Hoe Nederlandse organisaties AI-transformeren met data lakes, edge computing en object storage

De urgentie is hoog: volgens het CBS groeit de datavolume in Nederland jaarlijks met meer dan 40%, waarbij 85% daarvan ongestructureerd is. Toch worstelen veel organisaties om AI-transformatie écht handen en voeten te geven. Legacy systemen, datasilo’s en een gebrek aan duidelijke AI-governance vormen knelpunten die innovatie in de weg staan. Tegelijkertijd biedt de combinatie van data lakes, edge computing en object storage nieuwe kansen om wendbaar en toekomstbestendig te worden. Waar lopen Nederlandse bedrijven precies tegenaan en hoe benutten ze deze technologieën optimaal?

Waar ligt de rem op AI-transformtie binnen Nederlandse organisaties?

Vanuit talloze gesprekken met CIO’s en IT-managers, evenals rapporten van McKinsey en RVO, valt een patroon op. Door decennialang opgebouwde legacy infrastructuren en versnipperde datasilo’s ontstaat een complex landschap. Hierdoor kan AI niet moeiteloos toegang krijgen tot de juiste data.

• Legacy en datastromen: Veel organisaties werken nog met traditionele relationele databases en on-premise systemen die grote hoeveelheden ongestructureerde data nauwelijks ondersteunen.
• Ontbreken van AI-governance: Zonder duidelijke richtlijnen rond datakwaliteit, ethiek en privacy stokt de doorontwikkeling. AI-initiatieven blijven fragmentarisch en hebben onvoldoende impact.
• Mismatch tussen IT en business: IT-afdelingen worstelen met het vertalen van AI-mogelijkheden naar concrete bedrijfsprocessen, waardoor kansen onbenut blijven.

Deze bottlenecks zijn zichtbaar bij bijvoorbeeld bestaande ERP-systemen die moeite hebben met het integreren van streaming data van IoT-apparaten of multimedia, die steeds vaker relevant zijn voor analyses.

Kansen schuilen in automatisering, klantcontact en besluitvorming

Naast de remmen zijn er volop aansprekende kansen waar AI en data-innovaties direct resultaat leveren. Gartner benadrukt dat AI-gedreven automatisering van workflows en tactische procesoptimalisaties voor Nederlandse bedrijven enorme besparingen kunnen opleveren.

• Workflowautomatisering: Door AI toe te passen op ongestructureerde data zoals e-mails, documenten en chats, kunnen repetitieve taken geautomatiseerd worden. Dit bespaart tijd en verbetert nauwkeurigheid.
• AI in klantcontact: Met sentimentanalyse en voorspellende modellen vanuit data lakes kunnen organisaties de klantervaring verbeteren. Denk aan realtime ondersteuning en gepersonaliseerde aanbiedingen.
• Data-gedreven besluitvorming: Integratie van real-time data via edge computing zorgt ervoor dat beslissingen gestoeld zijn op actuele en relevante informatie, eerder dan op achterhaalde rapporten.

Voor Nederlandse organisaties die snel willen opschalen zonder in te boeten aan dataveiligheid en controle, zijn deze toepassingen goud waard.

Optimaliseren van AI binnen bestaande dataplatformen zoals Azure, AWS en Google Cloud

Veel bedrijven investeren inmiddels stevig in cloudplatformen, maar worstelen met het optimaal inrichten van AI-toepassingen binnen die omgevingen. De sleutel ligt in het slimme gebruik van data lakes, gekoppeld aan object storage en edge computing.

• Data lakes bieden flexibiliteit: Ze verzamelen zowel gestructureerde als ongestructureerde data in één centrale repository, zonder vooraf gedefinieerde schema’s. Dit maakt ze uitermate geschikt voor AI-trainingen.
• Object storage als fundering: Object storage biedt de schaalbaarheid en duurzaamheid die nodig zijn om enorme datasets te bewaren, met rijke metadata ondersteuning die AI-zoektochten versnelt.
• Edge computing voor realtime verwerking: Door data lokaal te verwerken bij de bron, bijvoorbeeld via IoT-apparaten, wordt data-overdracht verminderd en kunnen inzichten sneller beschikbaar zijn binnen het dataplatform.

Een concreet voorbeeld: een Nederlandse retailer kan via edge computing realtime informatie verzamelen over klantgedrag in winkels, die direct in het Azure data lake terechtkomt. Daar analyseert AI modellen automatisch patronen, waarna het object storage systeem faciliteert dat al die data snel en kostenefficiënt toegankelijk blijft.

Grip op data, automatisering en innovatie: samenwerken met AI-specialisten maakt het verschil

Voor organisaties die vastlopen in complexiteit blijkt samenwerking met gespecialiseerde AI-partners onontbeerlijk. Ze helpen bij het ontrafelen van datasilo’s, het opzetten van governance modellen en het integreren van nieuwe technologieën in de bestaande IT-omgeving. Zo ontstaat niet alleen een technisch fundament, maar ook een cultuur waarin innovatie en datagedreven werken vanzelfsprekend zijn.

Door deze koppeling van expertise aan praktische uitdagingen zien Nederlandse bedrijven hun AI-projecten meerwaarde opleveren dan ooit tevoren. De technologische puzzel – van object storage tot edge computing – wordt beheersbaar en strategisch inzetbaar. En daarmee ontstaat ruimte om te focussen op waar het écht om draait: waarde creëren voor klanten en de eigen organisatie.

In een tijd waarin data het nieuwe kapitaal is, ligt succes voor wie nu durft te investeren in moderne dataplatformen en AI-gestuurde innovaties. De integratie van object storage, data lakes en edge computing is minder een hype, meer een onmisbare pijler voor de toekomst van Nederlandse bedrijven.