Modernisering zonder meltdown
Een gefaseerde aanpak vermindert risico's, behoudt de continuïteit en versnelt de waarde.
Een dataplatform bouwen dat klaar is voor AI
10 nov., 2025
Dit blog is een samenvatting van de podcast (gemaakt met de hulp van AI).
Kijk je liever?
Fraser Paine, hoofd AI bij HSO en CTO Jourdan Templeton bespreken hoe je een modern, AI-ready dataplatform bouwt zonder lopende bedrijfsprocessen te verstoren.
Leer hoe je:
Data- en AI-platforms scheidt voor duidelijkheid en controle
Van data een AI-motor maakt door middel van governance en consistentie
Generatieve AI gebruikt om ongestructureerde data op te schonen en te verrijken
Moderniseer zonder een big-bang herschrijving - en maak dit je laatste migratie
Het grote idee: Seperate, maar verbonden, platforms
De meeste bedrijven hebben geïnvesteerd in één "dataplatform" en gaan ervan uit dat het dan AI-ready is. Wij pleiten voor twee complementaire platforms:
Dataplatform: de bestuurde ruggengraat voor het binnenhalen van gestructureerde en ongestructureerde bronnen (databases, API's, bestanden, transcripts, afbeeldingen), het vormgeven ervan in consistente, gedocumenteerde modellen en het publiceren naar consumenten (analyses, apps, diensten).
AI-platform: de operationele laag voor modellen, prompts, agents, evaluatie, kostenbeheersing, implementatiestandaarden, beveiliging en vangrails.
Deze als één behandelen leidt vaak tot inconsistente resultaten, op hol geslagen facturen en compliance risico's. Als je ze als partners behandelt, creëer je snelheid met veiligheid.
Waarom het moeilijk (en duur) is - en hoe het op te lossen
Op het eerste gezicht lijkt "gewoon de gegevens opslaan" eenvoudig. In werkelijkheid zijn bedrijfsgegevens
Volumineus & gevoelig (PII, commerciële IP)
Heterogeen (tabellen + PDF's + audio + afbeeldingen)
Gereguleerd (beleid, retentie, toegang)
Een modern dataplatform lost dit op met gestandaardiseerde opname, uniforme structurering en consistente publicatie, allemaalgedocumenteerd in een datacatalogus zodat mensen en agenten weten wat data betekent. Met consistentie op zijn plaats wordt elke downstreamgebruiker (BI, agents, apps) nauwkeuriger en betrouwbaarder.
Generatieve AI hoort thuis in de pijplijn
AI is niet alleen een chatbot aan de rand. Inbedden van GenAI in ETL/ELT is een krachtversterker:
Opschonen en normaliseren: uniformeren van datums, ID's, telefoonformaten, productnamen
Verrijken: classificeer sentiment en intentie in gesprekstranscripten; haal entiteiten uit vrije tekstrecensies; vat lange documenten samen in gestructureerde velden
Multimodaal: werk direct vanuit audio of afbeeldingen die in het meer zijn opgeslagen
Resultaat: ongestructureerde gegevens worden analyse- en agentklaar met veel minder handmatige inspanning.
Vertrouwde zelfbediening: Agenten boven gecatalogiseerde gegevens
Met goed beschreven datasets (via een catalogus en een zakelijke woordenlijst) kunnen AI-agenten veilig:
Query's genereren op vertrouwde, beheerde tabellen
Iteratieve analyses uitvoeren ("waarom hebben we deze kansen verloren?")
Resultaten gebruiken voor de volgende beste acties voor verkoop, service of bedrijfsvoering
Leiders krijgen sneller antwoord op vervolgvragen zonder voor elk scenario nieuwe dashboards te hoeven maken.
Je hoeft het niet "af te branden" om te moderniseren:
- 1
Spiegel eerst:
Synchroniseer on-prem SQL met het cloudmeerhuis om moderne AI-/datatools te ontsluiten, zonder dat je op de eerste dag elke knoestige bedrijfsregel moet migreren.
- 2
Modulariseer na verloop van tijd:
Ga over op een bouwsteenarchitectuur zodat je componenten kunt upgraden (bijv. bestandsformaten, rekenmachines) zonder opnieuw te hoeven platformen.
- 3
Landingszones:
Neem opiniërende referentiearchitecturen voor data & AI aan om beveiliging, kosten, identiteit en implementatie vanaf het begin te standaardiseren.
Begin klein. Bewijs de waarde. Schaal met vertrouwen.
Gooi niet "alle gegevens" naar AI. In plaats daarvan:
Kies één vraag en een beperkte dataset
Pas AI toe op de vertrouwde gegevens om de vraag te beantwoorden
Meet de acceptatie en impact en breid dan uit
Dit bouwt vaardigheden op binnen het team, wint het vertrouwen van belanghebbenden en creëert een herhaalbaar patroon voor schaalvergroting.
Waarom dit uw laatste migratie kan zijn
Traditionele platformen dwongen je elke vijf jaar tot een pijnlijke cyclus. Met een moderne, modulaire architectuur kun je ter plekke evolueren en onderdelen vervangen zonder het geheel opnieuw op te bouwen. Hierdoor verschuift de investering van "onderhoud" naar voortdurende innovatie - cruciaalnu AI en datatools maandelijks evolueren.
Belangrijkste opmerkingen voor leidinggevenden
- 1
Ontwerp eerst voor consistentie:
governance, catalogi, lineage en contracten maken AI veiliger en slimmer.
- 2
Gebruik AI als een platform:
behandel modellen, prompts, eval en kostencontroles als een product met SLA's.
- 3
Zet GenAI in de pijplijn:
verrijk ongestructureerde data bij opname om downstream waarde te vermenigvuldigen.
- 4
Moderniseren in beweging:
spiegel → modulariseer → optimaliseer; vermijd big-bang herschrijvingen.
- 5
Bewijs je waarde vroeg:
begin met een gerichte pilot, meet harde resultaten en schaal patronen die werken op.
Het gesprek voortzetten
Als je bezig bent met het in kaart brengen van je volgende data- of AI-verhuizing - of het nu gaat om het spiegelen van legacy-systemen naar de cloud, het integreren van GenAI in je pijplijn of het inschakelen van agents via gereguleerde data - willen we graag notities vergelijken en je helpen architectuur te koppelen aan resultaten.