Data-assesments
Onze Data Assessment helpt je bij het evalueren van de kwaliteit, structuur en strategische fit van je data, zodat je niet langer hoeft te twijfelen aan inzichten en vol vertrouwen kunt gaan handelen.
Volledig toegesneden op jouw situatie, geleverd in de vorm van een schriftelijk rapport en een doorloopsessie met een duidelijk actieplan.










Bedrijven die we spreken beginnen niet bij nul. Ze hebben tools, gegevens die ergens naartoe stromen en mensen die tijd besteden aan rapportage. Het probleem is dat niemand ooit een stap terug heeft gedaan en naar het hele plaatje heeft gekeken: wat is er eigenlijk verbonden, waarop kunnen de cijfers worden vertrouwd en of dit alles is opgezet op een manier die standhoudt als het bedrijf groeit.
Het resultaat is een datasysteem dat om het bedrijf heen is gegroeid. Dingen werken totdat ze niet meer werken en elke keer als iemand voorstelt om meer te investeren in gegevens, stokt het gesprek omdat er geen duidelijk beeld is van wat er eerst moet worden opgelost.
We kijken naar uw huidige data-inrichting: uw bronnen, uw infrastructuur, uw tooling, uw governance en hoe goed alles op elkaar aansluit. We documenteren wat we eerlijk vinden, identificeren waar de hiaten en risico's zitten en leveren een actieplan met prioriteiten dat je vertelt wat je nu moet doen en in welke volgorde.
De output is volledig afgestemd op jouw situatie, gevormd door wat we vinden in plaats van een sjabloon dat we toepassen ongeacht de context. Elke aanbeveling is specifiek voor jouw bedrijf en gebaseerd op wat de beoordeling aan het licht heeft gebracht.
Een gegevensbeoordeling is het juiste startpunt wanneer je een duidelijk beeld wilt krijgen van waar je staat voordat je beslist wat je nu gaat doen. Dit zijn de drie situaties waarin bedrijven meestal een beroep op ons doen.
Uw bedrijf genereert gegevens, maar heeft geen gestructureerde manier om deze te gebruiken. Voordat je je verbindt aan een platform, een bouw of een huurcontract, geeft een gegevensbeoordeling je een duidelijk beeld van wat je eigenlijk hebt en hoe de juiste eerste stappen eruit zien.
Dashboards die niemand vertrouwt. Rapporten die te lang duren. Een BI-tool die is geïmplementeerd en daarna stilletjes niet meer wordt gebruikt. Een gegevensbeoordeling identificeert precies waar de opstelling tekortschiet en wat er moet veranderen om het te laten werken.
U overweegt een nieuw BI-platform, een datawarehouse of een belangrijk rapportageproject. Een databeoordeling valideert of uw huidige infrastructuur dit kan ondersteunen, legt de hiaten bloot die als eerste moeten worden aangepakt en biedt een basis voor een correcte scoping van de investering.
We beginnen met een verkennend gesprek om te begrijpen wat uw bedrijf doet, welke gegevens het genereert, welke beslissingen het data nodig heeft om te ondersteunen en waar de huidige wrijving zit. Hier maken we ook afspraken over de reikwijdte van de beoordeling.
Als je in dit stadium de reikwijdte goed aanpakt, richt de beoordeling zich op wat specifiek belangrijk is voor je bedrijf.
We beoordelen uw gegevensbronnen, uw infrastructuur, uw rapportageopstelling, uw tooling, uw governancepraktijken en uw analyticsgereedheid. Dit omvat een combinatie van documentatieonderzoek, systeemtoegang en gestructureerde gesprekken met de mensen in uw bedrijf die dagelijks met gegevens werken.
We zijn op zoek naar het echte plaatje. Waar iets kwetsbaar is, inconsistent is of helemaal ontbreekt, documenteren we dat eerlijk. De waarde van de beoordeling ligt in de nauwkeurigheid van de bevindingen.
We bundelen de bevindingen in een schriftelijk rapport met scores voor de zes beoordelingsgebieden, met een reeks geprioriteerde aanbevelingen op basis van wat de grootste impact zal hebben gezien de huidige situatie van je bedrijf. De aanbevelingen zijn praktisch en opeenvolgend: wat eerst te doen, wat daarna, en wat uit te stellen tot de fundamenten zijn gelegd.
Het rapport is geschreven om gelezen te worden door het leiderschap. Duidelijke taal, met voldoende details zodat de aanbevelingen kunnen worden opgevolgd zonder dat wij erbij hoeven te zijn om ze uit te leggen.
We presenteren het rapport in een live sessie met alle relevante belanghebbenden. We nemen de bevindingen gebied voor gebied door, leggen de redenering achter de aanbevelingen uit en geven je team de ruimte om uitdagingen aan te gaan, vragen te stellen en in de details te duiken.
Aan het einde van de sessie heeft u een duidelijk beeld van waar u staat, wat u prioriteit moet geven en wat de realistische opties zijn om verder te gaan. Voor bedrijven die de aanbevelingen met i-spark willen opvolgen, wordt deze sessie ook het startpunt voor de scoping van de volgende stappen.
Elk assessment is gebaseerd op wat je moet begrijpen. De onderstaande gebieden geven de dimensies weer waar we doorgaans naar kijken, maar waar we ons op richten, hoe diep we in elk gebied gaan en welke vragen we prioriteit geven, wordt allemaal bepaald door uw specifieke context.
Welke systemen uw gegevens bevatten, hoe ze met elkaar verbonden zijn en waar de hiaten of fragmentatie problemen veroorzaken stroomafwaarts.
Hoe consistent, nauwkeurig en volledig uw gegevens zijn in de belangrijkste bronnen en waar kwaliteitsproblemen de beslissingen ondermijnen die ervan afhankelijk zijn.
Welke rapportage-infrastructuur is aanwezig, hoe goed wordt deze gebruikt en of de tools die je bedrijf heeft gekozen geschikt zijn voor wat het daadwerkelijk nodig heeft.
Of uw belangrijkste meetgegevens consistent zijn gedefinieerd in het hele bedrijf, wie de eigenaar is van datakwaliteit en hoe beslissingen over gegevens momenteel worden genomen.
Hoe uw data-infrastructuur vandaag is gestructureerd, of deze is gebouwd om te ondersteunen wat u ervan nodig hebt en waar het technische fundament moet worden versterkt.
Hoe goed is uw bedrijf voorbereid om over te stappen van basisrapportage naar geavanceerdere analyses en hoe zien de realistische volgende stappen eruit gezien de huidige situatie?
Vragen die we vaak horen over Gegevensbeoordeling.
Een gegevensbeoordeling is een gestructureerde evaluatie van hoe geschikt, betrouwbaar en strategisch afgestemd je gegevens zijn. We kijken naar je bronnen, structuur, kwaliteit en hiaten en bieden vervolgens een duidelijk actieplan om je te helpen slimmere beslissingen te nemen met betere gegevens.
Helemaal niet. Dit is vooral handig als je nog bezig bent met het ontwikkelen van je datapraktijken, afhankelijk bent van spreadsheets of niet zeker weet welke gegevens waar staan. We ontmoeten je waar je bent, of je nu dashboards onderzoekt, oudere systemen opschoont of je voorbereidt op BI-tools.
We richten ons op gegevens over gebruikersinteractie: gedragsevents, CRM-records, productgebruik, marketinggegevens, transactielogboeken, klantprofielen en meer. Of uw gegevens zich nu bevinden in een productanalysetool, cloudopslag of een reeks gekoppelde spreadsheets, wij beoordelen de structuur, kwaliteit en gereedheid ervan.
Dat is volkomen normaal. De meeste bedrijven beginnen met gefragmenteerde gegevens. Een goede datastrategie houdt daar rekening mee, identificeert wat ontbreekt, wat bruikbaar is en wat verbetering behoeft om betere beslissingen te ondersteunen.
Issue 4 | april 2026 AI ontwerpt op de achtergrond, beheert workflows, leert je voorkeuren en integreert zichzelf in de infrastructuur waar je bedrijf al op draait. Anthropic lanceerde Claude Design. OpenAI bracht GPT-5.5 uit en sloot een groot samenwerkingsverband met AWS. Google hernoemde Looker Studio terug naar Data Studio. Snowflake’s Intelligence-platform kreeg een persoonlijke […]
Wat is er gebeurd op het gebied van data en AI? Als februari ging over AI die opgroeide, dan gaat maart over AI die echt dingen doet. Het daadwerkelijk uitvoeren van pijplijnen, het detecteren van bedreigingen, het schrijven en uitvoeren van code, het voeren van een real-time gesprek in meer dan 200 landen tegelijk. De […]
Dit artikel maakt deel uit van een serie over hoe i-spark AI gebruikt in ons werk. Zie ons begeleidende artikel voor een overzicht van de drie hoofdcategorieën waarin AI wordt gebruikt: ideeënvorming, hulp bij code en gegevensanalyse. AI-ondersteund coderen is nu standaardpraktijk bij alle gegevensinitiatieven, bij het schrijven van code en het nakijken van code. […]