Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Inhuren
Over onsDienstenTechnologieënIndustrieënPortfolio
Bedrijven gaan vaak op zoek naar bedrijven die zich bezighouden met datamodernisering wanneer dezelfde problemen zich steeds weer voordoen. Rapportages kunnen traag verlopen, gegevens uit verschillende systemen komen mogelijk niet overeen, of een nieuw AI-project kan worden belemmerd door verouderde pijplijnen. In deze fase wordt het kiezen van de juiste leverancier een praktische kwestie. Wie kan uw huidige opzet begrijpen, de zwakke plekken verhelpen en ervoor zorgen dat de dagelijkse rapportage tijdens de overgang soepel blijft verlopen?
In deze gids zal ik de Topbedrijven op het gebied van datamodernisering 2026 vanuit dit perspectief. U komt te weten welke aanbieders het meest geschikt zijn voor grote legacy-systemen, welke zich richten op praktische engineering, en waar u rekening mee moet houden als uw project betrekking heeft op cloudmigratie, BI-modernisering, governance of het leggen van een gegevensfundament voor AI.
Het moeilijkste onderdeel van elk AI-project zijn vaak de gegevens die eraan ten grondslag liggen. Je kunt een nieuwe analysetool toevoegen, een AI-assistent koppelen of prognoses opstellen, maar als de gegevensbasis zwak is, zullen zelfs de beste tools moeite hebben om resultaten te leveren waarop het bedrijf kan vertrouwen. Met gegevensmodernisering kun je versnipperde legacy-gegevens omzetten in overzichtelijkere gegevensstromen, gedeelde definities, duidelijke verantwoordelijkheden en toegangsregels die het bedrijf dagelijks kan gebruiken.
Hieronder heb ik de belangrijkste redenen op een rijtje gezet waarom dit voor bedrijven van belang is.
AI-projecten maken gebruik van gegevens uit systemen zoals CRM, ERP, productbeheer, financiën, ondersteuning en bedrijfsvoering. Als de gegevens dubbel zijn, verouderd of onjuist gelabeld, is dat terug te zien in de resultaten. Modernisering helpt teams om brongegevens op te schonen, definities te standaardiseren en kwaliteitscontroles in te bouwen voordat de gegevens in AI-workflows worden gebruikt.
Bij verouderde gegevensopstellingen wordt vaak gebruikgemaakt van nachtelijke verwerking, handmatige exporten en rapporten die te laat binnenkomen om nog in de dagelijkse besluitvorming te worden meegenomen. Moderne gegevensplatforms versnellen de gegevensstroom van bronsystemen naar analysetools, zodat teams met recentere cijfers kunnen werken en minder tijd hoeven te besteden aan het bijwerken van spreadsheets.
Verkoop-, financiële, operationele en productteams gebruiken vaak verschillende systemen en regels voor dezelfde kengetallen. Door gegevensmodernisering worden deze bronnen met elkaar verbonden, waardoor het eenvoudiger wordt om gezamenlijke definities te beheren. Op die manier hebben teams het over dezelfde cijfers in plaats van te discussiëren over verschillende versies.
Modernisering helpt bedrijven om betere toegangsregels op te stellen, de herkomst van gegevens te traceren, de eigendomssituatie te verduidelijken en het gebruik van gegevens vast te leggen. Dit is van belang voor sectoren die onder toezicht staan en voor elk bedrijf dat werkt met klant-, financiële, personeels- of operationele gegevens.
Een goed moderniseringsplan houdt rekening met de herkomst van de gegevens, de manier waarop ze worden overgedragen, wie de eigenaar ervan is en hoe teams ze na de migratie gebruiken. Deze aanpak zorgt ervoor dat een platformupgrade uitmondt in een daadwerkelijke bedrijfsverbetering, met snellere rapportage, duidelijkere verantwoordingsplicht en een steviger basis voor analytics en AI.
Voor deze ranglijst heb ik me gericht op vijf aspecten die aangeven of een leverancier klaar is voor complexe dataprojecten op bedrijfsniveau.
Voordat we elk bedrijf in detail bekijken, volgt hier eerst een kort overzicht van de verschillen tussen deze leveranciers. Ik heb ze vergeleken op basis van het soort datamoderniseringswerk waar ze het beste in zijn, hun belangrijkste sterke punten, hun branchefocus en hun openbare Clutch-beoordelingen.
| Bedrijf | Geschikt voor | Kerncompetenties | Branchefocus | Koppeling |
|---|---|---|---|---|
| Innowise | Flexibele, snelle bedrijfsengineering | Volledig uitgebouwde Lakehouse-architecturen, migratieprocessen en AI-ready data-engineering | Financiën, gezondheidszorg, logistiek, e-commerce | 4.9 / 5.0 |
| N-iX | Modernisering van bedrijfsgegevens met nearshore-ontwikkelingsteams | Datamodernisering, BI, big data, cloudplatforms, ML en AI-databasis | Technologie, telecommunicatie, productie, financiën, logistiek | 4.8 / 5.0 |
| Cognizant | Door een versneller aangestuurde geautomatiseerde migratie | Door automatisering aangestuurde migraties van verouderde systemen, modernisering van bedrijfsinformatiesystemen, levenscyclusbeheer | Gezondheidszorg, biowetenschappen, fintech | n.v.t. / geen geverifieerde beoordeling |
| EPAM Systems | Ontwikkeling van complexe digitale platforms | Cloud-native engineering, multi-cloud data fabrics, open-source data stacks | Software en technologie, media, financiële dienstverlening | 5,0 / 5,0, beperkt aantal beoordelingen |
| Hexaware | Cloud-optimalisatie & FinOps | Herstructurering van het datawarehouse, beheersing van cloudkosten, geautomatiseerde gegevensoverdracht | Verzekeringen, reizen en horeca, bankwezen | n.v.t. / nog niet beoordeeld |
| Slalom | Ontwerp van een moderne datastack | Datastrategie, regionaal advies, op maat gemaakte moderne business intelligence | Technologie, biowetenschappen, consumptiegoederen | 2,0 / 5,0, beperkt aantal beoordelingen |
| Entrans Tech | AI-gerichte, native niche-implementaties | Cloud – native SaaS-infrastructuur, fundamenten voor voorspellende gegevens | Technologiebedrijven uit het middensegment, logistiek, start-ups | Nog niet beoordeeld |
| PwC | Gegevensbeheer en naleving | Beheer van stamgegevens, traceerbaarheid, workflows voor gegevensbescherming | Bankwezen, publieke sector, gereguleerde nutsbedrijven | 5,0 / 5,0, regionaal profiel |
| Capgemini | Transformatie van het industriële gegevenslandschap | Grootschalige API-first-ontwikkeling, streaming, herontwerp van pijplijnen | Productie, automobielindustrie, detailhandel | 3,0 / 5,0, beperkt aantal beoordelingen |
| Tiger Analytics | Geavanceerde, voorspellende dataproducten die geschikt zijn voor AI | Op maat gemaakte MLOps-basisinfrastructuur, data mesh-structuren, semantische indexering | Technologisch vooruitstrevende bedrijven, telecommunicatie, logistiek | n.v.t. / nog niet beoordeeld |
Vervolgens zal ik ingaan op de beste aanbieders van modernisering van dataplatforms meer in detail. Ik zal uitleggen voor welke soorten projecten ze het meest geschikt zijn, welke diensten op het gebied van datamodernisering ze aanbieden en waar hun sterke punten liggen.
Innowise is een van de de beste dienstverleners op het gebied van IT voor datamodernisering, met ervaring op het gebied van data, cloud, AI en bedrijfssoftware. Als het gaat om datamodernisering, beoordelen onze teams verouderde systemen, plannen ze migraties, bouwen ze dataplatforms opnieuw op, moderniseren ze BI en maken ze data klaar voor AI-projecten.
Wij werken met cloudgegevensplatforms, lakehouse-architecturen, ETL- en ELT-pijplijnen, datawarehouses, BI-tools en data governance-lagen. Onze specialisten brengen in kaart hoe gegevens door uw bedrijf stromen, sporen verouderde rapportages op en bepalen welke onderdelen van uw systeem de hoogste prioriteit hebben.
Innowise is een uitstekende keuze voor bedrijven die praktische technische ondersteuning zoeken, maar de verantwoordelijkheid voor het project liever in eigen beheer houden. Onze teams kunnen samenwerken met uw interne data- of productteams, afzonderlijke moderniseringstaken op zich nemen of meewerken aan grotere cloud- en analyseprojecten. Ons bedrijf is ook een officiële partner van AWS, Microsoft Azure en Google Cloud, zodat uw team kan werken aan datamodernisering op basis van de cloudstack die u al gebruikt, met minder verrassingen tijdens de migratie en de ondersteuning na de lancering.
N-iX is een softwareontwikkelingsbedrijf dat zich richt op datamodernisering en beschikt over ruime ervaring op het gebied van BI, big data, ML, AI en datawetenschap. Hun teams helpen bedrijven bij de overstap van verouderde datasystemen naar cloudplatforms, analysetools en AI-ready datalagen.
N-iX houdt zich bezig met data-architectuur, cloudmigratie, data-analyse, platformmodernisering en kostenbeheersing. Het is een goede keuze voor bedrijven die technische ondersteuning willen in de fase vlak voor de oplevering, maar het hele project niet aan een groot adviesbureau willen uitbesteden.
Cognizant is een wereldwijd opererend IT-dienstverlenings- en adviesbureau met uitgebreide expertise op het gebied van datamodernisering. Het bedrijf maakt gebruik van gestructureerde migratiemethoden, kant-en-klare platformcomponenten en tools om verouderde datasystemen over te zetten naar moderne cloud- of hybride omgevingen. Daarnaast biedt Cognizant de Data and Intelligence Toolkit aan ter ondersteuning van de modernisering van data- en BI-platforms.
Op het gebied van datamodernisering richt Cognizant zich op de migratie van verouderde systemen, BI-modernisering, datakwaliteit, platformontwikkeling en levenscyclusbeheer. Het bedrijf is geschikt voor ondernemingen die behoefte hebben aan een duidelijk migratieplan, met name bedrijven in complexe of gereguleerde sectoren.
EPAM Systems is een wereldwijd opererend softwareontwikkelings- en adviesbureau dat diensten aanbiedt op het gebied van platform-, applicatie- en datamodernisering. De teams van het bedrijf houden zich bezig met clouddatamigratie, data-analyse, BI en de ontwikkeling van cloudplatforms, waardoor EPAM een uitstekende keuze is voor ondernemingen met complexe technische en moderniseringsbehoeften.
Op het gebied van datamodernisering beoordeelt EPAM de componenten van dataplatforms, stelt het de migratieaanpak vast, beperkt het de omvang van de migratie en helpt het de kosten van de cloudinfrastructuur onder controle te houden. Het bedrijf biedt ook migratie- en moderniseringstools aan, zoals migVisor, ter ondersteuning van projecten waarbij dataplatforms van legacy-systemen naar de cloud worden gemigreerd.
Hexaware behoort tot de toonaangevende bedrijven op het gebied van datamodernisering voor ondernemingen, met name bij projecten die betrekking hebben op de migratie van legacy-systemen, updates van dataplatforms en het beheer van cloudkosten. Het bedrijf biedt diensten op het gebied van datamodernisering en -migratie, evenals Amaze for Data and AI, een platform dat zich richt op de modernisering van het databeheer, complexe transformaties en AI-datapijplijnen.
Hexaware is een uitstekende keuze voor bedrijven die op zoek zijn naar een gestructureerd migratieproces, herbruikbare tools, upgrades van datawarehouses en doorlopende beheerde diensten na de modernisering. Hun diensten zijn nuttig wanneer een dataprogramma een evenwicht moet vinden tussen platformwijzigingen, de rapportage op koers moet houden en de cloudkosten moet beheren.
Slalom is een adviesbureau op het gebied van bedrijfsvoering en technologie, met een sterke focus op data, analytics, AI en clouddiensten. Op het gebied van datamodernisering onderscheidt Slalom zich door platformwerk te koppelen aan bedrijfsmodellen, datageletterdheid, rapportage en acceptatie door teams. Dat maakt Slalom een goede keuze wanneer modernisering zowel technische architectuurwijzigingen als veranderingen in de manier waarop teams met data omgaan vereist.
Slalom werkt samen met toonaangevende data- en cloudplatforms zoals Snowflake, Databricks, AWS en Tableau. Volgens de Snowflake-pagina van het bedrijf heeft het meer dan 2.700 Snowflake-projecten voltooid en beschikt het over meer dan 650 gecertificeerde Snowflake-specialisten. Ook Databricks noemt een oplossing van Slalom voor de migratie van datawarehouses.
Entrans Tech is een van de toonaangevende dienstverleners op het gebied van datamodernisering, dat diensten aanbiedt op het gebied van cloud, data-engineering, analytics en AI-ontwikkeling. De activiteiten op het gebied van data omvatten moderne data lakes en datawarehouses, ETL/ELT-pijplijnen, BI-dashboards, masterdatabeheer en governance. Hierdoor is Entrans Tech een uitstekende keuze voor middelgrote bedrijven en SaaS-teams die behoefte hebben aan een gespecialiseerde engineeringpartner voor dataplatformwerk, analytics en AI-gerelateerde datavoorbereiding.
PwC is een wereldwijd opererend adviesbureau dat vaak wordt ingeschakeld bij dataprojecten waarbij risico’s, audits en wettelijke vereisten bepalend zijn voor elke beslissing. Het is vooral geschikt wanneer clouddataplatforms, MDM-programma’s of rapportage-updates moeten worden afgestemd tussen IT-, beveiligings-, compliance-, financiële, juridische en zakelijke teams. Voor CIO’s en dataleiders kan PwC een sterke optie zijn wanneer modernisering een duidelijk stappenplan, zorgvuldig stakeholderbeheer en strakke controle over gevoelige gegevens vereist.
Capgemini is een wereldwijd opererend technologie- en adviesbureau dat gespecialiseerd is in grootschalige datamoderniseringsprojecten. Het is geschikt voor organisaties die hun verouderde systemen, BI, cloudplatforms, analyseoplossingen en bedrijfsprocessen tegelijkertijd moeten moderniseren. Capgemini biedt zowel advies als technische ondersteuning, wat van groot belang is wanneer het project meerdere afdelingen betreft en de dagelijkse bedrijfsvoering tijdens de overgang gewoon door moet gaan.
Daarom is Capgemini een goede keuze voor fabrikanten die hun operationele gegevens willen actualiseren, detailhandelaren die hun klant- en toeleveringsketensystemen willen koppelen, en automobielbedrijven die hun analyseactiviteiten naar de cloud willen verplaatsen. In 2024 werd Capgemini uitgeroepen tot ‘Leader’ in de IDC MarketScape: Worldwide Data Modernization Services Vendor Assessment.
Tiger Analytics is een adviesbureau op het gebied van data en AI dat bedrijven ondersteunt bij transformatieprogramma’s, waardeketens, bedrijfsmodellen, platforms en samenwerkingsverbanden met grote cloudproviders. Het bedrijf heeft meer dan 5.000 technologen en consultants in dienst, die werkzaam zijn vanuit kantoren in de VS, India, Canada, Mexico, het Verenigd Koninkrijk, Spanje, Singapore en Australië.
Voordat je een keuze maakt uit de de beste dienstverleners op het gebied van datamodernisering IT-bedrijven, is het de moeite waard om een eenvoudigere vraag te stellen: is de opzet van je data het echte probleem? Trage rapportages, defecte integraties en AI-proefprojecten waarvoor handmatige datavoorbereiding nodig is, lijken misschien op losstaande problemen. Maar ze wijzen vaak op hetzelfde: je data beweegt, koppelt of ondersteunt beslissingen niet meer op de manier waarop het bedrijf dat nodig heeft.
Dit zijn de punten die ik zou controleren voordat ik een bedrijf voor datamodernisering inschakelt.
Een wekelijks of maandelijks rapport kan nog steeds accuraat zijn. Het probleem ontstaat pas wanneer analisten dagenlang bezig zijn met het exporteren van bestanden, het controleren van formules en het uitleggen waarom cijfers zijn veranderd. Tegen de tijd dat het rapport wordt gepresenteerd, is de beslissing alweer verder gegaan.
De afdelingen Financiën, Verkoop en Bedrijfsvoering hebben het allemaal over omzet, klantverloop, voorraadniveaus of klantactiviteit. Als elk team dezelfde indicator op een andere manier berekent, ligt het probleem meestal dieper. Misschien zijn de definities onduidelijk, komen de bronnen niet overeen, of is er niemand die duidelijk verantwoordelijk is voor de indicator.
Een nieuw CRM-veld, productevenement, magazijnsysteem of marketingtool hoeft niet telkens weer een mini-integratieproject te worden. Wanneer teams voortdurend scripts moeten schrijven, bestanden moeten exporteren of cijfers handmatig moeten controleren, voldoet je gegevensopzet niet meer aan de behoeften van het bedrijf.
Verouderde databases, rapportagetools en pijplijnscripts zijn vaak afhankelijk van mensen die nog weten hoe de oude stack werkt. Na verloop van tijd gaat er steeds meer budget naar het in stand houden van trage processen, terwijl analyse- en AI-werkzaamheden op de lange baan worden geschoven.
Als elk verzoek om toegang begint met vragen als ‘wie is de eigenaar van deze dataset?’ of ‘waar komt een bepaald cijfer vandaan?’, dan zijn de eigendomsverhoudingen en de dataset zelf niet duidelijk genoeg. Dat brengt risico’s met zich mee bij audits, privacycontroles en leveranciersbeoordelingen.
Een AI-pilot kan veelbelovend lijken, totdat het team begint met het verzamelen van gegevens. De gegevens staan verspreid over verschillende systemen, de labels komen niet overeen, het duurt weken om toegang te krijgen, en de helft van het werk bestaat uiteindelijk uit het opschonen van de gegevens. Op dat moment vormt de gegevenslaag de belemmering voordat er aan het modelwerk kan worden begonnen.
Een gegevensopzet die voor een kleiner bedrijf goed werkt, kan scheuren gaan vertonen wanneer het transactievolume toeneemt, nieuwe markten worden aangeboord of meer teams toegang tot dezelfde gegevens nodig hebben. Rapportages worden trager, pijplijnen lopen vaker vast en elk nieuw initiatief legt extra druk op een platform dat is gebouwd voor een andere groeifase van het bedrijf.
Als u nu een partner voor datamodernisering kiest, moet u verder kijken dan alleen cloudmigratie. U moet nagaan of een leverancier de gegevenslaag klaar kan maken voor AI, snellere rapportage mogelijk kan maken, governance kan ondersteunen en de beheersing van de cloudkosten kan verbeteren.
Dit zijn de punten die ik je aanraad te controleren voordat je een leverancier aan je shortlist toevoegt.
Bij AI-projecten komen zwakke punten vaak eerst aan het licht in de gegevenslaag. Brongegevens bevinden zich in verschillende systemen, volgen verschillende regels of er is geen duidelijke verantwoordelijkheid voor vastgesteld. Leveranciers moeten uitleggen hoe zij omgaan met het opschonen van gegevens, toegangsrechten, gegevensherkomst en AI-patronen zoals RAG, semantisch zoeken en vectorzoekopdrachten. Als een presentatie de gegevenslaag overslaat, beschouw dat dan als een waarschuwingsteken.
Lakehouse-architectuur is tegenwoordig een veelgebruikte optie voor bedrijven die meerdere soorten gegevens op één platform beheren. Het zorgt ervoor dat er minder gegevens hoeven te worden gekopieerd tussen datawarehouses, data lakes en analysetools. Als ik met leveranciers praat, zou ik allereerst kijken of ze praktische ervaring hebben met Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg en Delta Lake.
Data mesh en data fabric worden belangrijk wanneer een centraal datateam de verzoeken van verschillende afdelingen niet meer kan bijhouden. Het bedrijfsmodel speelt hierbij de belangrijkste rol: eigendom van datasets, gemeenschappelijke standaarden, metadatabeheer, toegangsregels en herbruikbare dataproducten voor alle teams.
Sommige beslissingen verliezen hun waarde zodra er de volgende dag nieuwe gegevens binnenkomen. Voor fraudecontroles, voorraadbijwerkingen, logistieke tracking, klantgedrag en bedrijfsvoering zijn vaak recentere gegevens nodig. Een leverancier moet uitleggen in welke gevallen streaming de kosten waard is en in welke gevallen batchverwerking volstaat.
De migratie naar Cloud verandert de manier waarop voor dataverwerking wordt betaald. Opslag, rekenkracht, dubbele pijplijnen, inactieve workloads en zware query’s kunnen na de lancering allemaal de kosten opdrijven. Ik zou op zoek gaan naar een leverancier die kosten al in een vroeg stadium in de architectuurplanning meeneemt en het gebruik evalueert zodra het nieuwe platform live is, vooral wanneer governance deel uitmaakt van de workflow.
Governance hoort thuis in de dagelijkse gegevensverwerking. Toegangsregels, kwaliteitscontroles, traceerbaarheid, catalogi en audittrajecten moeten de gegevens volgen bij het aanmaken, wijzigen, verplaatsen en gebruiken ervan. Voor teams die onder toezicht staan en gegevens voorbereiden voor AI: integreer governance in de dagelijkse workflows en de regels inzake verantwoordelijkheid.
"Een ranglijst is een goed uitgangspunt, maar je uiteindelijke beslissing moet gebaseerd zijn op de daadwerkelijke werkzaamheden die het project met zich meebrengt. Regelgevingsgerichte rapportage, cloudmigratie, BI-modernisering en AI-datavoorbereiding brengen elk hun eigen risico’s met zich mee. Kies een partner die weet waar de druk zal liggen en hoe hiermee om te gaan."
Technisch Directeur (CTO)
Voordat we de migratie plannen, brengen we uw huidige dataplatform, gegevensstromen, rapportages en migratierisico’s in kaart. Zo kunnen we onderscheid maken tussen wat opnieuw moet worden opgebouwd en wat kan blijven en verbeterd kan worden.
Onze teams houden zich bezig met datamodellering, datakwaliteit, governance, ETL-pijplijnen, datameren en datawarehouses, zodat uw platform geschikt is voor BI, geavanceerde analyses en AI-toepassingen.
Als officiële partners van AWS, Microsoft Azure en Google Cloud weten wij hoe we dataplatforms moeten opzetten op basis van hun diensten. Daarnaast werken we ook met Databricks, Snowflake en hybride opstellingen.
Datamodernisering houdt ook in dat we de eigendom, de toegangsrechten, de kwaliteitsregels en de herkomst van de gegevens vastleggen. We bouwen deze controles in het dataplatform in, zodat teams kunnen vertrouwen op de gegevens die ze dagelijks gebruiken.
Innowise kan een volledig moderniseringsproject op zich nemen of zich aansluiten bij uw interne datateam voor een afzonderlijke werkstroming. U blijft nauw betrokken bij architectuurbeslissingen, prioriteiten en de voortgang van de oplevering.
Na de lancering helpen we u bij het optimaliseren van pijplijnen, het bijwerken van BI-workflows, het evalueren van het cloudgebruik en het ondersteunen van nieuwe behoeften op het gebied van analyse of AI naarmate uw gegevensplatform groeit.
Ik zou geen partner voor datamodernisering kiezen alleen omdat die de meeste diensten aanbiedt. Het is beter om te beginnen met het in kaart brengen van je bedrijfsprobleem: onbetrouwbare rapportagegegevens, teams die verschillende cijfers hanteren, of verouderde datalogica die cloud- of AI-projecten in de weg staat.
Als u een groot programma hebt met strenge governance- of compliance-eisen, zijn bedrijven als PwC of Capgemini wellicht een betere keuze. Zij zijn een goede optie wanneer de modernisering meerdere bedrijfsonderdelen betreft en er veel adviesondersteuning nodig is. Voor technisch intensief werk, zoals cloudmigratie, de ontwikkeling van een ‘lakehouse’, BI-updates of AI-ready pijplijnen, kan een hands-on partner zoals Innowise wellicht meer waarde toevoegen.
Weet u nog steeds niet welke optie het beste bij uw project past? Innowise kan uw huidige gegevensopzet, rapportagestromen, tekortkomingen op het gebied van governance en uw cloud- of AI-plannen beoordelen, en u helpen bepalen wat u het eerst moet aanpakken.
Een bedrijf dat zich bezighoudt met datamodernisering is een technologieadviesbureau of dienstverlener die bedrijven helpt bij het moderniseren van verouderde datasystemen, datapijplijnen en opslagomgevingen. Zij verplaatsen gegevens uit gescheiden tools en verouderde infrastructuur naar moderne platforms die rapportage, analyse, governance en AI-toepassingen ondersteunen.
Gegevensmigratie is het proces waarbij gegevens op veilige wijze van het ene systeem of de ene opslagomgeving naar het andere worden overgebracht, vaak met minimale wijzigingen in de structuur of het gebruik. Gegevensmodernisering daarentegen is een alomvattende strategie waarbij de manier waarop gegevens binnen de hele organisatie worden opgeslagen, gekoppeld, beheerd en geraadpleegd, volledig wordt herzien.
Een onderneming kan behoefte hebben aan diensten op het gebied van datamodernisering wanneer het opstellen van rapporten te veel tijd kost, teams tegenstrijdige cijfers gebruiken of gegevens verspreid zijn over verschillende afdelingen. Andere aanwijzingen zijn onder meer kwetsbare datapijplijnen, stijgende onderhoudskosten, slechte gegevenskwaliteit en beperkte ondersteuning voor analyse- of AI-projecten.
De toonaangevende aanbieders van datamodernisering combineren planning, engineering, cloudexpertise en een robuust beheer. Ze brengen legacy-systemen in kaart, ontwerpen de nieuwe architectuur, bouwen datapijplijnen opnieuw op, verbeteren de gegevenskwaliteit, stellen toegangsregels vast en helpen teams om de cloudkosten na de migratie onder controle te houden.
Ja, datamodernisering kan het gegevensbeheer en de naleving van regelgeving verbeteren wanneer het beheer vanaf het begin in het project is ingebouwd. Het vervangt versnipperde verouderde systemen door goed beheerde gegevensplatforms en ondersteunt toegangscontroles, traceerbaarheid, audittrails, classificatie en op beleid gebaseerde gegevensverwerking voor regelgeving zoals de AVG en HIPAA, voor zover van toepassing.
Een gerichte migratie of update van de pijplijn duurt doorgaans enkele weken tot enkele maanden. Grotere moderniseringsprojecten duren langer en worden in fasen uitgevoerd, zodat teams al van de verbeteringen kunnen profiteren voordat alles voltooid is. De exacte tijdlijn hangt af van factoren zoals de complexiteit van uw systemen, de hoeveelheid gegevens die u hebt, het aantal bronnen dat u moet koppelen, integratiebehoeften, nalevingsregels en uw doelplatform.
De kosten voor datamodernisering zijn afhankelijk van de huidige architectuur, het gegevensvolume, het aantal systemen, de complexiteit van de pijplijn, het cloudplatform, de beveiligingsbehoeften en de omvang van de technische schuld uit het verleden. De beste manier om het budget in te schatten, is door te beginnen met een analyse waarin het huidige gegevenslandschap, de doelarchitectuur, de omvang van de migratie en de maatregelen voor kostenbeheersing in kaart worden gebracht.
Hoofd Big Data
Philip bouwt data-infrastructuren die helderheid verschaffen. Hij richt zich op het “waarom” achter de gegevens en ontwerpt systemen die enorme volumes verwerken tot bruikbare inzichten terwijl hij ervoor zorgt dat de technische visie scherp en doelgericht blijft.
