Ga naar de inhoud

DSL Managed Dataplatform

Een beheerd dataplatform als basis voor data en AI.

Breng data uit verschillende systemen samen zonder zelf een volledig datateam op te bouwen.

Vertrouwd door toonaangevende organisaties

Agrocare
Athlon
DPG Media
Rijkswaterstaat
Brocacef
WUA
Fokker
The Cirqle
Zorginstituut Nederland
AWVN
Independer
Gemeente Hollands Kroon

Waarom we dit bouwden,

Bedrijfsdata staat vaak verspreid over ERP-, CRM-, financiële en operationele systemen. Rapportages vragen daardoor veel handmatig werk en afdelingen werken niet altijd met dezelfde cijfers.

Een centraal dataplatform kan dat oplossen, maar het bouwen van het platform is slechts de eerste stap. Databronnen veranderen, koppelingen moeten blijven werken en de kwaliteit van data moet worden bewaakt. Daarvoor is structureel technisch beheer nodig.

Met het DSL Managed Dataplatform brengen we data uit verschillende systemen samen in één beheerde omgeving. Daarmee ontstaat een betrouwbare basis voor dashboards, analyses en AI-toepassingen.

Onze aanpak,

  1. Beginnen met een concrete toepassing

    We bepalen eerst voor welke rapportage, analyse of AI-toepassing het platform nodig is. Vervolgens brengen we de bijbehorende databronnen en definities in kaart.

    Zo bouwen we geen breed platform zonder duidelijke toepassing, maar een basis die vanaf het begin wordt gebruikt.

  2. Het platform en de datastromen inrichten

    We richten de omgeving in en bouwen de datastromen waarmee informatie uit de geselecteerde systemen wordt verwerkt. Daarbij houden we rekening met datakwaliteit, toegangsbeheer en verdere uitbreiding.

  3. Beheren en gericht uitbreiden

    Na de ingebruikname blijven we het platform monitoren en onderhouden. Wanneer systemen of informatiebehoeften veranderen, kan de omgeving daarop worden aangepast.

    Nieuwe databronnen, dashboards, analyses en AI-toepassingen kunnen vervolgens op dezelfde basis worden toegevoegd.

Drie starterspakketten

Pakketten,

€1750 per maand*

Data ready

ot 2 connectors​
Medaillon architectuur​
Dashboard​
​
​
Eenmalig 10k euro opstartkosten​

€1900 per maand*

Data smart

Tot 2 connectors​
Medaillon architectuur + feature table​
AI/ML model​
Model serving​
​
Eenmalig 15k opstartkosten​

€2100 per maand*

Data intelligent

Tot 2 connectors​
Data intelligence (Genie)​
Draai zelf queries, maak in een handomdraai dashboards en praat met je data in gewone taal. ​
​
Eenmalig 20k opstartkosten​
​

*Azure consumptie wordt apart doorberekend aan de klant

Snel starten, zonder grote opstartkosten, voor een vaste prijs per maand

Zo groeit het platform met je organisatie mee: je voegt nieuwe databronnen, dashboards en AI-toepassingen toe, laat medewerkers zelf data bevragen via SQL of een Genie-agent en breidt uit met andere agents, bijvoorbeeld voor de klantenservice.

Bespreek de mogelijkheden

Wat we eerder bouwden,

Drie projecten uit ons werk met data en AI.

Bekijk alle cases

Verder lezen

Blogs en verdieping van ons team.

Bekijk alle blogs
24 aug 2026

Drie lessen uit onze AI-projecten

Wat we leerden van tientallen AI-projecten: begin bij de beslissing, behandel datakwaliteit als organisatievraag en regel het beheer vooraf.

Drie lessen uit onze AI-projecten
25 jun 2026

Responsible AI van principes tot praktijk

Artificial Intelligence ontwikkelt zich razendsnel. Vrijwel elke week verschijnen er nieuwe modellen en steeds meer organisaties experimenteren met AI.

Responsible AI van principes tot praktijk

Neem contact op

Stef Stoelwinder

Stef Stoelwinder

Business Development

Veelgestelde vragen,

Het platform past bij organisaties die data uit meerdere systemen willen gebruiken voor rapportages, analyses of AI, maar niet alle benodigde technische kennis zelf in huis hebben. De precieze inrichting hangt af van de databronnen, bestaande omgeving en toepassingen waarmee de organisatie wil beginnen.

Nee. We beginnen bij voorkeur met de bronnen die nodig zijn voor één concrete toepassing. Daardoor blijft de eerste inrichting overzichtelijk en ontstaat eerder een bruikbare basis. Later kunnen andere systemen en toepassingen op hetzelfde platform worden aangesloten.

DSL kan het technische beheer van het dataplatform en de datastromen verzorgen. Daaronder kunnen monitoring, onderhoud en ondersteuning bij wijzigingen vallen. Welke werkzaamheden precies binnen de dienstverlening vallen, leggen we vooraf vast.

Data opslaan maakt deze nog niet automatisch bruikbaar. Een dataplatform moet gegevens verwerken, definities bewaken en informatie op een betrouwbare manier beschikbaar maken. Ook moeten toegangsbeheer, monitoring en verantwoordelijkheden worden ingericht. Pas dan vormt het platform een bruikbare basis voor data en AI.

Niet iedere AI-toepassing vraagt direct om een uitgebreid dataplatform. Wel heeft iedere toepassing betrouwbare en toegankelijke data nodig. Door bij één concrete toepassing te beginnen, kunnen we bepalen welke technische basis daarvoor noodzakelijk is en voorkomen we dat het platform groter wordt dan nodig.