Cultuur,
Culturele instellingen,
De culturele sector werkt elke dag aan impact. op het publiek, op de stad, op de samenleving. Tegelijk verandert het speelveld snel. Publieksgedrag verschuift, subsidies vragen om meetbare resultaten en marketingbudgetten moeten doelgerichter worden ingezet. Toch wordt data en kunstmatige intelligentie (AI) nog maar beperkt benut om die impact te begrijpen en te vergroten.
Uitdagingen,
Veel instellingen werken met versnipperde data, losse Excel-overzichten of rapportages die vooral terugkijken. Terwijl juist nu vooruitkijken cruciaal is. Data kan helpen om bezoekers beter te begrijpen, programmering te versterken en fondsen effectiever in te zetten. Daarnaast vraagt digitalisering om nieuwe vaardigheden en verantwoordelijkheden: privacy, ethiek en samenwerking tussen makers, marketeers en technici. Wij helpen culturele organisaties bij die transitie, van onderbuikgevoel naar onderbouwd inzicht, met oog voor creativiteit, toegankelijkheid en inclusie.
Wij helpen culturele instellingen om de kracht van strategie, data en AI structureel in te zetten. Niet als los experiment, maar als onderdeel van de organisatie. Van publieksanalyse tot dataplatform, van beleidsadvies tot AI-toepassing: samen bouwen we aan inzicht dat leidt tot meer publiek, meer efficiëntie en meer maatschappelijke betekenis.
Neem contact op met onze experts,
Wil je weten wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen? Neem contact op met onze sector-experts.
Bekijk deze pagina als je meer wil weten over AI in de cultuursector.
Esmee Valk
Data Strategy
Cultuur
Carmen Wolvius
Managing Consultant | Data Science & AI | Strategy
Cultuur
Claudia Sulsters
Managing Consultant | Data Engineering | Data platforms
Cultuur
Waar we dat doen,
Bekijk onze doelgedreven data-oplossingen.









Blogs over de data & AI
Lees hier onze laatste blogs over de data & AI.
Vorig jaar maakten we bij Data Science Lab een AI-kerstkaart met generative AI. Deze werd volop gebruikt en is nog steeds een…
Flink investeren weinig resultaat Veel organisaties investeren flink in forecastingmodellen en toch blijft het resultaat achter. De voorraad klopt niet met de…
Een goed forecastmodel bouwen is één ding. Impact realiseren is iets anders. Alles klopt in je code, de resultaten zien er goed…