Microsoft Partner badge
Salesforce Partner badge
Qlik Partner badge
Werken Bij
Support
Growteq logo
Kennismaken
BUSINESS INTELLIGENCE

Data en AI: de basis voor slimme bedrijfsvoering en innovatie

Data en AI vormen samen een steeds belangrijkere motor achter moderne organisaties. Bedrijven verzamelen vandaag meer data dan ooit, maar pas wanneer die data betrouwbaar, toegankelijk en goed georganiseerd is, ontstaat er echte waarde. Juist daarom is goede data cruciaal voor AI: zonder sterke datafundering blijven inzichten oppervlakkig, voorspellingen onnauwkeurig en automatisering beperkt.

Met data & AI kunnen organisaties bedrijfsprocessen verbeteren, sneller inzichten verkrijgen en beter onderbouwde beslissingen nemen. Van rapportages en voorspellende analyses tot procesautomatisering en slimmere klantinteracties: AI in zakelijke data helpt bedrijven om informatie om te zetten in concrete actie.

Microsoft plaatst AI centraal in digitale innovatie. Maar om het volledige potentieel van AI te benutten, is een slimme datastrategie onmisbaar. Door data sneller vindbaar te maken, te optimaliseren en slim met elkaar te verbinden, leggen organisaties de basis voor succesvolle digitale transformatie met data en AI. Zo worden data en AI niet alleen technologische ontwikkelingen, maar een directe aanjager van groei, efficiëntie en concurrentiekracht.

AI en Microsoft
AI en Salesforce
Ricardo aan bureau

Download de whitepaper over AI en data

Generatieve AI heeft zijn intrede gedaan in het dagelijks werk – van tekst en beeld tot code en klantinteractie. Maar na de eerste golf van experimenten realiseren steeds meer organisaties zich: zonder betrouwbare data, duidelijke governance en technische inbedding blijft AI een losse belofte.

In deze whitepaper lees je hoe je als organisatie AI structureel en verantwoord kunt inzetten. Niet als magische tool, maar als verlengstuk van een volwassen datastrategie.

Deze whitepaper geeft je in één overzicht:

Waarom betrouwbare data de vergeten voorwaarde is voor succesvolle AI

Hoe je met Large Language Models waarde creëert op je eigen data

Voorbeelden van succesvolle AI implementaties binnen het MKB en corporate

Hoe AI en datastrategie onlosmakelijk verbonden zijn

Praktische adviezen waar en hoe je het beste kunt beginnen met AI in jouw organisatie

AI & data whitepaper downloaden

Je hoeft je gegevens niet achter te laten.

Mockup Whitepaper Salesforce
Wilco in overleg

Business Intelligence en AI combineren

Steeds meer organisaties combineren business intelligence en AI om meer waarde uit hun data te halen. Waar Business Intelligence vooral zorgt voor dashboards, rapportages en inzicht in prestaties, voegt AI een extra laag toe in de vorm van voorspellingen, automatisering en snellere interpretatie van data.

Met AI data analyse kunnen organisaties patronen en afwijkingen sneller herkennen. Denk bijvoorbeeld aan:

  • AI in dashboards

  • voorspellende analyses

  • automatische inzichten

Zo versterken BI en AI elkaar. BI brengt structuur en overzicht in data, terwijl AI helpt om data toegankelijker te maken en sneller tot relevante inzichten te komen. Daarbij geldt wel steeds hetzelfde uitgangspunt: goede data is cruciaal voor goede AI. Zonder een logisch, consistent en begrijpelijk datamodel blijft de kwaliteit van AI-uitkomsten beperkt.

Verschillende manieren om AI in BI toe te passen

Binnen Power BI en Microsoft Fabric zijn er verschillende manieren om AI toe te passen. Organisaties kunnen hierbij kiezen voor een aanpak die past bij hun dataomgeving, informatiebehoefte en mate van volwassenheid.

1. Copilot in Power BI
Met Copilot kunnen gebruikers data in natuurlijke taal bevragen. Op basis van het datamodel genereert Power BI vervolgens analyses of visualisaties. Dit kan helpen om BI toegankelijker te maken voor een bredere groep gebruikers.

2. Fabric Semantic Model Agent
De Fabric Semantic Model Agent werkt direct op het semantische datamodel. Daardoor kan AI gerichter antwoorden geven op basis van definities, relaties en KPI’s binnen het model.

3. MCP Server
Met een MCP server kan een AI-model gekoppeld worden aan het BI-model en andere databronnen. Zo ontstaat meer context voor AI-toepassingen binnen de organisatie.

Deze verschillende mogelijkheden laten zien dat er meerdere manieren zijn om business intelligence en ai samen te brengen. Welke aanpak het beste past, hangt af van de use case, de datavolwassenheid van de organisatie en de manier waarop AI gebruikt moet worden. Wat in alle gevallen telt, is een goede voorbereiding van het datamodel en duidelijke context voor AI.

Verken de mogelijkheden

Data & AI in Microsoft

Data verzamelen is pas het begin. De echte waarde ontstaat wanneer organisaties data omzetten in inzichten, procesverbetering en voorspellend vermogen. AI speelt daarin een belangrijke rol, maar werkt alleen goed als de basis op orde is. Daarom is een sterke datastrategie voor AI onmisbaar.

Een goed ingericht dataplatform voor AI en een duidelijke data architectuur voor AI zorgen ervoor dat data betrouwbaar, toegankelijk en bruikbaar is voor analyses en AI-toepassingen.

Het Microsoft data AI-ecosysteem is hiervan een goed voorbeeld. Met oplossingen als Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse Analytics en Power BI kunnen organisaties data verzamelen, verwerken, analyseren en verrijken met AI in één samenhangende omgeving.

Microsoft Fabric speelt hierin een centrale rol als platform voor moderne data-analyse en AI. Zo helpt Microsoft organisaties om data niet alleen beschikbaar te maken, maar ook slimmer te benutten voor betere inzichten en besluitvorming.

 

AI Agents in Salesforce

Salesforce zet volop in op AI met slimme agents die sales-, service- en marketingteams versterken. Agentforce Agents analyseren klantinteracties en triggers automatisch en zetten zelfstandig de juiste vervolgstappen in gang. Ze zijn 24/7 beschikbaar via meerdere kanalen en geven consistente, betrouwbare antwoorden die aansluiten bij jullie bedrijfsrichtlijnen. Voor complexere vragen schakelen ze vervolgens soepel over naar een menselijke collega.

Jessy met collega

AI in de praktijk ervaren?

De kansen rondom Data & AI zijn enorm – maar waar begin je, en welke toepassingen leveren écht iets op? Is jouw dataplatform klaar voor AI? En hoe pas je AI toe op een manier die werkt voor jouw organisatie? Het begint met een eerste stap. Bijvoorbeeld met de AI Workshop van Growteq.

Daarin ontwikkelen we samen een gerichte AI-oplossing rond één duidelijke use case. We houden het klein en doelgericht, zodat je snel resultaat ziet en direct leert hoe AI waarde kan toevoegen binnen jouw organisatie.

Neem contact op en ontdek de mogelijkheden van AI

Wellicht herkent u een van deze vraagstukken.

Inmiddels hebben wij ruime ervaring opgedaan met AI in de Microsoft omgeving en daarbuiten. Wij staan ook u graag te woord bij vragen of opmerkingen.

Met data en AI wordt de combinatie bedoeld van dataverzameling, data-analyse en kunstmatige intelligentie om betere inzichten en beslissingen mogelijk te maken.

Data vormt de basis: organisaties verzamelen informatie uit systemen zoals ERP, CRM of andere applicaties. AI helpt vervolgens om deze data te analyseren, patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Samen maken data en AI het mogelijk om dashboards slimmer te maken, processen te automatiseren en sneller inzichten uit bedrijfsdata te halen.

Starten met AI begint niet bij de technologie, maar bij een sterke datafundering en duidelijke datastrategie. Eerst breng je relevante databronnen in kaart en richt je een goed dataplatform in, bijvoorbeeld met een datawarehouse of Microsoft Fabric. Vervolgens maak je data inzichtelijk met dashboards en rapportages. Pas daarna voeg je AI-toepassingen toe, zoals voorspellende analyses, automatische inzichten of Copilot. Een goed ingericht datamodel is daarbij essentieel voor succesvolle AI.

Copilot in Power BI werkt op basis van het semantische datamodel van een Power BI-omgeving. Om Copilot goed te laten functioneren, moeten een aantal stappen worden doorlopen:

  • een Power BI of Microsoft Fabric omgeving met Copilot-ondersteuning

  • een goed ingericht datamodel met duidelijke relaties en KPI-definities

  • het optimaliseren van het model voor AI (ook wel Prep for AI)

  • het instellen van toegangsrechten en governance

Wanneer Copilot is geconfigureerd, kunnen gebruikers vragen stellen in natuurlijke taal en automatisch analyses of visualisaties laten genereren.

Er zijn verschillende manieren om AI toe te passen binnen BI-omgevingen, bijvoorbeeld:

Copilot in Power BI
Hiermee kunnen gebruikers dashboards en data in natuurlijke taal bevragen.

Fabric Semantic Model Agents
AI-agents die direct werken op het semantische datamodel van Power BI.

AI via externe modellen of protocollen
Bijvoorbeeld via een MCP server, waarmee AI-modellen toegang krijgen tot bedrijfsdata en BI-modellen.

Welke oplossing het beste past, hangt af van de datastructuur, beveiligingseisen en de gewenste AI-functionaliteiten.

Growteq ondersteunt organisaties bij het ontwerpen, implementeren en optimaliseren van data- en AI-oplossingen.

Onze diensten omvatten onder andere:

  • datastrategie en data-architectuur

  • implementatie van datawarehouses en dataplatformen

  • ontwikkeling van Power BI dashboards en rapportages

  • implementatie van AI in BI-omgevingen

  • inrichting van Microsoft Fabric en Azure data-oplossingen

  • begeleiding bij AI-adoptie en governance

Daarnaast bieden wij consultancy, implementatie en optimalisatie om ervoor te zorgen dat data en AI daadwerkelijk waarde opleveren voor de organisatie.

De tijd die nodig is om AI te integreren in een BI-omgeving hangt af van de bestaande data-architectuur en datakwaliteit.

In veel organisaties kan een eerste AI-toepassing relatief snel worden gerealiseerd:

  • enkele weken wanneer een goed datamodel en BI-omgeving al aanwezig zijn

  • enkele maanden wanneer eerst een dataplatform of datawarehouse moet worden ingericht

Vaak starten organisaties met een pilot of proof-of-concept, waarna AI stapsgewijs verder wordt geïntegreerd in dashboards en bedrijfsprocessen

Growteq biedt verschillende soorten ondersteuning, waaronder onderhoud, training en voortdurende ondersteuning voor het oplossen van problemen en het aanpassen van AI in Power BI aan uw veranderende bedrijfsbehoeften.Â