Databricks
Maak je data klaar voor AI met Databricks en Incentro. Eén open platform voor data engineering, analytics, governance en AI.
AI is maar zo goed als de data waarop het draait. Databricks brengt data, analytics en AI samen op één open platform. Zo maak je versnipperde data bruikbaar, betrouwbaar en toegankelijk voor iedereen die ermee moet werken, van data engineers en analisten tot AI-agents.
Samen met Databricks helpen we je om van een landschap vol datasilo’s naar één stevig datafundament te gaan. Zodat je niet alleen méér met data kunt doen, maar vooral sneller van data naar actie komt.
Voordelen van Databricks
Eén plek voor data en AI
Data engineering hier, analytics daar en AI weer ergens anders? Dat wordt al snel een dure puzzel. Databricks brengt data ingestion, verwerking, analytics, machine learning en AI samen op één platform. Minder losse tools en koppelingen, meer samenhang — en één fundament waarop je verder kunt bouwen.
Betrouwbare data voor mens én agent
Een dashboard kan nog wachten tot iemand een fout ontdekt. Een autonome AI-agent liever niet. Met Unity Catalog beheer je centraal wie en wat toegang heeft tot welke data, inclusief lineage, auditing en policies. Zo weten mensen én agents welke data ze mogen gebruiken en waar die vandaan komt.
Open by design
Je data hoort niet gevangen te zitten in één technologiestack. Databricks is gebouwd rond open technologie en open dataformaten zoals Delta Lake en Apache Iceberg. Dat geeft je de vrijheid om verschillende tools en clouds te combineren en je architectuur te blijven ontwikkelen zonder alles opnieuw te moeten bouwen.
Van batch naar realtime
Een agent die handelt op de werkelijkheid van gisteren is niet heel autonoom, vooral achterhaald. Met Databricks kun je batch- en streamingdata samenbrengen en continu verwerken. Zo krijgen analytics, applicaties en AI-agents toegang tot actuele informatie wanneer die ertoe doet.
Waarom Databricks?
Eerst je data, dan de magie
Iedereen wil iets met AI. Maar als je data verspreid staat over databases, applicaties, spreadsheets en oude datawarehouses, kom je vroeg of laat dezelfde problemen tegen: waar staat de juiste data? Kunnen we die vertrouwen? Wie mag erbij? En hoe krijgen we haar snel genoeg op de juiste plek?
Databricks pakt dat probleem bij de basis aan. De lakehouse-architectuur combineert de schaalbaarheid en flexibiliteit van een data lake met de betrouwbaarheid en structuur van een data warehouse. Daarbovenop brengt Databricks data engineering, analytics, governance en AI samen.
Het resultaat: geen verzameling losse AI-experimenten, maar een datafundament waarop je kunt blijven bouwen.
Eén waarheid, ook voor je AI-agents
AI-agents hebben context nodig. Niet alleen toegang tot data, maar ook een eenduidig beeld van wat die data betekent. Anders werkt het dashboard met de ene definitie van ‘klant’, finance met een andere en trekt je agent vrolijk een derde conclusie.
Databricks brengt data uit verschillende bronnen samen tot één gedeelde werkelijkheid voor mensen, applicaties en agents. Zo baseert iedereen zijn analyses, beslissingen en acties op dezelfde actuele informatie.
Dat wordt belangrijker naarmate AI autonomer wordt. Want een agent die zelfstandig handelt, moet niet alleen snel bij de data kunnen. Hij moet vooral de juiste data op de juiste manier begrijpen.
Van datasilo naar AI-ready datafundament
We helpen je niet alleen met de technologie van Databricks, maar vooral met wat ervoor en erna komt. We brengen je databronnen samen, richten een schaalbare lake house-architectuur in, bouwen betrouwbare data pipelines en zorgen dat governance vanaf het begin goed geregeld is.
Daarna kan het echt leuke werk beginnen: analytics die wél op actuele data draaien, machine-learningmodellen die naar productie kunnen en AI-agents die beschikken over de context die ze nodig hebben om echt werk uit handen te nemen.
Ideaal voor: organisaties met versnipperde data, verouderde datawarehouses of complexe datapipelines die een schaalbaar fundament willen leggen voor analytics, AI en Agentic AI.
