijk er enorm naar uit om onze klanten te helpen om te excelleren in deze omstandigheden en uit te groeien naar intelligent enterprises.鈥�

The post 麻豆原创 Nederland benoemt Bart Van der Biest tot Managing Director appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Vertrouwen cre毛ren, is zeggen wat je doet en doen wat je zegt. Politieke prioriteiten vertalen naar activiteit-gebaseerde plannen en begrotingsplannen aan het begin van het jaar. Om die plannen en begrotingen vervolgens gericht uit te voeren. En aan het einde van de periode te rapporteren over de uitvoering, de kosten, de (maatschappelijke) opbrengsten en de redenen waarom gedurende het jaar bepaalde prioriteiten gelegd zijn.

En precies daar gaat het vaak mis. Want de inzet van veiligheidsorganisaties valt nou eenmaal niet zo nauwkeurig te plannen. Wanneer de Maas buiten zijn oevers treedt en dorpen onder water lopen, komt iedere dienst in actie. Er moet gehandeld worden. Er moeten mensen gered en dijken gebouwd worden. De operatie krijgt altijd prioriteit, daar gaat het geld naartoe. Als ergens behoefte aan is 鈥� boten, zandzakken, een helikopter, extra mensen 鈥� dan wordt dat geregeld. Wat de financi毛le impact van die inzet is, is op dat moment minder belangrijk. Gelukkig maar. Want dat is wat wij als burgers op dat moment van de overheid vragen.

Daar komt bij dat de financi毛le impact van zo鈥檔 inzet op dit moment nauwelijks inzichtelijk te maken is. Het is simpelweg te ingewikkeld. Daardoor worden belangrijke beslissingen niet genomen op basis van datagedreven afwegingen, maar op basis van de mate van urgentie die gevoeld wordt. Hoewel dat begrijpelijk is, zou het toch mooier zijn als dit soort ingrijpende keuzes onderbouwd gemaakt wordt, ook onder extreme druk.

Uiteindelijk moeten die inzichten er toch komen. Aan het einde van de periode moet immers inzichtelijk gemaakt worden hoe de dienst de beschikbare middelen heeft ingezet en waarom. En d谩n wordt het lastig. Want dan blijkt opeens dat de inzet tijdens de overstromingen een zware financi毛le wissel getrokken heeft die de rest van het jaar te voelen was.

Niemand lijkt zich daar gedurende het jaar enige zorgen over te maken. Dat verandert pas wanneer er aan het einde van de periode rode cijfers gepresenteerd worden. Of wanneer blijkt dat de dienst politieke prioriteiten niet heeft gevolgd en gemaakte afspraken niet kon nakomen, simpelweg omdat de budgetten uitgeput waren.

Afstand

We zien dit vaker bij diensten in het veiligheidsdomein. Wat in mijn ogen vooral ten grondslag ligt aan die uitdaging, is de afstand die bestaat tussen de bedrijfsvoering enerzijds en de operatie anderzijds. De financieringsstrategie en juiste allocatie van budgetten heeft direct impact op de mate van gereedheid. Het is daarom van belang om strategie, financi毛n en operatie naadloos met elkaar te verbinden.

Het is voor veel organisaties heel lastig om snel duidelijk te maken wat de daadwerkelijke kosten van een bepaalde inzet zijn en welke effecten dit vervolgens heeft op de beschikbare budgetten. Het is zo lastig omdat de informatie die voor zo鈥檔 berekening nodig is, vaak in verschillende en spreadsheets zit. Mogelijk is die informatie ook nog eens versnipperd over verschillende regionale organisaties. Het maken van een scenario op basis van 谩l die gegevens is een hels karwei dat ook nog eens behoorlijk foutgevoelig is.

Vertrouwen begint met financi毛n

Vertrouwen komt te voet en gaat te paard. Wat veel mensen zich niet beseffen, is dat vertrouwen begint en eindigt met financi毛n, ook bij organisaties in het veiligheidsdomein. Missieprioriteit en bedrijfsvoering gaan hand in hand. Organisaties zouden veel meer vertrouwen kunnen winnen bij de politiek, de maatschappij en hun eigen organisatie als ze grip zouden hebben op hun cijfers en als ze dit ook laten zien. Dat betekent dat ze bij een kleine of grote inzet direct in beeld hebben wat de kosten of investeringen zijn en welke budgetten aangesproken moeten worden. Zo kan ook van tevoren transparant worden gemaakt wat de (financi毛le) consequenties zijn van bepaalde besluiten of gebeurtenissen.

Het accuraat anticiperen op en schuiven met capaciteiten en budgetten om te voldoen aan actuele situaties is hierbij cruciaal; net als de verantwoording hierop. Het zou helemaal geweldig zijn als er meerdere scenario鈥檚 gemaakt kunnen worden. Vervolgens kunnen alle betrokkenen op basis van deze berekeningen onderbouwd de juiste keuzes maken. Of ze kunnen de politiek en de maatschappij op basis van deze cijfers en conclusies verzoeken om aan te geven wat de prioriteiten zijn.

Ter Apel of toch niet?

Het Amsterdamse politiekorps gaf daar in de zomer van 2022 een mooi voorbeeld van. Het korps moest extra mensen leveren voor de screening van asielzoekers in Ter Apel. Dat deed het korps, maar vervolgens wel dat de inzet ten koste zou gaan van de aanpak van andersoortige problemen in de hoofdstad. Hetzelfde geldt ook voor Defensie die te elfder ure een moest inrichten om Ter Apel te ontlasten. Ook dit was niet te voorzien.

Door het zo transparant te maken, werd heel duidelijk dat het aanpassen van prioriteiten tot de realiseerbare mogelijkheden behoort, maar dat het ook gevolgen heeft. Je ziet maar zelden dat een dienst op deze manier opereert. Toch schept juist deze aanpak vertrouwen. Je krijgt immers het gevoel dat degenen die over deze beslissing gaan, in control zijn. Ze hebben grip op hun data. Ze weten immers precies waar ze tegenaan gaan lopen als hun mensen naar Ter Apel gestuurd . Daardoor weten ze de juiste mensen in te zetten, met het gewenste resultaat. Bovendien kunnen ze ons, de burger, informeren over de consequenties van die keuze. Daardoor groeit ons begrip van de dynamiek waar dit soort organisaties mee te maken heeft.

Management heeft hier een belangrijke taak. Welke prioriteiten zijn vandaag belangrijk en hoe zit dat morgen? Moet er extra capaciteit naar Ter Apel of toch naar Amsterdam? Accurate planning van (operationele en financi毛le) scenario鈥檚 is van groot belang om te voldoen aan maatschappelijke prioriteiten. Inzichten uit deze processen maken dat veiligheidsorganisaties beter en sneller kunnen reageren op maatschappelijke veranderingen en daardoor veiligheid kunnen garanderen, zowel op straat als digitaal. Veiligheidsorganisaties zijn nu aan zet om dit inzicht te geven en het benodigde vertrouwen op te bouwen.

Focus op prioriteiten

Toch zien we dat veel organisaties in het veiligheidsdomein de meest basale vragen niet kunnen beantwoorden, laat staan dat ze in staat zijn om op basis van actuele ontwikkelingen slim budgetten toe te kennen en daar transparant verantwoording over af te leggen. Focus op de prioriteiten in combinatie met grip, controle en inzicht kortom, leidt tot een effectievere, gemotiveerde organisatie. Wanneer zich een situatie voordoet, wil je direct inzichtelijk kunnen maken wat de keuzes zijn en welke financi毛le middelen daarmee gemoeid zijn. Up to date financieel inzicht leidt tot betere beslissingen over inzet van menskracht en materieel. Je wil kunnen zien wat de opties zijn. Niet met behulp van spreadsheets maar met goed doorgerekende scenario鈥檚. En als we voor optie A, B of C gaan, wil je bovendien precies kunnen zien wat effecten van die keuze zijn. Medewerkers vanuit bedrijfsvoering spelen hierin een belangrijke rol. Zij kunnen de heldere inzichten aanleveren ten aanzien van de gestelde prioriteiten en budgetten. Hierbij kunnen zij het bestuur behoeden voor overschrijdingen of het niet voldoen aan afspraken. Wanneer je de plannen vervolgens uit gaat voeren, kun je de vinger voortdurend aan de pols houden. Zo laat je zien dat je echt 鈥榠n control鈥� bent en goed onderbouwd de juiste dingen doet. Met meer vertrouwen als resultaat.

Ben je werkzaam in het veiligheidsdomein? Dan hoor ik graag hoe jij voor vertrouwen zorgt in de organisatie, bij de politiek en het publiek. Lukt het jou om te zeggen wat je doet en te doen wat je zegt? Of heb je daar juist moeite mee? Laat het me weten!

The post Zorg voor veiligheid en vertrouwen door operationele inzetbaarheid, missie en financiering te combineren appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

De overheid zet onder andere stappen richting een klimaatneutrale energievoorziening. De financi毛le prikkels voor het gebruik van fossiele brandstoffen worden afgebouwd. In plaats daarvan wordt nog meer dan voorheen ingezet op hernieuwbare energiebronnen zoals wind en zon, aardwarmte, groen gas en aquathermie. De bouw van nieuwe energiecentrales moet de afhankelijkheid van gas verkleinen.

De plannen van Rutte IV hebben tot gevolg dat de 鈥榚nergiemix鈥� nog sneller verandert. Dat heeft gevolgen voor de partijen die betrokken zijn bij de energievoorziening. Zij moeten er bijvoorbeeld voor zorgen dat groene energie beschikbaar is, dat huishoudens over de juiste aansluitingen beschikken en dat de energienetten volledig klaar zijn voor veranderende energiestromen en de teruglevering van energie door consumenten.

Betrouwbaar, effici毛nt en flexibel

Dit 鈥榚xtra werk鈥� mag echter niet leiden tot sterk stijgende kosten en een stijgend prijskaartje voor de consument. Daarom is het zaak dat de processen en de onderliggende IT zo betrouwbaar, effici毛nt en flexibel mogelijk zijn ingericht.

Voor netbeheerder was dit inzicht aanleiding om zijn bedrijfskritische 麻豆原创 ERP-systemen voor meer wendbaarheid en betrouwbaarheid te verplaatsen naar de (HEC). Die worden gebaseerd op de in-memory 麻豆原创 HANA-database en uiteindelijk gemigreerd naar met Fiori als front-endlaag. Alle intercompany processen vinden dan plaats in 茅茅n omgeving.

Om de risico鈥檚 en kosten van de IT-transformatie zo laag mogelijk te houden, voert Stedin de IT-transformatie stap voor stap uit. De eerste stappen hebben er al voor gezorgd dat de performance en de beschikbaarheid van de systemen aanzienlijk zijn verbeterd. 麻豆原创 is nu bovendien de onestopshop voor Stedin.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

麻豆原创 is er trots op bij te kunnen dragen aan deze innovatie. De manier waarop Stedin innoveert, draagt bij aan de klimaatneutrale toekomst en daarmee aan de toekomst van iedereen. Nieuwsgierig naar de volledige casestory?

The post Zo draagt Stedin bij aan de energietransitie appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Wat is Augmented Analytics?

Volgens de meest eenvoudige definitie is augmented analytics een vorm van analytics aangevuld (augmented) met kunstmatige intelligentie. Denk hierbij aan machine learning-algoritmes en natural language processing (NLP). automatiseert complexe analytische processen, zoals het voorbereiden van data en verzamelen van inzichten. Met NLP kunnen ongetrainde gebruikers vragen stellen over data, waarop zij via gesproken taal de antwoorden krijgen aangereikt.

Wat maakt augmented analytics zo belangrijk?

biedt in de moderne economie de grootste kansen. Dankzij data-analyse weten bedrijven onder meer wat zij produceren, wanneer zij deze producten het beste op de markt kunnen brengen en hoe hun organisatie zich in de toekomst moet ontwikkelen.

De hoeveelheid data die bedrijven vandaag de dag verzamelen is echter dusdanig groot, dat deze niet langer door uitsluitend mensen kunnen worden geanalyseerd. Ondanks de grote behoefte aan snelle antwoorden kunnen bedrijven door de omvang van datasets niet aan deze vraag voldoen. Technologie毛n als en zijn nodig voor het extraheren van betekenisvolle inzichten uit .

Meer lezen over Machine Learning in combinatie met data?

Beter samenwerken met het data science team

Het analytische proces bestaat uit handmatige, tijdrovende stappen die dusdanig gecompliceerd zijn dat zij doorgaans alleen door datawetenschappers kunnen worden uitgevoerd. Door datawetenschappers meer tijd te geven voor belangrijkere taken zoals het interpreteren van resultaten, vergroten augmented analytics de waarde die deze analisten leveren. AI- en machine learning-gebaseerde analytics helpt hen verbindingen te ontdekken die zij anders wellicht gemist hadden en diepere inzichten te verkrijgen in minder tijd.

De technologie毛n ondersteunen ook werknemers in andere analytische functies, vari毛rend van business analisten tot citizen data scientists. AI- en -gebaseerde analytics verbetert hun inzicht en laat hen werk uitvoeren dat voorheen alleen door gespecialiseerde datawetenschappers werd uitgevoerd.

Analytics toegankelijk maken voor ongetrainde gebruikers

Een belangrijk voordeel van augmented analytics is dat ongetrainde werknemers als analist kunnen functioneren. Complexe analytische processen zijn geautomatiseerd en gebruikers kunnen data opvragen door het stellen van eenvoudige vragen. Analytische kennis is dan niet nodig voor het toepassen van geavanceerde analyses. helpt deze werknemers bij het bedenken van de volgende vraag en doet daarnaast suggesties voor onderwerpen waarin zij dieper kunnen duiken.

Met zijn antwoorden op vragen beschikbaar in kant-en-klare datavisualisaties, zoals tabellen, grafieken en kaarten. Gebruikers hoeven deze niet zelf te cre毛ren. Zij kunnen deze visualisaties via eenvoudige commando’s onderzoeken, combineren tot data stories en zijn eenvoudig delen met andere teams en managers. Zonder dat dit specifieke kennis vereist.

Wat zijn de drie vormen van analytics?

Analytics en zijn in recente jaren snel ontwikkeld van geavanceerde tools voor data en analytics professionals tot machine learning-analytics die voor iedereen bruikbaar is.

We maken onderscheid tussen drie vormen van :

1. Traditionele analytics

• Gedreven door IT
• Beperkte autonomie voor gebruikers
• Geavanceerde tools voor data en analyticsprofessionals
• Gericht op grootschalige rapportages

2. Self- service analytics

• Gedreven door de business
• Biedt gebruikers meer autonomie
• Gebruiksvriendelijke interface
• Focus op gebruiker-gedreven inzichten

3. Augmented analytics

• Gedreven door AI en
• Volledige autonomie voor gebruikers
• AI-tools en begeleide processen
• Focus op snelle en diepe inzichten die voorheen verborgen waren
• Aanvulling op de traditionele analytics

Wat zijn de voordelen van Augmented Analytics?

• Data sneller voorbereiden:

Analisten zijn zo’n 80% van hun tijd kwijt aan het voorbereiden van data voor analyses. Zij exporteren grote datasets – met soms wel miljoenen gegevens – en combineren deze, schonen de gegevens op en structureren de data. Bij augmented analytics automatiseert machine learning dit proces. Daardoor houden analisten meer tijd over voor waardevollere activiteiten en neemt het aantal menselijke fouten af.

• Geautomatiseerde analyses:

Machine learning-modellen kunnen complexe analyses automatiseren waarmee datawetenschappers anders weken bezig zijn. Antwoorden en datavisualisaties zijn direct beschikbaar voor gebruikers, die hierdoor minder tijd kwijt zijn aan het doorspitten van . Zij houden hierdoor meer tijd over voor het delen van data stories met het management en het nastreven van verandering.

• Diepere inzichten:

bekijken data op een andere manier dan mensen. Zij kunnen veel grotere datasets vanuit meer perspectieven onderzoeken. Ook kunnen machines statische correlaties, relaties en patronen identificeren die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn. Machines kunnen data snel en op grote schaal begrijpen, menselijke intelligentie verrijken met inzichten zonder vooroordelen en gebruikers vertellen waar zij hun aandacht op zouden moeten richten.

• Conversationele analytics:

Met NLP – dezelfde conversationele waarop digitale assistenten als Siri en Alexa zijn gebaseerd – kunnen gebruikers zonder kennis van query-talen of programmeercode op een conversationele manier – spraak bijvoorbeeld- vragen stellen over data. Dankzij natural language generation (NLG) kan de technologie in volledige zinnen antwoorden samenvatten of toelichten, zowel gesproken als geschreven.

• Directe business context:

Inzichten zonder business context kennen geen waarde. -algoritmes kunnen door inachtneming van de intentie en het gedrag van gebruikers inzichten met context leveren waarop acties kunnen worden gebaseerd. Doordat breder beschikbaar is kunnen managers en ervaren werknemers inzichten verrijken met hun uitgebreide kennis en begrip van business modellen en operationele processen.

Use cases

revolutioneert bedrijfsprocessen. Wat betekent dit echter in de praktijk? We zetten enkele voorbeelden van use cases voor augmented analytics voor de financi毛le afdeling, sales, marketing, logistiek, HR en debiteurenafdeling op een rij.

Financieel: Een business analist kan augmented analytics inzetten voor het voorspellen van declaraties voor verschillende afdelingen.

Sales en marketing: leveren sales- en marketingteams rijkere klantprofielen op en helpen bij het snel identificeren van cross- en up-sellkansen.

Productie: Een analist van een staalfabrikant kan augmented analytics inzetten voor het voorspellen, monitoren en controleren van de kosten in vijf verschillende Europese fabrieken.

HR: HR-managers kunnen met behulp van de technologie het personeelsverloop voorspellen, de oorzaken hiervan in kaart brengen en actie ondernemen voor het behoud van goed presterende werknemers.

Debiteurenafdeling: Medewerkers van de debiteurenafdeling kunnen met behulp van late betalingen voorspellen, de juiste strategie betalen voor het innen van achterstallige betalingen en de cashflow continu in de gaten houden.

Meer weten over augmented analytics?

The post Wat is Augmented Analytics? | Definitie en voordelen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Veel bedrijfsleiders zijn van mening dat de verschuiving van de IT van ondersteuning naar meerwaarde al lang had moeten plaatsvinden. Om te ontdekken hoe andere organisaties hierin meerwaarde gecre毛erd hebben, wil je vast wel tijd vrijmaken. In de komen zes organisaties aan bod die een belangrijke meerwaarde uit hun data halen. Dit hebben zij op drie manieren gerealiseerd.

Zelfzekere beslissingen met integriteit

Het is een ware game changer, om vol vertrouwen beslissingen durven te nemen op basis van een nauwkeurig inzicht met betrouwbare data en context. , een wereldwijde fabrikant van medische hulpmiddelen, pakte een van de grootste uitdagingen aan. Namelijk de data-integriteit verbeteren. Ziekenhuisvoorraden worden op peil gehouden via verschillende databronnen verspreid over meerdere ziekenhuisafdelingen.

is erin geslaagd de toegang tot en analyse van data van meerdere interne en externe databronnen te harmoniseren. Waardoor medische dienstverleners altijd over de juiste medische benodigdheden beschikken. Wanneer de voorraad tot een bepaald minimumniveau zakt, wordt er een automatische aanvulling geactiveerd en een verwachte vraag doorgegeven. Daardoor hoeft nog slechts twintig procent handmatig te worden besteld. Op vergelijkbare wijze gebruiken organisaties zoals de San Francicso 49ers embedded . Hierdoor kunnen zij realtime beslissingen nemen over concessies en verkopen op uitverkochte wedstrijddagen in stadions.

Verbonden bedrijfsprocessen en ervaringen

Een volledig ge茂ntegreerd bedrijf is cruciaal voor het realiseren van de juiste ervaringen en de meest effici毛nte bedrijfsprocessen. Hiermee bedoel ik verbonden systeemapplicaties en data, ongeacht of deze on-premise, in de cloud of in een hybride systeem worden beheerd. Een voorbeeld hiervan is , een bedrijf dat haar on-premise data wilde beschermen maar wel een end-to-end dataweergave wilde hebben. Dit zou zakelijke gebruikers een effici毛nter inzicht kunnen geven, met minder betrokkenheid van IT. Met dit heeft het bedrijf razendsnelle flexibiliteit, inzichten en snelheid gecre毛erd.

Maar het draait niet alleen om interne verbindingen en ervaringen. Veel organisaties moeten veilig kunnen integreren met externe applicaties en systemen. transformeert bijvoorbeeld de geestelijke gezondheidszorg door middel van op gevangenissen afgestemde programma’s, gebaseerd op data. Het bedrijf werkt samen met verschillende organisaties om 茅茅n profiel te leveren aan artsen. Data en predictive analytics zorgt voor de juiste ervaringen en betere resultaten op individuele basis. Hierdoor heeft het bedrijf binnen vijf jaar tijd 30 miljoen dollar bespaard en gevangeniskosten verlaagt met vijfentwintig procent.

Voortdurende bedrijfsinnovatie

Bedrijven hebben tegenwoordig talloze kansen om data-innovatie te stimuleren, zelfs in de huidige omstandigheden. Innovatie is van cruciaal belang om het bedrijfsleven effectiever en effici毛nter te maken. Door data op de juiste schaal te begrijpen, kun je meer innovatieve opties ontdekken. Wat vooral heel waardevol is als de wereld binnen enkele weken volledig op zijn kop staat. Een mooi voorbeeld is de Duitse regering tijdens de COVID-19-crisis. Terwijl de pandemie om zich heen greep, bleken 42.000 Duitse burgers gestrand te zijn in het buitenland. In minder dan 24 uur tijd had de Duitse regering een nieuwe, innovatieve app opgezet en ge茂mplementeerd. Met deze app konden burgers in het buitenland zich registreren, zodat de regering ze naar huis kon brengen.

Innovatie betekent niet het toepassen van de nieuwste op zichzelf, maar juist de combinatie van 聽met oudere technologie. De gebruikt , , , big data en oude mobiele telefoons om illegale ontbossing tegen te gaan. Negentig procent van alle ontbossing is illegaal en dit is de op 茅茅n na grootste oorzaak van de wereldwijde klimaatverandering. Door oude mobiele telefoons in bomen te hangen en gebruik te maken van nieuwe technologie, kan horen of er kettingzagen worden gebruikt. Hierdoor worden houtkappers op heterdaad betrapt. Daarnaast, voorspeld waar illegale ontbossing gaat plaatsvinden door te luisteren naar dierengeluiden in het regenwoud.

Wil je meer te weten komen over de drie belangrijkste manieren om meer waarde uit jouw bedrijfsdata te halen? Luister naar onze Business Technology Experience Webinar.

The post Zes organisaties die een aanzienlijke bedrijfswaarde uit hun data halen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.