RBI-Solutions blog

Trends in data

Data in organisaties staat nooit stil. Technologische ontwikkelingen volgen elkaar in snel tempo op. Wie de trends snel omarmt, kan de concurrentie voorblijven. Hieronder bespreken we actuele en impactvolle trends in het verwerken van data, inclusief tips om ze in jouw organisatie toe te passen.

1. Generatieve AI

Generatieve AI blijft de datawereld revolutioneren. Van automatisering en voorspellende analyses tot schaalbare en gepersonaliseerde toepassingen; de mogelijkheden zijn grenzeloos. AI stelt organisaties in staat om patronen te herkennen, nauwkeurige voorspellingen te doen en complexe beslissingen te ondersteunen. Maar AI kan ook ingezet worden om het werk van data engineers en analisten sneller, beter en goedkoper te maken. Denk hierbij aan het genereren van scripts, verwerkingen maar ook het verbeteren van de kwaliteit en volledigheid van de verwerkte data.

De komende jaren zal AI het werken met dataingrijpend veranderen. Bedrijven die generatieve AI effectief inzetten, zullen niet alleen efficiënter werken, maar ook innovatiever zijn.

Tip: Begin klein bij het toepassen van deze trend. Start met een pilotproject waarin AI eenvoudige, tijdrovende processen automatiseert. Zo kun je de voordelen snel ervaren en draagvlak creëren binnen je organisatie voor het toepassen van AI. Kijk daarbij zowel naar de data engineers voor toepassingen in het bouwen van dataproducten als naar (eind)gebruikers voor toepassingen die meer inzicht opleveren.

2. Data governance

Met de groeiende afhankelijkheid van data wordt het steeds belangrijker om data governance goed in te richten. Dit omvat het waarborgen van de beschikbaarheid, bruikbaarheid, integriteit en beveiliging van data. Organisaties realiseren dat het beschermen van data en het naleven van de privacywetgeving cruciaal is. Ethiek speelt hierbij een groeiende rol, met toenemende aandacht voor eerlijk en transparant datagebruik. Wanneer organisaties hun data kwaliteit op orde hebben bespaart dat veel tijd van de teams die met die data werken, en daarmee wordt het werken met data goedkoper.

Een goed ontwikkelde data governance en het eigenaarschap van data helpt bedrijven niet alleen om compliant te zijn, maar ook eerlijk en transparant om te gaan met data. Het is een continu proces dat voortdurend onderhoud en verbetering vereist.

Tip: Begin ook hier overzichtelijk. Stel een Data Governance team samen met vertegenwoordigers uit verschillende afdelingen. Kijk eerst naar de problemen die je op moet lossen – welke datasets en data producten hebben de meeste uitdagingen. Begin met het concreet verbeteren van deze producten en bedenk dan hoe dit beter in de organisatie kan.

Extra tip: denk ook eens aan de data-apk – RBI-Solutions kan helpen.

3. Werken in de cloud

Cloud computing is inmiddels onmisbaar geworden in de moderne datawereld. Door verschillende platformen te integreren in één centrale omgeving profiteren bedrijven van schaalbaarheid, onafhankelijkheid van lokale systemen, 24/7 beschikbaarheid en verbeterd inzicht in governance en security.

Cloudplatformen zijn ontworpen om automatisch te optimaliseren, zodat organisaties meer focus kunnen leggen op hun bedrijfsbehoeften en minder tijd kwijt zijn aan IT-beheer. Voor bedrijven die willen groeien, is de cloud een cruciale strategische keuze.

Tip: Overweeg een hybride aanpak. Gebruik de cloud voor schaalbare opslag en rekenkracht, terwijl je gevoelige gegevens lokaal houdt voor extra beveiliging

4. Datageletterdheid

Nu data een integraal onderdeel is van vrijwel elke zakelijke functie, groeit de vraag naar datageletterdheid. Medewerkers op alle niveaus moeten leren hoe ze data kunnen analyseren, interpreteren en effectief gebruiken in hun dagelijkse werk.

Het vergroten van datageletterdheid binnen een organisatie is een investering die leidt tot betere besluitvorming, efficiëntere processen en een sterkere concurrentiepositie.

Tip: Organiseer workshops of e-learnings. Begin met de basisprincipes en breid uit naar meer geavanceerde analyses om medewerkers vertrouwen te geven in hun datavaardigheden.

Vooruitblik

Hoe organisaties met data werken verandert voortdurend. Wanneer organisaties op de hoogte blijven van deze trends zullen beter in staat zijn om data effectief te benutten. Generatieve AI, data governance, cloud computing en datageletterdheid zijn slechts het begin. De toekomst belooft nog meer innovatie, waarmee de rol van data alleen maar groter wordt.

Benieuwd hoe RBI Solutions je kan helpen om deze trends succesvol te implementeren? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek!

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