AI-gedrevendata-analyse

Wij maken data toegankelijk voor het hele team — niet alleen voor data scientists. Natural-language queries op jouw datawarehouse, predictive modellen voor business decisions.

• Predictive analytics

  Churn-, demand- en pricing-modellen op basis van historische data.

• Anomaly detection

  Realtime detectie van afwijkingen in sales, traffic of operational metrics.

• Natural-language BI

  Stel vragen aan jouw datawarehouse in gewoon Nederlands — antwoord met chart.

• Customer segmentation

  AI-clustering van klanten voor gerichte marketing en product-development.

• Recommendation engines

  Product- en content-recommendations op basis van gedrag + collaborative filtering.

• Forecasting

  Sales-, inventory- en revenue-forecasts met confidence intervals.

1. 01

   Data audit

   Beschikbare bronnen, kwaliteit en gaps in kaart. Datawarehouse-strategie.

2. 02

   Use case

   Eerste model: hoge business-waarde + voldoende data om te trainen.

3. 03

   Build

   Model in dbt/Python, evaluation op historical data, integratie in productie.

4. 04

   Productize

   Embed in BI-tooling (Tableau, Looker, Metabase) of als API voor product-team.

• 1-3 productive ML modellen
• Natural-language interface op DWH
• Monitoring + retraining-pipeline
• Documentatie + team enablement
• Volgende-fase roadmap

• Welke datawarehouse?

  BigQuery, Snowflake of Redshift voor scale. Postgres + dbt voor sub-1TB. Geen vendor lock-in als het niet hoeft.

• Hoe veel data is nodig?

  Voor classificatie 1k+ gelabelde voorbeelden. Voor forecasting 2+ jaar historie. Voor recommendations 10k+ users + 100k+ events.

• Wat met biases?

  Bias audits voor productie, regular re-training, fairness metrics in monitoring. Belangrijker dan modelaccuracy in HR/finance use cases.

• AI-strategie & implementatie →
• Chatbots & virtuele assistenten →
• Procesautomatisering & workflows →