Efficiënter gebruik van de ruimte in de Amsterdamse haven door onze slimme tool die inzicht geeft in het gebruik van ligplaatsen
Port of Amsterdam
AI bureau Amsterdam
Vanaf de Westerdoksdijk beginnen we bij de beslissing die beter moet en bouwen we de toepassing en het beheer, zoals voor Port of Amsterdam.
Met Port of Amsterdam ontwikkelden we een tool die het gebruik van ligplaatsen meet
Port of Amsterdam beheert en ontwikkelt de haven van Amsterdam, waar de ruimte schaars is. Samen ontwikkelden we met Databricks, real-time data en Power BI een tool die het historische gebruik van de ligplaatsen meet, zodat beleidsmakers op basis van cijfers beslissen in plaats van alleen op onderbuikgevoel.
Waar in onze organisatie beslissen we nog op ervaring, terwijl de data er al is?
De gegevens liggen er vaak al: scheepsbewegingen, meldingen uit de openbare ruimte, bezoekers per voorstelling. Toch beslist iemand nog op ervaring. Wij kiezen met je die ene beslissing, toetsen een model op je eigen historie en bouwen pas daarna verder.
Van eerste vraag tot toepassing in beheer, voor organisaties in de stad
Cijfers onder een beleidskeuze
Voor Port of Amsterdam meet een tool die we samen ontwikkelden het historische gebruik van de ligplaatsen, als basis voor keuzes per type schip.
Een groeipad voor de hele organisatie
Bij Nationale Opera & Ballet brachten we de datavolwassenheid in kaart, met een groeiplan dat data koppelt aan volle zalen en een breder publiek.
Op een platform dat past
We bouwen op Databricks of Microsoft Fabric, als partner van beide, en kiezen op basis van je IT-landschap, zonder voorkeur vooraf.
Bewaakt na de livegang
Data verandert voortdurend. Daarom bewaken we na de oplevering of een model blijft kloppen, en spreken we af wie het bijstuurt.
Elke opdracht begint bij de beslissing, niet bij het model
-
Eén beslissing kiezen
Welke keuze moet beter, wie maakt hem nu en op welke gegevens? Daar begint het traject.
-
Toetsen op eigen historie
Een eerste versie draait op je eigen data, zodat je ziet of AI iets toevoegt.
-
Live en in beheer
De toepassing komt in het systeem waarin je al werkt, met monitoring en een vaste eigenaar.
Volstaat voor onze vraag een dashboard, of is een AI bureau nodig?
Past als
Er is een terugkerende beslissing die nu op ervaring valt, de gegevens erover bestaan al en iemand in je organisatie wil eigenaar worden van de toepassing.
Past niet als
Je wilt eerst weten waar je organisatie staat met data. Dan past een volwassenheidsscan beter, zoals bij Nationale Opera & Ballet. Of een dashboard volstaat, en dat zeggen we dan.
Waar de omvang van afhangt
Hoeveel bronsystemen gekoppeld moeten worden, hoe goed de data is, of de toepassing realtime moet werken en of jullie team het beheer doet of wij.
Zitten we daarna vast aan één platform?
We vergelijken Databricks en Microsoft Fabric op je organisatie en je bestaande IT-landschap. Werk je al met Microsoft, dan is Fabric vaak logisch; de keuze maken we samen.
Scan, eerste toepassing of een specialist in je team: waarmee begin je?
Eerst een volwassenheidsscan
Kies dit als je niet weet waar je organisatie staat. De scan geeft een rapport met de volgende stap per onderdeel, zoals bij Nationale Opera & Ballet.
Eén toepassing bouwen
Kies dit als de beslissing en de data al duidelijk zijn. Ons advies: kies een keuze die vaak terugkomt, zodat je snel ziet of het model helpt.
Een specialist in je team
Kies dit als je zelf bouwt maar capaciteit mist. Via detacheren werkt een AI-engineer of data engineer van ons in je eigen team.
Ons kantoor staat aan de Westerdoksdijk, dichtbij de organisaties waarvoor we bouwen
Data Science Lab werkt sinds 2016 met data en AI en is Databricks- en Microsoft-partner. In Amsterdam werkten we onder meer voor Port of Amsterdam en Nationale Opera & Ballet. Loop binnen, of we komen bij jou.
Aan de Westerdoksdijk begint het eerste gesprek bij één beslissing
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentStef is je eerste aanspreekpunt. In het eerste gesprek kiezen we één beslissing die beter moet, bij ons aan de Westerdoksdijk of online.
E-mail info@datasciencelab.nl
Telefoon +31 (0)20 3636 724
Bij welke terugkerende keuze wil je hulp van een AI bureau?
Beschrijf de beslissing en de gegevens die je al hebt. Je krijgt antwoord per mail, of we plannen een eerste gesprek.
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.
Veelgestelde vragen
Een AI bureau, of AI agency, bouwt toepassingen die een beslissing of een taak in je organisatie ondersteunen: een voorspellend model, een assistent op taalmodellen of een agent die een proces afhandelt. Data Science Lab is zo’n AI bedrijf in Amsterdam, sinds 2016.
We beginnen bij de vraag wat je wilt verbeteren, niet bij de techniek. Welke soorten toepassingen we bouwen, lees je bij AI-toepassingen.
Ons kantoor is aan de Westerdoksdijk 599/601 in Amsterdam. Je kunt bellen, mailen of binnenlopen. Een gesprek kan ook bij jou op kantoor of online.
We werken voor organisaties in de hele regio en daarbuiten. Voor de stad zelf werkten we onder meer voor Port of Amsterdam en Nationale Opera & Ballet.
Het overlapt. AI consultancy gaat over kiezen: welke toepassing waarde oplevert, wat ervoor nodig is en in welke volgorde. Een AI bureau bouwt die toepassing ook, koppelt hem aan je systemen en houdt hem in beheer. Wij doen beide, vaak in hetzelfde traject.
Hoe we de keuze voorbereiden, lees je bij AI consultancy en de AI-roadmap.
Drie soorten komen het vaakst voor. Generatieve AI die medewerkers ondersteunt bij kenniswerk, voorspellende modellen die organisaties helpen vooruit te kijken, en AI-agents die stappen in een proces overnemen.
Gaat je vraag vooral over voorspellende modellen op eigen data, lees dan ook over data science.
Het begint vaak bij inzicht. Voor Port of Amsterdam maakten we het historische gebruik van de ligplaatsen inzichtelijk, zodat beleidsmakers kunnen kiezen of het aantal ligplaatsen voor bepaalde typen schepen groeit of krimpt. Pas als vooruitkijken iets toevoegt, komt er een model.
In aflevering 6 van onze podcast De Databar gaat het over de mogelijkheden en uitdagingen van data in de Amsterdamse haven. Meer over scheepvaart en AIS-data lees je bij AI in havens en maritiem.
De AI-verordening geldt in fasen. Volgens de Europese Commissie gelden de verboden praktijken sinds 2 februari 2025, en na de AI-omnibus gelden de eisen voor hoog-risicotoepassingen uit bijlage III vanaf 2 december 2027. Werk je voor of met de gemeente: de gemeente Amsterdam publiceert haar algoritmebeschrijvingen in het Algoritmeregister van de overheid.
De juridische duiding is aan je jurist of compliance-afdeling. Wij helpen met de inventarisatie, de risico-indeling en de governance; zie AI Act.
Spreek dat af voordat hij live gaat: wie eigenaar is, wie een seintje krijgt als de invoer verandert en wie een nieuwe versie vrijgeeft. Data verandert voortdurend, dus een model dat nu klopt, kan later afwijken.
Jullie eigen team kan het beheer doen, of wij via beheer en doorontwikkeling. Hoe het bewaken en hertrainen van modellen werkt, lees je bij MLOps.
Als de vraag vooral is wat er vorige maand gebeurde: dan is een Power BI-dashboard genoeg. Of als niemand in je organisatie eigenaar wil worden van de toepassing. Dan zeggen we dat ook.
Weet je nog niet waar je staat, begin dan met een volwassenheidsscan. Bij Nationale Opera & Ballet leverde dat een groeiplan op. “De deskundigheid van Data Science Lab gaf ons direct het vertrouwen om het traject breed aan te pakken.” Leon Backbier, Hoofd I&I
Haven, data science of alle toepassingen: wat lees je hierna?
- AI-toepassingenVan generatieve AI tot voorspellende modellen: wat we bouwen en hoe het in de praktijk blijft werken.
- AI in havens en maritiemHoe AIS-data en havenmeldingen bruikbaar worden voor wie plant en wie beleid maakt.
- Machine learningVoorspellende modellen op je eigen data, van proefmodel tot productie en beheer.