On-premise
Binnen uw eigen infrastructuur. Bespreek capaciteit, netwerk, onderhoud en wie verantwoordelijk is voor beschikbaarheid en herstel. Een externe modelkoppeling vraagt een aparte afweging.
Data & AI-platform van Data Analytics
ENABLE is het Data & AI-platform van Data Analytics. Het verbindt en structureert bedrijfsdata en maakt deze gecontroleerd beschikbaar voor dashboards, analyses en het ontwikkelen en delen van applicaties en AI-oplossingen. U begint bij een concrete informatievraag; Data Analytics ondersteunt de inrichting en het beheer.



Maak kennis met ons team

01
Uw administratie, verkoop en operatie gebruiken vaak verschillende systemen. Daardoor kan dezelfde vraag meerdere antwoorden opleveren. ENABLE begint niet bij een chatbot, maar bij de bronnen, de definities en de relaties tussen gegevens. Wat geldt als omzet? Welke periode is afgesloten? Hoe verbindt u een klant, order en factuur zonder gegevens dubbel te tellen? Die afspraken maken informatie bruikbaar voor verschillende teams.
Het voordeel van een gezamenlijk fundament is dat een dashboard, analyse en nieuwe toepassing op dezelfde betekenis kunnen aansluiten. U hoeft niet voor iedere vraag opnieuw bestanden te verzamelen en berekeningen uit te leggen. Dat vraagt wel onderhoud: wijzigingen in bronnen, definities en toegangsrechten moeten worden bijgehouden. Een platform vervangt het eigenaarschap van uw bedrijfsinformatie niet.
02
Eerst worden relevante bronnen verbonden en gecontroleerd. Daarna worden gegevens gestructureerd in een datamodel met herkenbare begrippen. Vervolgens bepaalt u welke gebruikers, groepen en toepassingen toegang nodig hebben. Vanuit dat fundament kunt u rapporteren, vragen analyseren of een gerichte AI-oplossing ontwikkelen. Het resultaat kan een dashboard, een analysehulpmiddel of een applicatie voor een afgesproken werkproces zijn.
Voorbeeld: de directie ziet meer omzet, terwijl de marge terugloopt. Verkoopgegevens alleen verklaren dat niet. Door orders, inkoopkosten en afgesproken margedefinities te combineren, kan een analyse verschillen per productgroep zichtbaar maken. AI kan helpen een vraag te formuleren of resultaten te beschrijven; de controller controleert de berekening en context. Dit is een hypothetisch voorbeeld, geen klantresultaat of werkende chat op deze pagina.
03
Niet iedere medewerker hoeft dezelfde gegevens te zien of dezelfde AI-tools te gebruiken. Bespreek daarom gebruikersbeheer, groepen, datatoegang en toegang tot toepassingen afzonderlijk. Leg vast wie definities beheert, wie een analyse beoordeelt en wie een applicatie mag delen. Logging en monitoring helpen om gebruik, storingen en veranderingen te volgen, afhankelijk van de gekozen inrichting.
Data Analytics ondersteunt de inrichting en het beheer van dit geheel. Welke controles nodig zijn, hangt af van uw gegevens, processen en risico's. Een AI-antwoord is geen automatisch besluit. Zeker bij klantcommunicatie of wijzigingen in een bronsysteem spreekt u vooraf af welke menselijke beoordeling en toestemming nodig zijn. Technische mogelijkheden en organisatorische afspraken moeten op elkaar aansluiten.
04
On-premise, private cloud en beheerde cloud zijn mogelijke inrichtingsvormen. De afweging gaat onder meer over beheer, beschikbare expertise, capaciteit, netwerktoegang en herstel bij storingen. De plek waar het platform draait bepaalt niet op zichzelf waar alle AI-verwerking plaatsvindt. Een lokaal taalmodel en toegang tot een externe AI-tool via MCP zijn verschillende keuzes.
Bij een externe AI-dienst kunnen toegestane context en resultaten buiten uw organisatie worden verwerkt. Maak daarom expliciet welke gegevens worden doorgegeven en onder welke voorwaarden. MCP regelt de verbinding met toegestane gegevens of tools; het is geen taalmodel en geen privacygarantie. Voor verdieping over afgeschermde inrichting verwijzen wij naar de bestaande Private AI Platform-pagina.
05
Kies een vraag waarvoor de uitkomst tot een gesprek of beslissing leidt. Noteer de benodigde bronnen, de verantwoordelijke medewerker en wat een bruikbaar antwoord bevat. Begin met een beperkte scope en vergelijk de uitkomst met een bestaande rapportage of gecontroleerde bronberekening. Meet bijvoorbeeld volledigheid van de benodigde gegevens en hoe vaak een antwoord inhoudelijk moet worden gecorrigeerd, zonder vooraf een besparing te beloven.
Een ENABLE-demo is een gelegenheid om uw informatievraag en de platformaanpak naast elkaar te leggen. Bespreek uw huidige ERP, CRM of administratie, de gewenste gebruikers en de manier waarop u resultaten wilt delen. Daarna kunt u bepalen welke inrichting, koppelingen en begeleiding passen. De onderstaande onderwerpen helpen u gericht verder te lezen, voor organisaties in Nederland en Nederlandstalige KMO's in België.
Binnen uw eigen infrastructuur. Bespreek capaciteit, netwerk, onderhoud en wie verantwoordelijk is voor beschikbaarheid en herstel. Een externe modelkoppeling vraagt een aparte afweging.
Een afgeschermde cloudomgeving met afspraken over toegang en beheer. Controleer waar gegevens en modellen worden verwerkt; private hosting betekent niet automatisch lokale AI.
Cloudinrichting met ondersteuning bij beheer. Stem rollen, monitoring, koppelingen en verantwoordelijkheid af. Modeldiensten en hun gegevensverwerking blijven expliciete keuzes.
Nee. Het begint bij betrouwbare bedrijfsdata en gecontroleerde toegang. Dashboards, analyses, applicaties en AI-oplossingen zijn verschillende toepassingen op dat fundament.
Nee. Selecteer eerst de bronnen die nodig zijn voor uw vraag. Beschikbaarheid, actualiteit en benodigde koppelingen worden vooraf afgestemd.
Dat hangt af van de modelkeuze en inrichting. Een lokaal model verschilt van een externe AI-dienst. Bij externe AI moet u rekening houden met verwerking van gedeelde context buiten uw organisatie.
Ja, Data Analytics ondersteunt inrichting en beheer. De scope en verantwoordelijkheden worden afgestemd op uw organisatie, bronnen en toepassingen.
Welke bronnen, gebruikers en controles zijn nodig voor uw toepassing? Leg uw vraag voor in een ENABLE-demo.



Maak kennis met ons team