Hoe AI jouw dataplatform versterkt

AI vervangt je dataplatform niet; het vergroot de waarde ervan wanneer het platform is ontworpen voor betrouwbare toegang, governance en schaalbare operaties. In dit webinar tonen we beslissers hoe ze een bestaand dataplatform kunnen omvormen tot een AI-enablementlaag die meetbare resultaten oplevert: snellere inzichten, betere self-service, minder handmatig werk en nieuwe “AI-first” ervaringen voor business teams.

We bespreken een praktische set use cases en de bijbehorende platformcapaciteiten:

• Chat met je data voor besluitvorming: bouw ChatGPT-achtige ervaringen op interne documenten en gecureerde datasets.
• Embeddings, vectors en semantisch zoeken: waarom vectors belangrijk zijn, hoe “embedding pipelines” eruitzien en hoe vector databases/indexen semantische ontdekking, aanbevelingen en betere retrieval voor RAG mogelijk maken. We vergelijken platform-native opties (zoals Fabric vector database concepten) met lakehouse-implementaties.
• AI-ondersteunde ontwikkeling voor datateams: hoe copilots notebooks, transformaties en analytics versnellen—met behoud van betrouwbaarheid via standaarden, code reviews en testing.
• Classificatie & verrijking op schaal: gebruik AI om data (tickets, e-mails, feedback, contracten) te labelen, routeren en verrijken, en integreer de resultaten in beheerde modellen voor BI en operationele processen.

Wat neem je mee:

een duidelijk beslissingskader voor waar AI past binnen je platform, wat je eerst moet prioriteren (governance, lineage, security, evaluatie) en een realistische roadmap van pilot naar productie. We tonen ook waar gerichte consultancy de snelste ROI oplevert, zoals use-case selectie, referentiearchitectuur, embedding/vector design, RAG-evaluatie en het opzetten van een schaalbaar operating model.