RBI-Solutions blog

Data-APK: inzicht en zekerheid voor jouw bedrijfsdata

In een tijd waarin beslissingen steeds meer op data leunen, is het essentieel om zeker te weten dat die data klopt. Net als een auto die regelmatig een APK nodig heeft om veilig te blijven rijden, vraagt ook jouw bedrijfsdata om een periodieke check. Bij RBI Solutions noemen we dat de Data-APK: een slimme, laagdrempelige manier om jouw data in kaart te brengen, problemen te signaleren en waardevolle inzichten te bieden die jouw organisatie helpen sneller en beter beslissingen te nemen.

Veel bedrijven worstelen met hun data. Het lijkt een complex onderwerp, en vaak is het onduidelijk waar je moet beginnen. Toch is het cruciaal: slechte datakwaliteit of onvolledige informatie kan een organisatie flink afremmen, zelfs als je niet direct ziet waar het knelt. De Data-APK helpt om die blokkades zichtbaar te maken en biedt concrete handvatten om ze op te lossen, zodat je met vertrouwen vooruit kunt.

Waarom een Data-APK?
Stel je voor: je rijdt met een auto die al jaren meegaat zonder dat je precies weet of alles nog in orde is. De motor maakt soms een vreemd geluid, de verlichting is niet altijd helder en af en toe hapert de motor. Toch blijf je rijden, in de hoop dat het goed blijft gaan. Zo werkt het vaak ook met data in een organisatie. Je ziet misschien dat rapporten niet altijd kloppen, of dat de resultaten van marketingcampagnes lastig te interpreteren zijn. Maar waar ligt het probleem precies? En hoe weet je zeker dat je met de juiste informatie werkt? Een Data-APK geeft jou dat inzicht. Net zoals een auto APK je zekerheid biedt over de technische staat van je voertuig, geeft onze Data-APK zekerheid over de staat van je data. We voeren een grondige check uit op verschillende aspecten: de kwaliteit van je data, de betrouwbaarheid van je analyses, de volledigheid van je informatie, en zelfs de processen waarmee data binnenkomt en wordt gebruikt. Het resultaat is een helder rapport met een diagnose en praktische aanbevelingen.

Wat houdt een Data-APK in?
Tijdens een Data-APK nemen we jouw data onder de loep. Dit begint met het in kaart brengen van de huidige situatie. Welke databronnen gebruikt je organisatie? Hoe wordt data verzameld, opgeslagen en verwerkt? Vervolgens voeren we diverse datakwaliteitschecks uit. Zijn er ontbrekende gegevens? Zijn er tegenstrijdigheden? Wordt dezelfde informatie op verschillende plekken anders opgeslagen? Dit soort issues kunnen onzichtbaar lijken, maar zorgen voor ruis en fouten in rapportages en analyses. Naast de technische check kijken we ook naar de vraagstukken die binnen de organisatie spelen. Misschien worstel je met het herkennen van trends in klantgedrag, of wil je beter voorspellen welke leads de meeste kans hebben om klant te worden. Met onze expertise vertalen we deze uitdagingen naar concrete data-oplossingen en bieden we direct bruikbare inzichten. Zo wordt de Data-APK geen eenmalige controle, maar een waardevol startpunt voor verbetering.

Tools en methodes die wij inzetten
Tijdens de Data-APK maken we gebruik van diverse moderne technologieën en beproefde methodieken. Denk bijvoorbeeld aan data profiling tools die automatisch inconsistenties en ontbrekende waarden signaleren, en dashboards die inzichtelijk maken waar de belangrijkste kansen en risico’s liggen. Daarnaast werken we met bewezen data governance principes om te zorgen dat de kwaliteit van data structureel geborgd blijft. Maar het belangrijkste is dat we altijd kijken naar wat jouw organisatie echt nodig heeft. Data mag dan technisch klinken, bij RBI-Solutions draait het om de business. We vertalen technische inzichten naar begrijpelijke adviezen en zorgen dat iedereen binnen de organisatie de waarde van goede data ervaart.

Een investering die zich uitbetaalt
Een Data-APK is een relatief kleine investering die zich snel terugbetaalt. Door problemen vroegtijdig te signaleren of een frisse blik op je data(platform) te laten werpen, voorkom je dat verkeerde beslissingen worden genomen op basis van onbetrouwbare informatie. Ook voorkomt het tijdverlies door het zoeken naar de juiste data en het corrigeren van fouten achteraf. Bovendien helpt een goede datakwaliteit bij het vergroten van vertrouwen binnen en buiten de organisatie, bijvoorbeeld bij partners, klanten en toezichthouders. Net zoals je niet langer zonder APK kunt rijden, is het van steeds groter belang om jouw data regelmatig te ‘keuren’. Zeker nu data steeds complexer wordt en de digitale transformatie in elk bedrijf een grote rol speelt. Met onze Data-APK brengen we transparantie, grip en vertrouwen in jouw data, zodat jij met zekerheid kunt groeien.

Conclusie
De Data-APK van RBI Solutions is veel meer dan een technische check. Het is een kans om inzicht te krijgen in jouw bedrijfsdata, om problemen te ontdekken die de groei remmen en om concrete stappen te zetten naar betere, betrouwbaardere informatie. We begeleiden je op een toegankelijke, positieve manier en zorgen ervoor dat jouw organisatie met vertrouwen en gemak kan navigeren in de data gedreven wereld van vandaag.

Wil je weten hoe een Data-APK jouw organisatie kan helpen? Neem contact met ons op, dan bespreken we vrijblijvend de mogelijkheden. Samen zorgen we ervoor dat jouw data klaar is voor de toekomst, net zoals een goed onderhouden auto klaar is voor nog vele veilige kilometers.

Meer weten over wat wij met data kunnen?

Lees verder over data en de diensten van RBI-Solutions in deze blog's:

de transitie met Microsoft Fabric

In veel MKB-organisaties is het verzamelen en rapporteren van data nog steeds een tijdrovende en foutgevoelige klus. Excel-bestanden circuleren overal, gegevens worden handmatig gecorrigeerd in verschillende systemen en rapportages worden met de hand bijgewerkt. Het gevolg is dat managers en analisten vaak worstelen met verouderde inzichten, inconsistente cijfers en een gebrek aan overzicht. Hierdoor duurt het langer voordat er goede beslissingen genomen kunnen worden en het vertrouwen in de data neemt af.

Een bekend probleem is dat data uit verschillende systemen, zoals een boekhoudpakket, CRM of HR-software, niet automatisch met elkaar verbonden zijn. Dit leidt tot dubbel werk, handmatige controles en fouten bij het overzetten van data. Denk bijvoorbeeld aan het handmatig aanpassen van uitzonderingen in BTW-tarieven of het dubbel moeten invoeren van klantgegevens. Deze werkwijze kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee.

Metagegevens als motor: hoe gebruik van information_schema je dataplatform slimmer kan maken

Hopelijk weet iedereen die met databases werkt van het bestaan van standaard metagegevens waarmee er gemakkelijk inzicht verkregen kan worden over de structuur, data en opzet van de database. Ook voor dataplatforms zijn deze objecten enorm waardevol. Toch wordt het potentieel van metagegevens nog vaak onderschat, terwijl vrijwel elke (moderne) relationele database, van PostgreSQL tot Snowflake, een krachtig en vaak onderbenut startpunt biedt in de vorm van information_schema.

In deze blog duiken we dieper in hoe metagegevens via information_schema je dataplatform slimmer, transparanter en beheersbaarder maken. Voor zowel data engineers die pipelines bouwen, als analisten die vertrouwen op stabiele datasets, bieden deze metagegevens enorme voordelen. Van automatisch documenteren tot het voorkomen van incidenten: wie information_schema goed gebruikt, bouwt een robuuster platform.

Van tijd naar trigger: De weg naar een event-driven data architectuur

Sinds het begin van het gebruik van Business Intelligence hebben organisaties vertrouwd op periodieke dataverwerking, de zogenaamde ’batch jobs’ die elke nacht draaien. Sindsdien is de behoefte aan snelheid, flexibiliteit en realtime inzichten enorm toegenomen. Die behoefte zorgt dan ook voor een fundamentele verschuiving in hoe we data-architecturen ontwerpen: weg van batch processen, op weg naar een event-driven benadering.

Maar wat betekent dat eigenlijk: ’event-driven’? En waarom zou je hier als data engineer, analist, data scientist of business gebruiker wakker van moeten liggen? In deze blog duiken we in de wereld van event-driven data-architecturen, hun voordelen, uitdagingen, en de tools die deze transitie mogelijk maken.

DataOps, DevOps en MLOps: Oude wijn in nieuwe zakken of écht anders?

In een data gedreven organisatie vliegen de samenwerkingstermen je om de oren: DevOps, DataOps, MLOps. Deze drie termen, die inderdaad erg hetzelfde klinken (en door sommige organisaties ingevuld worden door een beheerder in een ontwikkelteam te zetten), verschillen in de praktijk aanzienlijk in toepassing, focus en doel. Voor wie dagelijks werkt met data of systemen die op data drijven, is het essentieel om deze termen niet alleen te kennen, maar ook te begrijpen wat ze betekenen en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Daar nemen we jullie in deze blog dan ook in mee.

INTERVIEW MET DATA ENGINEER/BI CONSULTANT Said Saoud

Wat begon met een goed gesprek en een flinke dosis enthousiasme, groeide uit tot een veelzijdige carrière in data engineering bij RBI. In dit interview deelt Said Saoud zijn reis bij RBI: hoe hij begon, waar hij aan werkt en waarom hij zich thuis voelt in de wereld van data engineering en BI. Benieuwd naar zijn ervaringen, tools en visie op de toekomst van data? Lees het hele verhaal in deze blogpost.

Data Science: Een eenmalig model of integratie in de dagelijkse operatie?

In veel organisaties is data science inmiddels geen onbekende meer. Data scientists bouwen geavanceerde voorspellende modellen, werken met machine learning en experimenteren met AI om waarde te halen uit grote hoeveelheden data. Er zit echter vaak een kloof tussen het bouwen van een model en het daadwerkelijk creëren van impact in de dagelijkse operatie.

Wat betekent de overname van Informatica door Salesforce voor data en AI?

Salesforce heeft aangekondigd dat het Informatica overneemt voor zo’n $8 miljard. Wat lijkt op een strategische fusie tussen twee softwaregiganten, is in werkelijkheid veel meer dan dat.
Deze overname heeft directe impact op hoe organisaties omgaan met datakwaliteit, governance en AI-adoptie. Het is een duidelijk signaal: zonder betrouwbare, goed geïntegreerde data, geen succesvolle AI. In onze nieuwste blog geven wij een analyse van deze ontwikkeling en leggen wij uit wat dit betekent voor jouw datastrategie.

Big Bang of stapsgewijs? De kunst van datamigraties

Datamigraties lijken op het eerste gezicht slechts een technische randvoorwaarde, maar zijn in werkelijkheid een strategisch en risicovol proces. Uiteraard willen bedrijven de data die ze al hebben weer terugzien in de nieuwe applicatie. Het klinkt misschien als een simpele verhuizing, maar bij een datamigratie komt een hoop kijken. Je hebt immers niet alleen te maken met de twee systemen waar de data uitkomt, maar ook met de kritische processen die erop draaien. Denk aan orderverwerking, voorraadbeheer of klantcommunicatie.

Een slechte aanpak kan zorgen voor kostbare downtime, verstoringen in processen of zelfs verlies van klantvertrouwen. Organisaties staan vaak voor de keuze tussen twee migratiestrategieën: de ‘big bang’-aanpak of een gefaseerde overgang.
Welke kies je en waarom? We nemen je mee in de afwegingen.

Van Inzicht naar Data gedreven: DE SPRONG van AWS Data Warehouse naar Data Lakehouse

Veel organisaties vertrouwen op hun data warehouse voor analyse en besluitvorming. Maar data is allang niet meer alleen gestructureerd: e-mails, Excel-bestanden, afbeeldingen en sensordata vormen inmiddels het grootste deel. En daar zijn traditionele warehouses niet op gebouwd.
De oplossing? Een Data Lakehouse: schaalbaar, flexibel én kostenefficiënt – zonder de betrouwbaarheid van een warehouse te verliezen. Maar hoe zet je die stap als je huidige omgeving op AWS draait? En hoe voorkom je vendor lock-in?

Zo begin je vandaag nog met Fabric

Microsoft Fabric is niet zo maar wéér een tool om iets te doen met je data. Het is een platformshift. Een alles-in-één oplossing die data-engineering toegankelijker en resultaatgerichter maakt. Je bent minder tijd kwijt aan de infrastructuur en hebt meer tijd om echt impact te maken. Het andere grote voordeel: Automatisering, data visualisatie en data governance zitten er vanaf dag één ingebakken.

Gebruik de gratis 60-dagen trial. Test het: één bron, één flow, één dashboard. Meer heb je niet nodig om te zien of het werkt voor jou.

Encryptie-by-Design, het veilig en verantwoord beheren van persoonsgegevens en gevoelige data

Als data engineer of manager weet je hoe belangrijk het is om persoonsgegevens veilig te verwerken, vooral met de AVG op de achtergrond. Bij RBI hebben we Encryptie-by-Design als uitgangspunt toegepast tijdens verschillende projecten: alle persoonsgegevens worden standaard versleuteld bij het ontsluiten van data.
🔐 De sleutel? Alleen decryptie wanneer het echt noodzakelijk is. Dit minimaliseert risico’s en zorgt dat je dataplatform compliant blijft.

Praten met je data, toepassing van AI om inzichten te halen uit je eigen data

Data is er genoeg. Maar hoe zorg je ervoor dat de juiste mensen de juiste informatie to zich kunnen nemen?
Bij RBI onderzochten we hoe AI-selfserviceplatformen medewerkers kunnen helpen om zelf inzichten uit data te halen. Denk aan een chatbot of custom GPT waarmee je team direct met hun data kunnen ‘praten’. De vraag die wij onszelf stelden: hoe kun je een self-serviceplatform voor datavragen implementeren?

« Older Entries