De 4 essentiële bouwstenen van een AI-ready dataplatform

Inhoudsopgave

Waarom een dataplatform de basis is
Maar welk dataplatform moet je hebben?
De vier essentiële bouwstenen
Bouwstenen: ✅ - en nu?

Voor elke actie en voor elk proces is er tegenwoordig wel een slimme AI-tool. Je neemt een abonnement op ChatGPT voor je team, laat Copilot implementeren en voor je het weet werkt je bedrijf met minstens tien verschillende AI-tools. En nog steeds levert dit je niet de waarde en tijdsbesparing waarop je hoopte. Dat ligt waarschijnlijk aan je fundering - je dataplatform.

Deze blog gaat over die fundering: de vier bouwstenen die ervoor zorgen dat jouw dataplatform AI-ready is. Zonder deze vier bouwstenen werkt AI wel (een beetje), maar levert ‘t niet de waarde die echt het verschil maakt binnen je bedrijf. Zelf checken of je deze basis al op orde hebt? In deze blog lees je er alles over.

Waarom een dataplatform de basis is

Veel bedrijven hebben hun data verspreid staan over tientallen systemen. Klantgegevens in een CRM, voorraad in een ERP en transacties in het e-commerce platform. Allemaal losse eilandjes, die niet aan elkaar gekoppeld zijn of samenwerken. En dat werkt prima, zolang mensen handmatig rapporten maken of standaard dashboards gebruiken. Maar zodra je handmatige processen wilt laten overnemen door AI, is dat onmogelijk.

AI heeft namelijk twee dingen nodig: toegang tot alle relevante data én die data ontvangen in een vorm die het begrijpt. Geen losse Excel-bestanden, geen handmatige exports en geen databases die alleen op vrijdag om 18:00 uur syncen. Een modern dataplatform brengt al je data samen op één plek en zorgt ervoor dat alles in de juiste formats gegoten wordt: het maakt je data beschikbaar als single source of truth.

Maar welk dataplatform moet je hebben?

De keuze voor een dataplatform hangt af van wat jouw bedrijf doet en waar je naartoe wilt in de toekomst. Snowflake is bijvoorbeeld een dataplatform dat gespecialiseerd is in het bieden van structuur in de data en heeft een hoop functionaliteit om data te ontsluiten en te modelleren. AWS Redshift en Azure Synapse zijn cloud-native oplossingen die sterk zijn in schalen en integreren met andere services. Google heeft ook een platform, maar staat vaak iets minder centraal in de markt.

Wij werken graag met Snowflake, omdat het onafhankelijk is en zich echt focust op data. Dat maakt je minder afhankelijk van één cloudpartij. Maar bij sommige klanten past AWS of Azure beter, bijvoorbeeld omdat ze al sterk ingebed zijn in die ecosystemen. Het belangrijkste wat je moet meenemen in je keuze, is dat je platform schaalbaar is, dat je teams ermee kunnen werken en dat het aansluit op je ambities.

De vier essentiële bouwstenen

Met de aanschaf van een dataplatform leg je de basis voor alle toffe dingen die AI kan doen. Het is het fundament, maar daar moet je op bouwen om er een succes van te maken.

1. Centralisatie: alles op één plek

Gegevens uit je ERP, CRM en e-commerceplatform moeten naar één centrale plek gebracht worden. Daar worden ze gestructureerd en vindbaar gemaakt. Dat betekent dat je datapipelines inricht die zorgen dat informatie realtime (of in ieder geval frequent genoeg) doorstroomt.

Zonder die centralisatie blijf je alsnog jongleren met losse systemen. Het gevolg? Agents of AI-modellen krijgen incomplete informatie, gaan zelf aannames doen of stoppen halverwege omdat ze niet bij de juiste data kunnen.

2. Toegankelijkheid via API's en Model Context Protocol

Data centraliseren is stap één, daarna moet je zorgen dat die data en de vaardigheden van je systemen ook écht bruikbaar zijn voor AI. Dat doe je met API's en met Model Context Protocol (MCP).

MCP is een relatief nieuwe standaard en je kan het zien als een soort USB-C-poort voor AI-agents. Wil een agent bijvoorbeeld iets wijzigen in je CRM? Met MCP krijgt die agent direct een gestandaardiseerde gereedschapskist met alle mogelijkheden en handleidingen. Orders plaatsen, klanten updaten, voorraad aanvullen: zonder MCP blijft AI passief kijken, met MCP stapt het 't veld op en speelt mee.

3. Datakwaliteit: van bron tot besluit

Je hebt niks aan de beste AI-tool ter wereld, als de kwaliteit van je data niet goed is. Klanten typen soms rare dingen in formulieren, systemen stoppen soms met syncen en mensen maken tikfouten – allemaal vervuiling van jouw data. Daarom bouw je checks en validaties in die dit opvangen. Standaardiseer formats, dwing validaties af (bijvoorbeeld telefoonnummer-lengte), vul ontbrekende velden aan waar mogelijk en anonimiseer waar nodig.

4. Kennis in huis: eigenaarschap en expertise

Succesvolle AI begint met mensen – zonder kennis en draagvlak van diegene die ermee werken, kan je echte impact wel op je buik schrijven. Daarom is in-house kennis de vierde bouwsteen. Zorg voor data-stewards die eigenaar zijn van bepaalde datasets, train teams in data-thinking en documenteer domeinkennis in een centrale knowledge base zodat iedereen weet waar wat staat en hoe het werkt.

Bouwstenen: ✅ - en nu?

Een dataplatform met deze vier bouwstenen op orde is de eerste en belangrijkste pijler van AI readiness. Bouwstenen op orde? Dan pas is het tijd om naar de andere twee pijlers van AI-readiness te kijken: technologie en mensen & processen. Bij technologie gaat het dus niet alleen om een goed ingericht dataplatform, maar ook om de rest van je IT-landschap en hoe je omgaat met compliance, security en governance.

Daarnaast moet je aan de slag met de pijler mensen & processen. Voor succesvolle AI-agents heb je adoptie, training, change management en duidelijke rollen nodig. Je teams moeten snappen waarom AI ingezet wordt, wat het oplevert en hoe ze ermee werken. Zonder draagvlak en kennis blijft zelfs de beste techniek steken in pilots die nergens toe leiden.

Pas als alle drie de pijlers op elkaar zijn afgestemd, wordt AI een strategische versneller, in plaats van een dure hobby. En daar begint het échte werk.