Delen en toepassen
De laatste stap in de route richting datagedrevenheid, de data is beschikbaar, bedrijfslogica vastgelegd en de visualisaties zijn ingericht. De data kan nu worden gedeeld met de rest van de organisatie zodat er data-gedreven beslissingen kunnen worden gemaakt.
Het inrichten van de distributie en security is hier ook onderdeel van, met welke mensen binnen de organisatie deel je de gegevens en hoe richt je dit in?
Veilige beslissingen
Het is van belang om impact en resultaten van de data te realiseren en te verbeteren, maar wel op een veilige manier. Het helpt om de data op de juiste manier bij je eindgebruiker te krijgen en voorkomt dat gevoelige data verkeerd beschikbaar komt. Je eindgebruiker is ook je consument, hoe verzamel je feedback en blijf je voorzien in hun behoefte?
- Inrichten van gebruikersgroepen
- Distributie methodes
- Feedback
- Bepalen succes
Delen & Toepassen in Microsoft Fabric met:
Power Apps
Dit is een tool die je in staat stelt om data te gebruiken om apps te bouwen en te publiceren. Je kan data integreren en presenteren met behulp van een grafische interface of code. Je kan ook data gebruiken om interactieve functies toe te voegen, zoals formulieren, knoppen, camera’s, etc.
Power Automate
Dit is een tool die je in staat stelt om data te gebruiken om workflows te creëren en te automatiseren. Je kan data verbinden en activeren met behulp van triggers en acties. Je kan ook data gebruiken om logica en voorwaarden toe te voegen, zoals als-dan-anders, lussen, schakelaars, etc.
Power Virtual Agents
Dit is een tool die je in staat stelt om data te gebruiken om chatbots te ontwerpen en te implementeren. Je kan data gebruiken om conversaties te simuleren en te personaliseren met behulp van natuurlijke taal en AI. Je kan ook data gebruiken om chatbots te integreren met andere services, zoals e-mail, telefoon, web, etc.
Benieuwd wat wij voor jou kunnen betekenen?
Neem vrijblijvend contact met ons op.
Veelgestelde vragen
Onze klanten vroegen zich de volgende dingen af, misschien heb jij dezelfde vraag?
-
Hoe brengen jullie de prioriteit aan in het bronnenonderzoek?
Op basis van de KPI en of AI Kalender is er vanuit de business al een prioriteit bekend. Wij borduren tijdens het bronnenonderzoek advieswerk hierop voort. Hierbij kan voor het berekenen van een specifieke KPI de voeding vanuit meerdere bronnen nodig zijn.
-
Al mijn data staat op mijn eigen servers (on-premise). Gaat een slimme data-oplossing dan nog steeds werken?
Dat kan het nog steeds, echter mis je hiermee wel het gemak en de voordelen die de Microsoft Services bieden zoals Power Automate. Wanneer je data (deels) in de Azure cloud staat dan geeft dit een legio aan extra voordelen
-
Wat is het verschil en de overeenkomst van het waarde toevoegen model met die van Tracy & Wiersma?
De marketingonderzoekers Michael Tracy en Fred Wiersma hebben een zeer bekend model ontwikkeld om de waarde strategie van een onderneming te diagnosticeren en verder vorm te geven. De positionering in de markt vanuit de marketing hoek was hun voornaamste belang.
Klantgerichtheid, Product Differentiatie en Kosten Leiderschap zijn de 3 pijlers van hun model. Toen dit model gelanceerd werd was het advies als bedrijf voor 1 van deze 3 pijlers te kiezen. Heden ten dage is minimaal een keuze voor 2 van de 3 nodig om concurrerend te kunnen zijn. Met de technische ontwikkelingen op e-commerce gebied zie je zelfs een tendens dat alle drie de pijlers goed moeten zijn. Om die reden hebben we naar een verdere verfijning gezocht.
Het model dat MostWare NEXT hanteert is een moderner en meer verfijnd model. In feite bevindt zich de Klantgerichtheid in de krachten 1, 2 en 4, de Productdifferentiatie in de krachten 1 en 3 en Kosten Leiderschap krachten primair in 6. Met een duidelijk raakvlak met alle 8 de overige krachten met een accent op 9 omdat het over financieel gaat. De nummering van de krachten gaat hierbij tellende per horizontale laag.
-
Wat betekent het bronnenonderzoek voor de technische inrichting van het Datawarehouse?
Zowel de granularity als het aantal bronnen welke we analyseren zijn de input voor de performance eisen welke gesteld dienen te worden aan het in te richten datawarehouse of een andere techniek een data lake.