De ‘nieuwe Max Verstappen’ ontdekken door de inzet van data en slimme algoritmes.
Van Amersfoort Racing
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
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.
Wat je kunt verwachten,
Eén centrale basis voor je bedrijfsdata
We ontsluiten relevante data uit verschillende operationele systemen en brengen deze samen binnen één dataplatform. Zo ontstaat een gedeelde basis voor rapportages en analyses.
Je hoeft niet direct alle beschikbare databronnen aan te sluiten. We beginnen met de bronnen die nodig zijn voor een concreet vraagstuk en breiden het platform daarna gericht uit.
Van losse definities naar betrouwbare informatie
Een centraal platform levert pas iets op wanneer duidelijk is wat gegevens betekenen en wie ervoor verantwoordelijk is. Daarom besteden we aandacht aan datakwaliteit, definities en eigenaarschap.
Je krijgt een basis voor:
- Rapportages vanuit dezelfde gegevens
- Dashboards voor operationele en strategische sturing
- Analyses over verschillende bedrijfsonderdelen
- AI-toepassingen die betrouwbare data nodig hebben
Technisch beheer structureel geregeld
We beheren de technische omgeving en bewaken of datastromen blijven werken. Problemen met koppelingen of dataverwerking worden daardoor eerder zichtbaar.
Niet iedereen heeft de tijd en middelen om zelf een dataplatform op te zetten en te beheren. Wij zorgen dat jouw dataplatform en data altijd veilig en up-to-date zijn.
Dankzij kant-en-klare bouwstenen kunnen we een dataplatform snel neerzetten.
Je krijgt een efficiënt, flexibel en bovenal veilig dataplatform in Nederland.
Snel starten, zonder grote opstartkosten, voor een vaste prijs per maand.
Modulair uit te bouwen:
- Nieuwe databronnen
- Nieuwe BI-use-cases (dashboards)
- Nieuwe machine learning/AI-use-cases
- Mogelijkheid om zelf data te queryen (via SQL)
- Genie-agent ten behoeve van ‘conversational analytics’
- Andere agents, bijvoorbeeld een ‘klantenservice-agent’
Onze aanpak,
-
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. -
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.
-
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.
Geen technisch fundament dat na oplevering stil blijft staan, maar een beheerd dataplatform dat met je organisatie meegroeit.
Wij bouwen en beheren het platform, zodat je organisatie de data daadwerkelijk kan gebruiken.
Wat we eerder bouwden,
Drie projecten uit ons werk met data en AI.
Verder lezen
Blogs en verdieping van ons team.
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.
18 aug 2026
Van pilot naar productie: waarom de meeste AI-projecten stranden
De meeste AI-projecten stranden niet op de techniek, maar op data, team en proces. Lees wat er nodig is om van pilot naar productie te komen.
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.
Neem contact op
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
Telefoon +31 (0)20 3636 724
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.