Fit for AI (en waarom datastrategie vóór AI-strategie komt)
AI en machine learning bieden innovatiekansen voor bedrijven, maar veel zijn onvoorbereid vanwege een gebrek aan geprioriteerde datastrategie.
AI en machine learning bieden innovatiekansen voor bedrijven, maar veel zijn onvoorbereid vanwege een gebrek aan geprioriteerde datastrategie.
Business intelligence (bi) verzamelt data rondom gebeurtenissen en activiteiten die invloed hebben op de organisatie met als doel het combineren van deze gegevens voor waardevolle inzichten.
Iedere organisatie verzamelt dagelijks grote hoeveelheden data. Dat geldt zeker ook voor mkb-bedrijven. Maar wat doen ze ermee?
Succesvolle bedrijven gebruiken data niet alleen om te bepalen hoe ze hebben gepresteerd. Ze zijn ook in staat om onderbouwd te voorspellen wat er gaat gebeuren. Kunt u dat ook?
Veertig procent van de grote Nederlandse organisaties heeft onvoldoende inzicht in hun processen. Opvallend is dat dit niet komt door een gebrek aan data, maar juist door te veel data.
De stap naar meer data-gedreven werken vraagt veel van het leiderschap, niet alleen áchter de schermen, maar vooral ook in de spotlights.
Sneller, beter, nauwkeuriger is het motto van veel mkb-bedrijven. Het succes daarvan hangt samen met arbeidskrapte, inflatie en andere uitdagingen.
In een wereld van voortdurende technologische vooruitgang is effectief datamanagement als het leggen van een dynamische puzzel.
Migreren naar een nieuw analytics-platform is niet iets dat je zomaar ‘even’ doet. Er zijn een aantal belangrijke aandachtspunten.
De meeste organisaties zijn intussen wel bezig met data-analyse, maar nog niet alle projecten leveren de gewenste businesswaarde op. Wat zijn de grootste struikelblokken en hoe kunnen we ze omzeilen?