AI & Agentic-ready Dataplatformen: Een Roadmap voor 2026

Estimated reading time: 15 minutes

Volgens Gartner zal tegen 2026 80% van de ondernemingen een moderne dataplatform-architectuur hebben aangenomen, voornamelijk gedreven door de noodzaak om geavanceerde analyses en AI-initiatieven te ondersteunen. Het tijdperk van traditionele Business Intelligence (BI) platformen zoals we die kennen loopt echt ten einde. Nu we 2025 ingaan, moeten organisaties, naast het ondersteunen van andere use cases, hun dataplatformen herontwerpen om zowel AI als agentic systemen te ondersteunen. De dagen van BI-gerichte platformen maken plaats voor robuuste AI-dataplatformen ontworpen voor realtime, intelligente operaties.

Deze transformatie gaat niet alleen over technologie – het vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe we denken over, omgaan met, en gebruikmaken van data.

Het einde van traditionele BI-gerichte platformen

Traditionele BI-platformen, voornamelijk ontworpen voor rapportage en analyses, zijn niet langer toereikend. In feite wordt verwacht dat BI in de nabije toekomst minder dan 50% van het gebruik van dataplatformen zal vertegenwoordigen. Het nieuwe principe vereist platformen die zowel gestructureerde als ongestructureerde data in vrijwel realtime kunnen verwerken, met een sterke nadruk op een gecentraliseerde semantische laag en actief datamanagement en -observability.

5 Pijlers van moderne dataplatformen voor AI & Agentic

De volgende hoofdstukken gaan dieper in op de vijf pijlers van Moderne dataplatformen voor AI en agentic systemen:

1. Gecentraliseerde semantische laag: De basis voor AI en agents

De semantische laag is naar voren gekomen als het fundament van Moderne dataplatformen, in het bijzonder voor AI-agents en LLM’s. De nieuwe semantische laag vertaalt menselijke intentie en datastructuren universeel, in tegenstelling tot traditionele BI-implementaties die semantische definities vasthielden binnen specifieke visualisatietools.

Een robuust AI-dataplatform is de basis voor de inzet van geavanceerde tools, zoals de Enterprise AI Agents
gedetailleerd in onze whitepaper.

Waarom een semantische laag cruciaal is voor AI-agents

AI-agents, aangedreven door LLM’s, communiceren voornamelijk via natuurlijke taal. De semantische laag overbrugt de kloof tussen deze op tekst gebaseerde interacties en de onderliggende datastructuren door:

• Context en relaties te bieden die data betekenisvol maken voor LLM’s.
• Zorgen dat vragen in natuurlijke taal nauwkeurig worden vertaald naar data-operaties.
• Consistente bedrijfsdefinities te handhaven in alle AI-toepassingen.
• Ervoor te zorgen dat agents data begrijpen en gebruiken volgens de bedrijfsregels.

Universele datatoegang door semantisch begrip

De semantische laag overstijgt haar traditionele rol in BI om een universele kennisgraaf te worden die data over domeinen heen verbindt, een centrale opslagplaats van bedrijfslogica en definities van metrieken, een tolk tussen natuurlijke taal en technische implementaties, en een garant voor consistente data-interpretatie over alle tools en platformen.

Deze universaliteit past consequent hetzelfde semantische begrip, bedrijfsregels en datarelaties toe, of een zakelijke gebruiker nu data opvraagt via natuurlijke taal, een AI-agent vragen beantwoordt, een geautomatiseerd proces beslissingen neemt, of een datawetenschapper modellen bouwt.

Loskomen van tool-specifieke semantiek

Historisch gezien zorgde het direct inbedden van semantische definities in specifieke tools zoals BI-platformen voor inconsistente interpretaties over verschillende systemen. Deze aanpak leidde tot dubbele definities en bedrijfslogica, belemmerde AI-adoptie en automatisering, en beperkte het vermogen om databegrip door de hele organisatie te schalen.

De nieuwe semantische laag lost deze uitdagingen op door semantische definities te centraliseren buiten enige specifieke tool, bedrijfscontext als een service beschikbaar te maken, dynamische aanpassing van databegrip mogelijk te maken, en multimodale data-interpretatie voor AI-systemen te ondersteunen.

2. Actief worden: Van passieve opslag naar operationele hub

De transformatie van passieve BI-platformen naar actieve operationele Moderne Dataplatformen vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe organisaties hun data-assets benutten. Traditionele datalakes dienden voornamelijk als statische opslagplaatsen voor historische analyses, maar moderne platformen moeten dynamische operationele hubs worden die actief deelnemen aan bedrijfsprocessen.

Voorbij het paradigma van alleen analytics

Traditionele BI-platformen werden gekenmerkt door:

• Eenrichtings-datastroom (van operationele systemen naar datawarehouse)
• Batchgeoriënteerde verwerking
• Focus op historische analyse en rapportage
• Beperkte interactie met operationele systemen

Moderne actieve Dataplatformen transformeren datastroom en -verwerking fundamenteel door het traditionele paradigma te doorbreken. Ze maken bidirectionele datastromen mogelijk, wat zorgt voor naadloze interactie tussen verschillende systemen en toepassingen. Daarnaast ondersteunen ze realtime dataverwerking, wat onmiddellijke inzichten en besluitvorming vergemakkelijkt.

Bovendien sturen moderne actieve datalakes operationele beslissingen direct aan, door de nodige data en analyses te leveren om zakelijke acties te informeren. Uiteindelijk fungeren ze als een centraal zenuwstelsel voor de bedrijfsvoering, waarbij verschillende processen worden geïntegreerd en georkestreerd om efficiëntie en effectiviteit te stimuleren.

Operationele capaciteiten en vereisten

De verschuiving naar operationele AI-dataplatformen vereist:

Verwerking in vrijwel realtime

Streaming of bijna-realtime verwerkingsmogelijkheden zijn essentieel voor het verwerken van grote volumes en snelle datastromen in de hedendaagse activiteiten. Dit stelt het platform in staat om data te verwerken en te analyseren zodra deze binnenkomt, wat tijdige inzichten en besluitvorming mogelijk maakt. Event-driven architecturen kunnen ook helpen, omdat ze het platform in staat stellen te reageren op specifieke gebeurtenissen of veranderingen in de data, waarbij indien nodig acties of meldingen worden geactiveerd. CDC of oplossingen voor dataverplaatsing (zoals Fivetran / HVR of Airbyte) kunnen helpen om traditionele ETL en gebatchede operaties te omzeilen.

Bidirectionele integratie

Reverse ETL-mogelijkheden zijn essentieel om data opnieuw in operationele systemen te injecteren, om ervoor te zorgen dat inzichten en analyses in realtime worden gegenereerd en erop wordt gehandeld. Deze mogelijkheid stelt het actieve datalake in staat data te consumeren en operationele processen direct te beïnvloeden.

Een API-first architectuur is cruciaal omdat het direct interactie faciliteert tussen uw actieve datalake en diverse interne systemen. Deze aanpak zorgt ervoor dat u eenvoudig toegang krijgt tot data en analyses en deze kunt integreren in verschillende applicaties en services. Uiteindelijk bevordert een API-first strategie een cultuur van datagedreven besluitvorming door de uitwisseling van data te standaardiseren en te beveiligen.

Organisaties hebben geautomatiseerde mechanismen voor het delen van data nodig om de uitwisseling van data tussen verschillende systemen en applicaties te stroomlijnen. Het automatiseren van dit proces stelt organisaties in staat om handmatige dataoverdrachtfouten te verminderen, de efficiëntie te verhogen en een veilige en gecontroleerde datadeling te garanderen.

Operationele use cases voor AI-dataplatformen

Directe integratie met klantgerichte applicaties is een belangrijke use case voor actieve datalakes. Deze integratie maakt realtime datadeling en analyse mogelijk, waardoor bedrijven in staat zijn om hun klanten gepersonaliseerde ervaringen te bieden.

Een andere belangrijke toepassing zijn realtime personalisatie-engines. Deze engines gebruiken realtime data om content en ervaringen af te stemmen op individuele gebruikers, wat de betrokkenheid en tevredenheid vergroot.

Dynamische prijsbepaling en voorraadbeheer zijn use cases die profiteren van realtime data. Door marktomstandigheden en klantgedrag in realtime te analyseren, kunnen bedrijven hun prijs- en voorraadniveaus optimaliseren om de omzet en klanttevredenheid te maximaliseren.

Impact op zakelijke & technische operaties

Deze transformatie maakt directe actie op inzichten mogelijk in plaats van vertraagde reacties, evenals geautomatiseerde besluitvorming op basis van realtime data, naadloze integratie tussen analytische en operationele processen, dynamische optimalisatie van bedrijfsprocessen en realtime personalisatie van de klantervaring.

Wanneer u uw Dataplatformen meer operationeel maakt, moet u echt begrijpen dat uw platform een daadwerkelijke operationele component van uw informatiesystemen wordt, wat zorgvuldige monitoring en operationeel toezicht vereist, net als elk ander actief onderdeel in uw IS. Traditionele BI-teams zijn mogelijk niet gewend aan dit niveau van vereisten:

• Een laat geleverd dashboard is hinderlijk, maar niet gevaarlijk.
• Een verouderde klantscoring of -segmentatie kan uw online verkoop echt schaden.

3. Domeingedreven architectuur: Loskomen van traditionele beperkingen

De verschuiving van traditionele drie-lagen/medallion architecturen (Brons/Zilver/Goud of Ruw/Verfijnd/Gecureerd) naar een domeingedreven aanpak vertegenwoordigt een fundamentele heroverweging van hoe we enterprise Dataplatformen organiseren en beheren. Deze transformatie is essentieel om AI en agentic systemen op schaal mogelijk te maken.

Beperkingen van traditionele architecturen

De traditionele drie-lagen architectuur creëert verschillende uitdagingen:

Organisatorische knelpunten

Gecentraliseerde teams raken vaak overspoeld met aanvragen, wat leidt tot een trage reactie op bedrijfsbehoeften. Dit wordt verergerd door de beperkte domeinexpertise binnen deze centrale teams, waardoor het uitdagend is om effectief in te spelen op de unieke behoeften van elk bedrijfsdomein. Bovendien wordt de coördinatie tussen zakelijke en IT-stakeholders steeds complexer, wat het vermogen belemmert om snel te reageren op veranderende bedrijfsvereisten.

Technische beperkingen van moderne dataplatformen

De traditionele architectuur wordt gekenmerkt door rigide datamodellen die moeilijk mee-evolueren als reactie op veranderende bedrijfsbehoeften. De complexe afhankelijkheden tussen de lagen maken het uitdagend om individuele componenten te wijzigen of bij te werken zonder het hele systeem te beïnvloeden. Daarnaast resulteert het onvermogen van de architectuur om te optimaliseren voor specifieke use cases in een one-size-fits-all aanpak voor datatransformatie, wat inefficiënt en ineffectief kan zijn.

Schaalbaarheidsproblemen

Naarmate de organisatie groeit, schalen de middelen van het centrale team lineair, wat leidt tot meer coördinatie-overhead en moeite om de datakwaliteit op schaal te behouden. Bovendien maken de beperkingen van de traditionele architectuur het uitdagend om ontwikkeling te parallelliseren, wat het vermogen van de organisatie om efficiënt en effectief te schalen belemmert.

Domeingedreven dataproducten-aanpak

De nieuwe aanpak organiseert data rond bedrijfsdomeinen, waarbij elk domein:

Eigenaarschap en autonomie

Duidelijk domeineigenaarschap en verantwoordingsplicht zijn essentieel, zodat elk domein verantwoordelijk is voor zijn eigen acties en resultaten. Deze autonomie zorgt ervoor dat de besluitvorming binnen domeinen zelfvoorzienend is, waardoor lokale optimalisatie afgestemd op de specifieke behoeften van elk domein mogelijk is. Deze aanpak sluit direct aan bij de bedrijfsdoelstellingen, aangezien elk domein zich richt op het behalen van zijn eigen unieke doelen.

Denken in dataproducten

Organisaties behandelen data als een product, compleet met duidelijke Service Level Agreements (SLA’s) die de kwaliteit, beschikbaarheid en prestaties schetsen. Goed gedefinieerde interfaces en contracten zorgen voor naadloze integratie en consumptie van dataproducten. Ingebouwde mechanismen voor datakwaliteit en observability garanderen de integriteit van het dataproduct en vergemakkelijken de monitoring ervan. De primaire focus ligt op het begrijpen van gebruikersbehoeften en consumptiepatronen om ervoor te zorgen dat het dataproduct aan het beoogde doel voldoet.

Architectuurprincipes voor AI-dataplatformen

Deze architectuur maakt onafhankelijke domeinevolutie mogelijk, waardoor elk domein in zijn eigen tempo kan ontwikkelen, vrij van belemmerende afhankelijkheden. We stellen duidelijke grenzen en verantwoordelijkheden in om verwarring of overlapping te voorkomen. Gestandaardiseerde inter-domein communicatie zorgt voor naadloze interactie tussen domeinen, wat een samenhangend en geïntegreerd systeem bevordert. Het implementeren van een gefedereerd governance-model houdt toezicht op het gehele systeem, wat zorgt voor consistentie en coördinatie over alle domeinen heen.

Schalen mogelijk maken door middel van domeinarchitectuur

Deze aanpak maakt schalen mogelijk door:

Parallelle ontwikkeling

Onafhankelijke domeinteams werken autonoom, wat de coördinatie-overhead vermindert en snellere iteratiecycli mogelijk maakt. Deze autonomie stelt domeinspecifieke optimalisatie in staat, waarbij elk domein wordt afgestemd op zijn unieke behoeften en doelstellingen.

Duidelijke verantwoordelijkheden

Domeinteams beheren hun dataproducten en zorgen voor afstemming op specifieke domeinbehoeften. Centrale teams richten zich op de ontwikkeling van platformcapaciteiten, wat een basis biedt voor de domeinen om op voort te bouwen. Gestandaardiseerde interfaces tussen domeinen vergemakkelijken naadloze integratie, terwijl een gedeeld governance-framework zorgt voor consistentie in het hele systeem.

Flexibele evolutie

De domeingedreven aanpak stelt domeinen in staat om op verschillende snelheden te evolueren, wat onafhankelijke technologiekeuzes mogelijk maakt waar passend. Deze flexibiliteit stelt domeinen in staat te experimenteren, wat innovatie en verbetering stimuleert. Het vergemakkelijkt ook een geleidelijk moderniseringspad, waardoor domeinen zich kunnen aanpassen aan veranderende vereisten zonder het gehele systeem te ontwrichten.

Implementatieoverwegingen

Succes met domeingedreven architectuur vereist:

Organisatorische afstemming

Stel duidelijke domeingrenzen vast en stem deze af op de zakelijke doelstellingen van uw organisatie, om ervoor te zorgen dat elk domein zich richt op specifieke bedrijfsbehoeften en resultaten. Gevolmachtigde domeinteams zijn essentieel, aangezien zij verantwoordelijk zijn voor het nemen van beslissingen en acties binnen hun respectievelijke domeinen. Een gebalanceerde verdeling van verantwoordelijkheden tussen centrale en domeinteams is cruciaal, waarbij wordt gegarandeerd dat elk team verantwoordelijk is voor zijn eigen acties en resultaten. Creëer sterke communicatiekanalen om samenwerking en coördinatie tussen teams te vergemakkelijken en ervoor te zorgen dat informatie naadloos over de domeinen stroomt.

Technische standaarden en tooling

• Om naadloze integratie en data-uitwisseling tussen domeinen te garanderen, moeten gedeelde datacontracten worden gedefinieerd en overeengekomen.
• Standaard integratiepatronen moeten worden opgesteld om het integratieproces te vereenvoudigen en de complexiteit te verminderen. Gemeenschappelijke kwaliteitsmetrieken zijn noodzakelijk om ervoor te zorgen dat dataproducten over alle domeinen heen aan de vereiste normen voldoen.
• Een uniform metadatabeheersysteem is essentieel voor het behouden van een consistent databegrip in de hele organisatie.
• Moderne Data Governance draait niet langer alleen om regels en PowerPoint, maar ook om robuuste tooling en platformbetrokkenheid om engineers en zakelijke gebruikers te helpen naadloos met data te werken.
• De interne marktplaatsen van Dataplatformen worden steeds meer de standaard voor het verpakken en leveren van dataproducten aan interne stakeholders, net zoals dat voor externe gebruikers het geval zou kunnen zijn.

Governance-framework

Een gefedereerd governance-model is noodzakelijk om toezicht te houden op het hele systeem, wat zorgt voor consistentie en coördinatie over alle domeinen. Duidelijke beslissingsrechten moeten worden gedefinieerd om verwarring of overlapping tussen domeinen te voorkomen. Gestandaardiseerde kwaliteitsmaatregelen zijn essentieel om ervoor te zorgen dat dataproducten over de domeinen heen aan de vereiste normen voldoen. Cross-domein coördinatiemechanismen moeten worden opgezet om samenwerking te vergemakkelijken en te garanderen dat domeinen effectief samenwerken.

Deze aanpak creëert een veerkrachtiger, schaalbaarder en wendbaarder dataplatform dat de uiteenlopende behoeften van moderne ondernemingen beter kan ondersteunen, in het bijzonder in de context van de inzet van AI en agentic systemen.

Mijn standpunt

Ik wil duidelijk maken dat de oplossing niet echt ligt in de adoptie van enige datamodelleringstechnieken (entiteit-relatiemodel, sterschema, snowflakeschema en andere datavaults—die vandaag de dag meer problemen lijken te veroorzaken dan op te lossen), maar meer in de data-architectuur die ontwerpprincipes van digitale platformen hergebruikt, waarbij pizza-teams, API’s en wendbaarheid (agility) fundamenteel waren om echte ‘time-to-value’ te realiseren.

4. AI-dataplatformen: Van datakwaliteit naar data observability

De toenemende prevalentie van bijna-realtime data en enorme volumes heeft traditionele benaderingen van datakwaliteit ineffectief gemaakt. Om deze uitdagingen aan te pakken, moeten Moderne dataplatformen geavanceerde capaciteiten integreren die de datakwaliteit en -integriteit waarborgen. Specifiek vereisen deze platformen end-to-end zichtbaarheid over de hele data-waardeketen, wat het mogelijk maakt om data van de bron naar de eindbestemming te volgen. Deze zichtbaarheid is cruciaal om datakwaliteitsproblemen snel te identificeren en aan te pakken.

Geautomatiseerde kwaliteitstesten en anomaliedetectie zijn eveneens essentiële onderdelen van Moderne dataplatformen. Deze functies maken de identificatie van datakwaliteitsproblemen in realtime mogelijk, waardoor snelle corrigerende maatregelen kunnen worden genomen. Verder zijn geavanceerde monitoringcapaciteiten nodig om proactief potentiële problemen te identificeren voordat ze de datapijplijn beïnvloeden. Deze proactieve benadering zorgt ervoor dat datakwaliteitsproblemen worden aangepakt voordat ze stroomafwaartse applicaties of gebruikers beïnvloeden.

Uitgebreide data lineage (data-afkomst) en impactanalyse zijn ook kritieke componenten van Moderne dataplatformen. Deze mogelijkheden bieden een gedetailleerd inzicht in hoe data door het systeem stroomt, wat de identificatie van de hoofdoorzaak van datakwaliteitsproblemen en de impact daarvan op stroomafwaartse applicaties mogelijk maakt. Dit inzicht is essentieel voor het nemen van geïnformeerde beslissingen over datakwaliteit en voor het optimaliseren van dataverwerkingsworkflows om de hoogste niveaus van data-integriteit te garanderen.

Als u echt meer wilt weten over Data Observability, kijk dan eens naar pure players zoals Sifflet Data (mijn favoriet, ja, het is Frans) of Monte Carlo Data.

5. Uw ongestructureerde data is gewoon… Data

In het tijdperk van AI en Agentic systemen, wordt het onderscheid tussen gestructureerde en ongestructureerde data in toenemende mate irrelevant. AI-agents, met hun geavanceerde capaciteiten, kunnen naadloos beide soorten data verwerken en analyseren, waardevolle inzichten extraheren en weloverwogen beslissingen nemen. Daarom moeten organisaties een eenduidige benadering van datamanagement aannemen, waarbij ongestructureerde data met hetzelfde niveau van belang en striktheid wordt behandeld als gestructureerde data. De recente overname van Datavolo door Snowflake laat zien hoe platformen zich voorbereiden op deze aanpak.

Waarom datamanagement verenigen?

AI-agents zijn agnostisch ten opzichte van datastructuren. Ze kunnen gebruikmaken van geavanceerde technieken zoals Natural Language Processing (NLP) en Machine Learning (ML) om betekenis en waarde te halen uit zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Door datamanagement te verenigen, kunnen organisaties het volledige potentieel van hun data-assets ontsluiten, waardoor AI-agents alle beschikbare informatie kunnen benutten voor besluitvorming.

Hoe u verenigd datamanagement bereikt

• Verenigde dataplatformen: Organisaties moeten gebruikmaken van Moderne dataplatformen die zowel gestructureerde als ongestructureerde data naadloos aankunnen. Deze platformen moeten een verenigd beeld bieden van alle data-assets, ongeacht hun structuur, zodat AI-agents toegang hebben tot data uit een enkele bron en deze kunnen analyseren.
• Verenigde bedrijfsmodellen: Dezelfde beveiligingsprotocollen, data governance-beleidsregels en operationele processen moeten worden toegepast op zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Dit garandeert consistentie en naleving over alle data-assets heen, ongeacht hun structuur.
• Geïntegreerd datamanagement: Bij het gebruik van gespecialiseerde componenten zoals vectordatabases voor ongestructureerde data, moet het beheer daarvan worden geïntegreerd in het overkoepelende dataplatform. Dit garandeert dat alle data-assets op een gecoördineerde en consistente manier worden beheerd.

Door een verenigde aanpak voor datamanagement te adopteren, kunnen organisaties hun AI-agents in staat stellen het volledige spectrum van hun data-assets te benutten, wat innovatie stimuleert en nieuwe groeikansen ontsluit.

Voorbereiden op AI en Agentic systemen

Infrastructuurvereisten

Universele opslag: Het dataplatform van 2025 moet op een efficiënte manier zowel gestructureerde als ongestructureerde data kunnen verwerken. Dit is essentieel om de diverse datatypes en -bronnen te huisvesten waar moderne ondernemingen mee te maken hebben.

Voor een gestructureerd formaat zal 2025 zeker laten zien dat Iceberg de nieuwe open de facto standaard wordt voor multi-/hybride cloud gestructureerde dataopslag.

Alleen geavanceerde Dataplatformen kunnen een universele en altijd beheerde dataopslag garanderen voor zowel gestructureerde als ongestructureerde data.

Verwerking in vrijwel realtime: Het vermogen om in vrijwel realtime toegang te krijgen tot data en deze te verwerken, is een kritieke vereiste voor het dataplatform van 2025. Deze capaciteit stelt organisaties in staat om tijdige en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de meest actuele data.

Semantisch begrip: Het dataplatform van 2025 moet over geavanceerde capaciteiten voor semantisch begrip beschikken. Dit omvat het vermogen om de context en relaties tussen verschillende data-elementen te begrijpen. Dit begrip is cruciaal om slimmere en meer contextbewuste dataverwerking mogelijk te maken.

Evolutie van governance

Het governance-model evolueert van een gecentraliseerd naar een gefedereerd model, waarbij:

De IT-afdeling verantwoordelijk is voor het beheer van de platforminfrastructuur, wat zorgt voor de stabiliteit en schaalbaarheid.

Individuele domeinen een hoge mate van autonomie krijgen, waardoor ze beslissingen kunnen nemen die het beste aansluiten bij hun specifieke behoeften en doelstellingen. Gedeelde governance-regels worden opgesteld om consistentie en afstemming over alle domeinen te waarborgen, wat een samenhangend en geïntegreerd systeem bevordert. Verplichte datacatalogisering en kwaliteitsrapportage worden afgedwongen, zodat alle dataproducten aan de vereiste normen voldoen en goed gedocumenteerd zijn.

Er duidelijke datacontracten worden afgesloten tussen domeinen, zodat data op een gestandaardiseerde en veilige manier wordt uitgewisseld.

Om ervoor te zorgen dat moderne governance niet alleen uit regels en PowerPoints bestaat, moet het worden afgedwongen in de kern van uw dataplatform. Dit wordt Gefedereerde Computational Governance genoemd, wat omvat:

• Standaarden als code
• Beleid als code
• Geautomatiseerde testen
• Geautomatiseerde monitoring

Hoewel een robuust platform essentieel is, is de beveiliging van de in- en output ervan van het grootste belang, vooral bij nieuwe technologieën. Leer meer over de details van Generatieve AI data governance.

AI-dataplatformen: De weg vooruit

Om samen te vatten wat we zojuist hebben besproken: organisaties moeten zich richten op verschillende kerngebieden om hun Dataplatformen voor te bereiden op AI en agentic systemen:

Industrialisatie

• Volledige CI/CD-integratie
• Geautomatiseerd infrastructuurbeheer
• Gestandaardiseerde deploymentprocessen
• Gefedereerde Computational Governance

Datasynchronisatie

• Kijk verder dan traditionele ETL
• Implementeer realtime datasynchronisatie
• Benut cloud-native ingestie-oplossingen

Toegankelijkheid

• Semantische laag binnen het dataplatform
• Implementeer ‘chat met uw data’-mogelijkheden
• Maak queries in natuurlijke taal mogelijk
• Ondersteun tekst-naar-SQL-functionaliteit

Een overgang naar moderne dataplatformen

De overgang naar AI- en agentic-ready Dataplatformen vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in enterprise data-architectuur. Succes vereist dat organisaties verder kijken dan het traditionele BI-gerichte denken en een meer dynamische, onderling verbonden en semantisch rijke benadering van datamanagement omarmen. De platformen van 2025 zullen niet alleen data opslaan en analyseren – ze zullen actief deelnemen aan het AI- en agentic-ecosysteem van de organisatie, wat nieuwe niveaus van automatisering, inzicht en innovatie mogelijk maakt.