Waarom veel huidige dataplatformen nu al achterlopen op AI

Veel organisaties hebben de afgelopen jaren flink geïnvesteerd in het opzetten van hun dataplatform. Data werd naar de cloud gebracht, dashboards werden vernieuwd en Microsoft Synapse, Datafactory of vergelijkbare platformen werden geïmplementeerd. Destijds was dat een logische stap. Maar inmiddels worden diezelfde platformen geconfronteerd met een nieuwe werkelijkheid.

Waar een dataplatform vroeger vooral werd gebruikt voor rapportages en besluitvorming, wordt nu verwacht dat het ook de basis vormt voor AI-toepassingen zoals machine learning, AI-chatbots en autonome AI-agents.

De meeste platformen die de afgelopen jaren zijn opgezet, zijn simpelweg niet ontworpen om te voldoen een de groeiende vraag rondom verschillende AI toepassingen.

Door deze ontwikkelingen staan bestaande dataplatformen vaak onder druk:

1. Traditionele BI en rapportages:
   Dashboards, managementrapportages en wettelijke rapportages vormen nog steeds het grootste deel van het datagebruik binnen organisaties.
2. Machine Learning op schaal
   ML verschuift van experiment naar productie. Organisaties draaien steeds meer modellen die continu beheerd en gemonitord moeten worden.
3. Realtime operationele analytics
   Data ondersteunt niet langer alleen rapportages, maar steeds vaker directe operationele beslissingen. Dit vraagt om realtime verwerking en integratie met bedrijfsprocessen.
4. Nieuwe AI-workloads
   Data Agents en Operational Agents stellen nieuwe eisen aan data. Ze vormen de basis voor operationele ondersteuning én autonome processen waarin data, context en acties naadloos worden gecombineerd.

Samen zorgen deze ontwikkelingen ervoor dat veel bestaande dataplatformen hun oorspronkelijke ontwerpgrenzen bereiken.

Data is the fuel that powers AI

Naarmate meer systemen en databronnen worden aangesloten op het dataplatform, neemt de kans toe dat verschillende afdelingen met verschillende definities werken. Sales hanteert andere cijfers dan Marketing en klantdefinities verschillen tussen CRM- en ERP-systemen.

Bij het raadplegen van een dashboard leidt dat hooguit tot discussies tussen collega’s, bij AI toepassingen leidt dat tot verkeerde beslissingen of onbetrouwbare resultaten.

Hierdoor worden onderwerpen als datakwaliteit, lineage en governance en zeker ook het Semantische model essentieel voor het veilig toepassen van AI.

Waarom de semantische laag belangrijk is voor jouw AI toepassing

Naarmate AI steeds breder wordt toegepast binnen organisaties, wordt de waarde die een AI-model oplevert in grote mate bepaald door de kwaliteit van de onderliggende data en de zakelijke context die daarbij hoort. Deze context wordt vastgelegd in de semantische laag van het dataplatform en zorgt ervoor dat AI de beschikbare data op de juiste manier kan interpreteren en toepassen.

De semantische laag zorgt ervoor dat iedereen binnen de organisatie dezelfde betekenis hanteert voor begrippen als omzet, marge, actieve klant en order. Hierdoor ontstaat één gemeenschappelijke waarheid waarop rapportages, analyses en AI-toepassingen kunnen vertrouwen.

De Ontology-laag in Microsoft Fabric bouwt hierop voort door niet alleen definities vast te leggen, maar ook de relaties tussen klanten, producten, leveranciers, processen en businessregels expliciet te modelleren. Daarmee krijgt AI de zakelijke context die nodig is om verder te gaan dan generieke antwoorden. Pas wanneer deze relaties zijn vastgelegd, kan AI informatie interpreteren zoals de organisatie die zelf begrijpt.

Wanneer moet je verder moderniseren om als klaar te zijn voor het AI-tijdperk

De ontwikkelingen rondom AI volgen elkaar razendsnel op. Ook Microsoft investeert hier volop in. Tegelijkertijd zien we dat veel organisaties grote platformkeuzes uitstellen in afwachting van verdere ontwikkelingen in de AI-markt. Hoewel dat op het eerste gezicht een verstandige keuze lijkt, brengt ook afwachten een prijs met zich mee.

Onze verwachting is dat organisaties die de komende jaren het meest succesvol zijn met AI, niet per se degenen zijn die de meeste AI-toepassingen ontwikkelen. Het zijn juist de organisaties die investeren in een sterk datafundament, werken vanuit eenduidige bedrijfsdefinities en stap voor stap bouwen aan een platform dat toekomstige AI- en dataworkloads kan ondersteunen.

Versnel de transitie naar een AI-bestendig dataplatform met dataplatform automatisering

Dataplatform automatisering versnelt de realisatie van een toekomstbestendig dataplatform door de inrichting, verwerking en het beheer van data zoveel mogelijk te standaardiseren en te automatiseren. Met het Nitrogen Control Center van InSpark worden databronnen sneller ontsloten, datakwaliteit structureel geborgd en governance, security, logging en auditing vanaf de basis geïntegreerd. Hierdoor ontstaat een consistente en betrouwbare informatievoorziening binnen jouw Microsoft Fabric omgeving waarop zowel dashboards, dataproducten als AI-agents en autonome bedrijfsprocessen kunnen vertrouwen.

Het resultaat is een kortere time-to-value, lagere beheerlast en een dataplatform dat niet alleen voldoet aan de huidige analytische behoeften, maar ook de strategische basis vormt voor de grootschalige inzet van AI.