Data & AI
Van losse bronnen
naar cijfers
waar je op stuurt
Van data-architectuur en data engineering tot dashboards en AI. Wij kijken eerst hoe volwassen jullie datahuishouding is, en bouwen daarna wat er echt nodig is.
Voorspellen kan pas
als je cijfers kloppen.
Bijna elke organisatie wil vooruitkijken. Toch loopt het vaak vast op definities die per afdeling verschillen, op cijfers die niet lijken te matchen of op het ontbreken van afspraken over processen. Wij draaien daarom de volgorde om: eerst bouwen aan het fundament, en daarna aan de slag met modelleren en voorspellen.
Onze visie op data
Het begint bij
datavolwassenheid.
Een belangrijk startpunt is onderzoeken waar je nu staat als organisatie, want dat bepaalt of je nog moet beginnen met het verzamelen van alle data, of je kunt beginnen met bouwen of dat je in de fase zit waarin je voornamelijk moet 'beheren'. We praten bij Heeyoo over vijf verschillende niveaus die definiëren hoe data volwassen een organisatie is. Misschien herken je jezelf al in een van deze fases?
- Niveau 1
Ad hoc
Allerlei exports en ieder een eigen Excel format. Voor ieder antwoord moet een middag worden uitgetrokken.
Zo helpen wij: Data uit losse bronnen samenbrengen en oude systemen migreren.
- Niveau 2
Gestructureerd
Er is één centrale bron met vaste definities. De rapportages kloppen hierdoor en zijn consistent.
Zo helpen wij: Datawarehouse, datamodel, ETL en datapipelines, datakwaliteit.
- Niveau 3
Gestuurd
De organisatie stuurt op de cijfers. Omdat deze bekend zijn en correct. Het eigenaarschap is goed geregeld.
Zo helpen wij: Dashboards in Power BI, vaste definities en masterdatamanagement.
- Niveau 4
Voorspellend
De organisatie kan vooruitkijken in plaats van alleen terugkijken. Naast rapportages zijn er ook modellen gebouwd.
Zo helpen wij: Forecasting, voorspelmodellen en realtime data.
- Niveau 5
Zelfsturend
Data en AI zijn verweven in het proces zelf. Er ligt nadruk op het beheer en niet meer op het verzamelen en bouwen.
Zo helpen wij: AI in het proces, DataOps en monitoring van je dataplatform.
Wat we doen
Onze data
expertises.
Data solution architecting
Onze Data Solution Architecten ontwerpen, beschrijven en beheren jouw data-architectuur. Veilig, doelgericht en klaar voor de toekomst.
Data engineering
Onze Data Engineers ontwerpen, bouwen en testen data-oplossingen. Ze halen je ruwe data op, zetten die om en zorgen dat ze veilig en klaar voor analyse zijn.
Data visualisatie
Onze Data Analisten en BI-consultants duiken in je data en maken er heldere dashboards en visualisaties van. Zo haal je er echt waarde uit.
Proposities
Waar we
Data en AI
voor inzetten.
Een propositie is een concreet vraagstuk bij een opdrachtgever waar wij mee aan de slag gaan, van analyse tot resultaat. Hieronder een paar voorbeelden; elke situatie krijgt een eigen aanpak.
Kennisbank
Alles wat we over
Data en AI
schreven.
Onze aanpak
Waarom Heeyoo
voor Data en AI.
Datakwaliteit is een gewoonte, geen project
Goede data blijft niet vanzelf goed. Daarom bouwen we controles in: op volledigheid, op dubbelingen en op waarden die niet kunnen. Met DataOps en monitoring zie je een probleem voordat het in een dashboard of rapport belandt.
Nuchter over AI
AI is het onderwerp van de dag, maar een model dat leert van rommelige data geeft rommelige antwoorden. We zetten AI in waar het iets oplevert, niet omdat het kan. Soms is een goed dashboard het slimste antwoord.
Testers in ons DNA
Heeyoo is ook thuis in testen en softwarekwaliteit. Dat merk je: wat we bouwen, testen we ook. En onze data engineers, BI-consultants en architecten werken meestal bij jou op locatie, als deel van je team.
Platformen en tools
Waar we
mee werken.
We werken met de platformen die jij al gebruikt, of helpen je kiezen als je opnieuw begint.
Cloud en dataplatformen
- Microsoft Azure
- Microsoft Fabric
- AWS
- Databricks
- Snowflake
Data-integratie en pipelines
- Azure Data Factory
- Azure Synapse Analytics
- SQL Server Integration Services
- Apache Spark
- Apache Kafka
Databases
- Microsoft SQL Server
- Oracle
BI en analyse
- Power BI
- SAS
- Tableau
Hoe we leveren
Jij kiest
de vorm.
Interim professional
Een data engineer, analist of architect die meedraait in jouw team.
Project
Wij nemen een afgebakend resultaat op ons, met een eigen team.
Managed service
Wij houden je dataplatform in de lucht, jij kijkt naar de uitkomst.
Training
Je eigen mensen een niveau verder helpen, in je eigen omgeving.
Begrippen
Data en AI
in gewone taal.
- AI-ready data
- Data die compleet, correct, actueel en goed beschreven is, zodat een AI-model er betrouwbaar mee kan werken.
- ETL en ELT
- Extract, Transform, Load: data ophalen uit bronnen, bewerken en laden in een centrale opslag. Bij ELT gebeurt het bewerken pas na het laden, in het dataplatform zelf.
- Datapipeline
- Een geautomatiseerde route die data van bron naar bestemming brengt, bijvoorbeeld elke nacht of continu.
- Datawarehouse
- Een centrale database met opgeschoonde, gestructureerde data, ingericht voor rapportage en analyse.
- Data lake en lakehouse
- Een data lake bewaart grote hoeveelheden ruwe data in elk formaat. Een lakehouse combineert die flexibiliteit met de structuur van een datawarehouse, zoals in Databricks of Microsoft Fabric.
- Datakwaliteit
- De mate waarin data klopt, compleet is en op tijd beschikbaar is.
- Masterdatamanagement
- Zorgen voor één betrouwbare versie van kerngegevens, zoals klanten, producten en locaties.
- Data governance
- Afspraken over wie eigenaar is van welke data, wie erbij mag en welke definities gelden.
- Data mesh
- Een manier van organiseren waarin elk domein, zoals sales of finance, zelf verantwoordelijk is voor zijn data als product, binnen gedeelde standaarden.
- DataOps
- Werkwijze uit DevOps, toegepast op data: datapipelines automatisch testen, uitrollen en bewaken.
- Datamigratie
- Data overzetten van een oud naar een nieuw systeem of naar de cloud, compleet en gecontroleerd.
Veelgestelde vragen
over Data en AI
Data engineering zorgt dat data goed en automatisch op de juiste plek komt: pipelines, datawarehouse, datakwaliteit. Business intelligence maakt er inzicht van, met dashboards en analyses. Het een kan niet zonder het ander: een dashboard is zo goed als de data eronder.
Een AI-model leert van je data. Zijn die onvolledig of tegenstrijdig, dan zijn de antwoorden dat ook. Gartner zag in 2026 dat organisaties met succesvolle AI-projecten tot vier keer meer investeren in datakwaliteit, governance en mensen dan organisaties met slechte resultaten.
Onder meer Microsoft Azure, Microsoft Fabric, AWS, Databricks, Snowflake, Power BI, SQL Server, Oracle en SAS. We werken met het platform dat je al hebt, of helpen je kiezen als je opnieuw begint.
Ja. Onze migratiespecialisten en data engineers zetten data compleet en gecontroleerd over, en testen vooraf en achteraf of alles klopt.
Dat zoeken we samen uit. Een gesprek van een uur levert meestal al een helder beeld van je niveau en de eerstvolgende stap.
Onze consultants werken meestal bij jou op locatie, als onderdeel van je team. Zo leren ze je organisatie en je data echt kennen.
Vaak al binnen enkele dagen. Na een eerste gesprek stellen we voor wie er het best bij past en in welke vorm: een professional in je team of een project.