RevoData

From BI to Databricks: Simplifying Architecture Layers

Revodata — Mon, 08 Sep 2025 11:18:33 +0000

From BI to Databricks: Simplifying Architecture Layers

Over the past few weeks, we’ve been exploring the journey from traditional Business Intelligence (BI) to Databricks. As part of this transition, it’s essential to address a key aspect: architecture. While the terminology might seem daunting at first—Bronze, Silver, Gold, these layers aren’t so different from what you’re already familiar with. Let’s break it down and show how you can adapt this framework to suit your organization.

Layers Are Layers—Let’s Keep It Simple

When it comes to data architectures, we all think in layers. They bring structure and clarity to an otherwise complex ecosystem. So, if you’re transitioning to the medallion architecture with its Bronze, Silver, and Gold layers, don’t let the terminology overwhelm you. We’ve even seen customers add Platinum and Diamond to their layers—why not? If it works for your organization, it works! Remember, a framework is just a starting point; tailor it to fit your needs.

Mapping Staging to the Bronze Layer

The key is to focus on the characteristics of each layer. For example, in the MSBI world, a staging layer is where raw source data lands. It’s still structured around the source, with minimal transformation. The Bronze layer in Databricks serves the same purpose: it’s the raw, unprocessed representation of the source data. Once you see this connection, the transition becomes less intimidating.

Mapping the Data Warehouse to the Silver Layer

The Data Warehouse layer in MSBI aligns closely with the Silver layer in the medallion architecture. In this stage, you introduce organizational standards, naming conventions, and other structures while keeping data at its lowest granularity. This layer is your backbone, designed to remain stable over time.

One key difference in Databricks is the flexibility around traditional data modeling approaches like Kimball or Inmon (star-schema), Anchor modeling, or Data Vault. Here, you can choose how strictly to adhere to these techniques based on your organizational needs. However, it’s critical to ensure this layer is resilient. Changes to data sources or organizational structures should have minimal impact on your models. To achieve this, consider domain-driven design, bounded contexts, and data mesh principles—these sociotechnical concepts help keep your architecture flexible and future-proof.

The Data Mart Layer: Gold (or Platinum, or Diamond)

The final layer—often referred to as the Gold layer in Databricks—is where you optimize data for consumption. Whether it’s a one-big-table design, 3NF, or star-schema, this layer is about delivering business value. Because of its direct impact on the end user, this is where companies tend to allocate the most investment. However, it’s vital not to overlook the upstream layers. A stable foundation is the only way to ensure a reliable and effective Gold layer.

At RevoData, we’ve learned that a logical and user-friendly structure for your Data Catalog is key. Instead of naming catalogs “Bronze,” “Silver,” or “Gold,” we use descriptive labels like “sources,” “domains,” or “data products” and apply the familiar terms as metadata tags. This approach provides a clear path to data for all users while keeping the architecture intuitive and scalable.

Make your Architecture Work for You

Transitioning to Databricks doesn’t mean starting from scratch. By mapping your existing architecture to the medallion framework and customizing it for your organization, you can create a system that’s both familiar and future-ready.

Ready to Take the Next Step?

At RevoData, we specialize in helping organizations make the most of Databricks. Whether you’re starting your journey or looking to refine your approach, we’re here to support you. Let us show you how Databricks can transform your data strategy and deliver real business impact. Reach out to us today to get started!

Rafal Frydrych

Senior Consultant at RevoData, sharing with you his knowledge in the opinionated series: Migrating from MSBI to Databricks.

Het bericht From BI to Databricks: Simplifying Architecture Layers verscheen eerst op RevoData.

SBI Developer – what does migration to Databricks mean for you?

Revodata — Tue, 02 Sep 2025 08:04:24 +0000

BI Developer - what does migration to Databricks mean for you?

When transitioning from MSBI to Databricks, the hardest part often isn’t the tools or the technology—it’s the people and their skills. That’s why, even though it’s listed last on our leaflet, we’re tackling this topic first. Let’s talk about what this migration means for your team and how to align their expertise with the Databricks ecosystem.

Expanding horizons - from Dashboards to Analysis and beyond

In the MSBI world, BI developers hold a central role. They’re highly skilled in SQL, possess extensive domain knowledge, and excel at creating dashboards, reports, and even complex cubes using MDX or DAX. Traditionally, this expertise has been closely tied to the classic Data Warehouse (DWH) environment, where structured data models and ETL processes form the backbone of the work. However, in the Databricks landscape, the BI Developer role evolves significantly, adapting to new paradigms and technologies that emphasize scalability, agility, and advanced data analytics.

With Databricks, SQL remains a vital skill, forming a strong foundation for exploring the platform’s capabilities. However, Databricks also introduces the world of Spark, with PySpark emerging as a favored tool among organizations. For BI developers, this shift offers an exciting opportunity to expand their skill set and evolve their role. Rather than a departure from strengths (SQL), this transition represents a chance to adapt and thrive in a rapidly changing environment and to become a more complete data professional.

The Data Engineer - why software skills matter?

As organizations venture into modern platforms like Databricks, the role of the Data Engineer emerges as critical for unlocking its full potential. To set the stage, it’s important to understand why Databricks excels—it’s a platform designed for flexibility, scalability, and advanced processing. However, it truly shines when operated by individuals with strong software engineering skills, particularly if PySpark is a key component of the data processing strategy.

For teams missing this expertise, our advice is clear: stick to SQL-based workloads in the beginning. This approach minimizes migration risks and ensures your team isn’t overwhelmed by the demands of Spark. After all, you don’t want to leave anyone behind at the station as the data train rolls forward.

The Platform Engineer - bringing infrastructure in-house

In an MSBI environment, platform support often comes from external teams, such as platform, infrastructure, or cloud operations. With Databricks, embedding a Platform Engineer, etc, within your team—even temporarily—can make all the difference.

This person ensures your team owns and optimizes the Azure Subscription and/or Resource Group. They help leverage Databricks’ robust security, isolate data storage and workloads, and manage dependencies effectively. Without this role integrated into your team, you risk missing out on these critical capabilities.

Building a future data team

Migrating to Databricks is more than just a technological shift; it’s a transformation of roles, skills, and team dynamics. This change brings challenges but also opportunities to build a robust, future-proof data team.

Leverage existing SQL expertise as the starting point for migration to reduce risk and maintain momentum.
Invest in upskilling your team to embrace new tools and workflows, positioning them for long-term growth.
Embed platform engineering expertise, whether internally or through temporary support, to fully optimize Databricks’ capabilities.

Ultimately, the success of your Databricks implementation hinges on aligning your team’s skills with the platform’s strengths. By empowering your people and providing the right resources, you’ll not only navigate the migration smoothly but also unlock the full potential of a modern, agile data ecosystem. If you’re ready to make the leap, let’s start the journey together—reach out, and we’ll help you chart the course.

Rafal Frydrych

Senior Consultant at RevoData, sharing with you his knowledge in the opinionated series: Migrating from MSBI to Databricks.

Het bericht SBI Developer – what does migration to Databricks mean for you? verscheen eerst op RevoData.

Still on MSBI? You’re Not Alone

Revodata — Tue, 26 Aug 2025 12:53:31 +0000

Still on MSBI ? You're not alone

You might be surprised by how many organizations still rely on the full MSBI stack. Despite the rapid shifts in the data landscape, MSBI continues to be a robust, reliable solution that delivers significant value to businesses worldwide. Its enduring presence is a testament to its strength—but is it enough for what lies ahead?

That question is even more interesting when we consider Microsoft’s Azure-based alternatives. Take Azure Data Factory (ADF) for example—does it meet your expectations? Are Synapse and SQL Server Pools delivering the seamless performance and scalability you need? For many, the answer is lukewarm at best.

Then there’s the question of cubes: MDX or DAX? Are you stuck with Multi-Dimensional cubes, or transitioned to Tabular cubes via Azure Analysis Services (AAS) or Power BI models? Excel users (sorry, Mac folks!) still find these features useful for self-service analytics. And while Power BI has emerged as a standout in Microsoft’s ecosystem, even it doesn’t solve every challenge posed by modern data demands.

However, there is another solution, enter Databricks, a modern data platform that addresses a lot of the challenges when moving from descriptive to predictive and automated analytics. Like Obi-Wan Kenobi said about the lightsaber, that it’s a more elegant weapon for more civilised times, Databricks is a modern tool addressing current and future data problems.

Why Companies are Looking to Databricks

Faced with these challenges, it’s no surprise that many organizations are turning to Databricks as their next-generation data platform. Databricks offers an open, unified platform that goes beyond traditional BI capabilities, making it possible to integrate advanced analytics, data engineering, and machine learning in one place.

Interestingly, many of our customers choose to retain Power BI as their primary data consumption layer while leveraging Databricks to power their data processing and engineering needs. This hybrid approach offers the best of both worlds: familiar tools for end users and cutting-edge capabilities for data teams.

Join the Conversation

Over the coming weeks, I will share a series of posts designed to help you navigate the shift from MSBI to Databricks. Through an opinionated mental map (attached), I will provide apples-to-pears comparisons, practical advice, and insights into building a future-proof data architecture.

These conversations may spark debate—and that’s a good thing! I invite you to join the dialogue, share your experiences, and explore new perspectives. Stay tuned for the next post in the series. Let’s chart this journey together!

Rafal Frydrych

Senior Consultant at RevoData, sharing with you his knowledge in the opinionated series: Migrating from MSBI to Databricks.

Het bericht Still on MSBI? You’re Not Alone verscheen eerst op RevoData.

Databricks Demystified

Revodata — Thu, 13 Apr 2023 07:47:07 +0000

Databricks Demystified

You may have come across the term Databricks and wondered what it’s all about. Is it just another buzzword in the world of big data? Or can it genuinely impact your organisation’s data management and analytics capabilities? What follows is a simple introduction to Databricks, explaining what it is, how it works, and how it can be relevant to your organisation and team.

What is Databricks, and what can it do for you?

Databricks is a unified platform for managing and analysing vast amounts of data, combining the power of data engineering, machine learning, and analytics in one place. It offers an array of tools for processing, storing, cleaning, sharing, and analysing data. Making it easier for (non-technical) managers to understand and leverage the insights that data can provide. In a nutshell, Databricks helps organisations derive value from their data, guiding decision-making and driving growth.

Making sense of Databricks’ features

Let’s break down some of the key features and functionalities of Databricks:

Data processing and management: Databricks makes it easy to schedule and manage data processing workflows, ingest data from various sources, and discover and explore datasets.
Analytics and visualisation: With tools for working in SQL and generating visualisations and dashboards, Databricks simplifies the process of gleaning insights from your data.
Machine learning: Databricks offers tools for creating and tracking machine learning models, making it easier to incorporate artificial intelligence into your organisation’s operations.
Open-source integrations: As a platform committed to the open-source community, Databricks integrates with popular open-source projects like Apache Spark, Delta Lake, and MLflow.

Databricks, AWS and Azure a perfect match?

Databricks works closely with Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure to provide seamless integration and optimal performance. Instead of forcing you to migrate your data into proprietary storage systems, Databricks connects with your cloud account and deploys compute clusters using cloud resources that you control. This flexibility ensures that your organisation’s data remains secure and accessible while still benefiting from Databricks’ powerful tools and features.

Real-world applications of Databricks

So, how can Databricks be useful in your organisation? Here are some common use cases:

Building an enterprise data lakehouse: A data lakehouse combines the strengths of data warehouses and data lakes to create a single source of truth for your data.
ETL and data engineering: Databricks simplifies the process of extracting, transforming, and loading (ETL) data, making it easier for everyone to manage and analyse its data.
Machine learning and AI: Databricks provides tools tailored for data scientists and ML engineers supporting the development of AI applications that can drive growth and innovation.
Data warehousing, analytics, and BI: it provides a powerful platform for running analytic queries and generating insights that inform your decision-making processes.
Data governance and secure data sharing: Databricks helps you manage permissions and secure access to your data, enabling collaboration both within and outside your organisation.

In summary

In today’s data-driven world, having the right tools and platforms to manage and analyse data is crucial. Databricks is a powerful solution that can help you unlock the full potential of your data, transforming raw information into actionable insights that drive growth and success.

So, next time you hear the term Databricks, you’ll know that it’s not just another buzzword. On the contrary, it’s a powerful platform that can transform the way you harness the power of data. By simplifying data processing, analytics, machine learning, and data governance, Databricks enables you to make better-informed decisions, improve operational efficiency, and drive innovation across your organisation.

So why not explore the potential of Databricks and see how it can help you turn your data into a valuable strategic asset? Reach out to us more information, a Proof of Concept (PoC) or a Value Assessment.

Het bericht Databricks Demystified verscheen eerst op RevoData.

Retail Analytics: de 9-box methode

Revodata — Wed, 01 Feb 2023 07:48:59 +0000

Hoe de 9-box methode voor replenishment waarde kan toevoegen voor jouw bedrijf

In de retailwereld is het van groot belang om inzicht te hebben in de verkoop en marge van jouw producten. Een effectieve manier om dit te doen is door gebruik te maken van de 9-box methode voor replenishment. Deze methode maakt gebruik van gegevens over verkoop en marge om een overzicht te krijgen van hoe jouw producten zich verkopen en waar mogelijkheid voor verbetering ligt. In dit blogpost gaan we dieper in op hoe de 9-box methode waarde kan toevoegen voor jouw bedrijf.

Wat is de 9-box methode?

De 9-box methode is een tool waarmee je de verkoop en marge van jouw producten kunt visualiseren in een 9-vakken matrix. Elke vak in de matrix representeert een combinatie van verkoop en marge. Hierdoor kun je snel zien welke producten goed presteren en welke producten verbeterd moeten worden.

Hoe werkt de 9-box methode?

Om de 9-box methode te gebruiken, heb je gegevens nodig over verkoop en marge van jouw producten. Deze gegevens worden vervolgens ingevoerd in de matrix. Elke vak in de matrix representeert een combinatie van verkoop en marge. Hierdoor kun je snel zien welke producten goed presteren en welke producten verbeterd moeten worden.

Waarom is de 9-box methode waardevol?

De 9-box methode is waardevol omdat het een eenvoudige manier is om inzicht te krijgen in de prestaties van jouw producten. Hierdoor kun je gericht actie ondernemen om de verkoop en marge van jouw producten te verhogen. Bovendien geeft de 9-box methode inzicht in de producten die een groot potentieel hebben en die waarmee snel resultaat behaald kan worden.

Conclusie

De 9-box methode voor replenishment is een krachtige tool om inzicht te krijgen in de prestaties van jouw producten en gericht actie te ondernemen. Door gebruik te maken van gegevens over verkoop en marge, kun je snel zien welke producten goed presteren en welke producten verbeterd moeten worden. De 9-box methode kan daarom waarde toevoegen voor jouw bedrijf door een efficiëntere voorraadbeheer en grotere winstmarge te realiseren. “

Het bericht Retail Analytics: de 9-box methode verscheen eerst op RevoData.

7 stappen naar een data cultuur

Revodata — Mon, 23 Jan 2023 07:17:03 +0000

Een data cultuur: van visie tot succes

De wereld van vandaag is sterk afhankelijk van data. Bedrijven, organisaties en overheden maken gebruik van data om beslissingen te nemen, nieuwe kansen te identificeren en hun prestaties te verbeteren. Maar om succesvol te zijn met data, is meer nodig dan alleen toegang tot de juiste informatie. Een belangrijke voorwaarde is een datacultuur.

Een datacultuur is een set van waarden, normen en gedragingen die de inzet van data in een organisatie bevorderen. Het gaat om een cultuur waarin data-analyse en gebruik wordt gezien als een belangrijk onderdeel van het dagelijkse werk en waarin iedereen in de organisatie betrokken is bij het verzamelen, analyseren en gebruiken van data.

Maar waarom is een datacultuur zo belangrijk? Hier zijn enkele voordelen:

Een datacultuur zorgt ervoor dat data-analyse en -gebruik een integraal onderdeel wordt van de dagelijkse werkzaamheden, waardoor beslissingen sneller en beter worden genomen.
Een datacultuur bevordert samenwerking en efficiëntie, omdat iedereen in de organisatie betrokken is bij data-analyse en -gebruik.
Een datacultuur leidt tot een grotere betrokkenheid en motivatie van medewerkers, omdat zij zien hoe hun werk bijdraagt aan de organisatiedoelen.
Een datacultuur verhoogt de kwaliteit van data, omdat data-analyse en -gebruik een integraal onderdeel wordt van de kwaliteitszorg.

Maar hoe bouw je een datacultuur op? Hier is een 7-stappenplan:

Begin met het definiëren van de doelen en waarden van de datacultuur. Dit helpt om de richting aan te geven en iedereen op één lijn te krijgen.
Maak data-analyse en -gebruik een integraal onderdeel van de dagelijkse werkzaamheden. Dit kan door bijvoorbeeld data-analyse en -gebruik op te nemen in de taken en verantwoordelijkheden van medewerkers.
Investeer in de juiste tools en technologieën. Dit helpt om de data-analyse en -gebruik efficiënter te maken en medewerkers in staat te stellen om hun werkzaamheden beter uit te voeren.
Maak data toegankelijk voor iedereen in de organisatie. Dit kan door bijvoorbeeld het opzetten van een datawarehouse of het gebruiken van datavisualisatie-tools.
Stimuleer samenwerking en uitwisseling van kennis. Dit kan door bijvoorbeeld het opzetten van een datateam of het organiseren van workshops en trainingen.
Beloon innovatie en experimenten met data. Dit helpt om medewerkers te motiveren om nieuwe ideeën te ontwikkelen en te testen.
Maak data-analyse en -gebruik een integraal onderdeel van de kwaliteitszorg. Dit helpt om de kwaliteit van data te verhogen en fouten te voorkomen.

Om optimaal te profiteren van data, is meer nodig dan alleen toegang tot de juiste informatie. Een datacultuur is de sleutel tot succes.

Een datacultuur bevordert samenwerking, efficiëntie en betrokkenheid en zorgt ervoor dat data-analyse en -gebruik een integraal onderdeel wordt van het dagelijkse werk. Dus als uw organisatie nog geen datacultuur heeft, is het tijd om te beginnen. Want een datacultuur is de sleutel tot succes in de digitale wereld. Start vandaag nog met opbouwen!

Het bericht 7 stappen naar een data cultuur verscheen eerst op RevoData.

Data management, een moetje in 5 stappen

Revodata — Thu, 05 Jan 2023 21:09:39 +0000

Het belang van Data Management

In een wereld waar data de drijvende kracht achter veel bedrijven is, is het belangrijker dan ooit om goed om te gaan met jouw bedrijfsdata. Helaas wordt dit vaak over het hoofd gezien en wordt er geen aandacht besteed aan goed data management. In dit blogpost gaan we dieper in op waarom goede data management zo belangrijk is en geven we een 5 stappenplan om te beginnen met data management.

Waarom is data management belangrijk?

Een van de grootste voordelen van goede data management is dat je een beter inzicht krijgt in jouw bedrijfsprocessen. Hierdoor kun je efficiënter werken en sneller beslissingen nemen. Daarnaast kan goed data management ervoor zorgen dat je minder fouten maakt, omdat je altijd beschikt over de juiste en meest recente informatie. Dit kan leiden tot minder kosten en een grotere klanttevredenheid.

5 stappenplan om te beginnen met data management

Stap 1: Maak een inventarisatie van jouw data

Het eerste wat je moet doen is een inventarisatie maken van al jouw data. Hierdoor krijg je een overzicht van welke data je hebt, waar deze vandaan komt en hoe deze gebruikt wordt. Dit is de basis voor goed data management.

Stap 2: Maak een data management plan

Op basis van de inventarisatie kun je een data management plan opstellen. Hierin beschrijf je welke data je gaat verzamelen, hoe je dit gaat doen en hoe je de data gaat gebruiken. Hierdoor weet je precies waar je aan toe bent en kun je gerichter te werk gaan.

Stap 3: Maak regels voor data-opslag en -beveiliging

Het is belangrijk om regels op te stellen voor hoe je data opslaat en beveiligt. Hierdoor weet je zeker dat je data veilig is en niet in verkeerde handen valt.

Stap 4: Investeer in de juiste software en tools

Investeren in de juiste software en tools is belangrijk om efficiënt te kunnen werken en altijd snel toegang te hebben tot de juiste gegevens.

Stap 5: Houd je data regelmatig bij

Het is belangrijk om je data regelmatig te controleren en te updaten. Hierdoor weet je zeker dat je altijd beschikt over de meest recente informatie.

Conclusie

Goede data management is cruciaal voor elk bedrijf. Het kan leiden tot efficiëntere processen, minder fouten en een grotere klanttevredenheid. Door een data management plan op te stellen, je data regelmatig te controleren en te updaten, je data veilig op te slaan en te investeren in de juiste software en tools, kun je goede data management bereiken. Doe jij al genoeg om goed om te gaan met jouw bedrijfsdata?

Het bericht Data management, een moetje in 5 stappen verscheen eerst op RevoData.

De kracht van Databricks en RevoData

Revodata — Mon, 19 Dec 2022 20:33:26 +0000

Eenvoud, het sleutelwoord tot success in data & AI

Bij RevoData geloven we dat datagedreven beslissingen de sleutel zijn tot succes in de zakelijke wereld. Om onze klanten hierbij te ondersteunen, hebben we gekozen om ons te specialiseren in databricks als onze belangrijkste data platform partner. In dit artikel zullen we uitleggen waarom we denken dat databricks zo waardevol is en waarom we ervoor hebben gekozen om hiermee samen te werken.

Ten eerste is databricks een uitstekend platform voor big data processing. Dankzij de inzet van Apache Spark, kan het grote hoeveelheden data efficiënt verwerken, waardoor onze klanten snel inzicht krijgen in hun data. Bovendien is databricks gebouwd op de cloud, wat betekent dat onze klanten flexibel kunnen schalen naar de hoeveelheid data die ze nodig hebben zonder zich zorgen te hoeven maken over de infrastructuur.

Ten tweede is databricks een uitstekend platform voor data science en machine learning. Dankzij de ingebouwde functies zoals automatische modellering en geavanceerde analyse, kunnen onze klanten snel modellen bouwen en deze toepassen op hun data. Bovendien biedt databricks ook een omgeving waar data scientists samen kunnen werken en hun werk kunnen delen, wat bevordert de samenwerking tussen data science teams.

Ten derde, door de integratie van databricks met andere tools zoals Azure, AWS, en GCP, kunnen onze klanten gemakkelijk hun data integreren met hun bestaande IT-omgevingen. Dit maakt het makkelijk om data te verzamelen, te beheren en te analyseren, wat essentieel is voor het toepassen van datagedreven beslissingen.

Tot slot, we zijn verheugd om aan te kondigen dat we samenwerken met databricks, dit betekent dat we de kennis en expertise hebben om onze klanten te helpen hun data te verzamelen, te beheren en te analyseren met databricks. Onze teams zullen samenwerken om de beste oplossing te bieden voor uw bedrijf.

In samenvatting, databricks biedt een uitstekende oplossing voor big data processing, data science en machine learning en een gemakkelijke integratie met andere tools. Bij RevoData zijn we trots om samen te werken met databricks om onze klanten te helpen hun data te verzamelen, te beheren en te analyseren. Als u geïnteresseerd bent in databricks of hulp nodig

Het bericht De kracht van Databricks en RevoData verscheen eerst op RevoData.

Mensen hebben moeite om data te interpreteren en te begrijpen

Revodata — Fri, 09 Dec 2022 21:06:22 +0000

Data-literacy, een must-have skill voor iedereen

De wereld van vandaag is steeds meer gedreven door data. Of we nu op onze smartphones scrollen, online winkelen of gewoon door het leven gaan, we worden overspoeld met informatie. Maar hoeveel van ons zijn echt data-literate?

Data-literacy is de vaardigheid om data te begrijpen, te analyseren en te gebruiken in besluitvorming. Het is de sleutel tot het begrijpen van de wereld om ons heen en het nemen van weloverwogen beslissingen.

Helaas is data-literacy nog steeds een groot probleem in onze samenleving. Veel mensen hebben moeite om data te interpreteren en te begrijpen, en dit kan leiden tot foute besluitvorming en verkeerde conclusies.

Maar waarom is data-literacy zo belangrijk? Ten eerste, omdat data ons in staat stelt om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Als we data kunnen interpreteren en analyseren, kunnen we onze veronderstellingen bevestigen of weerleggen, en zo onze besluitvorming verbeteren.

Ten tweede, omdat data-literacy ons in staat stelt om de wereld om ons heen beter te begrijpen. Data geven ons inzicht in hoe mensen denken, voelen en handelen, en kunnen ons helpen bij het begrijpen van complexe problemen.

Ten derde, omdat data-literacy de sleutel is tot de toekomst. In een steeds digitalere wereld zal data steeds belangrijker worden in onze economie en samenleving. Als we niet data-literate zijn, zullen we achterblijven in de race om te concurreren en te overleven.

Laten we ons daarom richten op het verbeteren van onze data-literacy. Laten we ons verdiepen in hoe we data kunnen interpreteren en analyseren, en laten we ons bekwamen in het nemen van weloverwogen beslissingen gebaseerd op data. Want als we data-literate zijn, zullen we in staat zijn om de wereld om ons heen beter te begrijpen en onze toekomst veilig te stellen.

Het bericht Mensen hebben moeite om data te interpreteren en te begrijpen verscheen eerst op RevoData.

10 trends op het gebied van Data & AI binnen de financiele dienstverlening

Revodata — Thu, 24 Nov 2022 20:45:50 +0000

Innovatie in de financiele sector met Data & AI

De financiële sector is een van de meest competitieve en snel veranderende industrieën. De toepassing van Data & AI biedt tal van nieuwe mogelijkheden voor financiële dienstverleners om hun bedrijfsprocessen te verbeteren en te groeien.

In 2023 zullen we waarschijnlijk een aantal interessante trends zien op het gebied van Data & AI in de financiële dienstverlening. Hieronder delen we de top 10 trends voor 2023:

Predictive analytics: Door het gebruik van predictive analytics, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om trends en patronen in hun data te identificeren en hierop te anticiperen. Dit kan bijvoorbeeld gebruikt worden voor kredietbeoordeling, fraudedetectie, en beleggingsadvies.
Automatisering van klantenservice: Door het gebruik van chatbots en virtuele assistenten, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om hun klanten 24/7 te ondersteunen en hun vragen snel te beantwoorden.
Machine learning voor kredietbeoordeling: Door het gebruik van machine learning, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om kredietrisico’s nauwkeuriger te beoordelen en sneller beslissingen te nemen.
Beveiliging: Door het gebruik van geavanceerde beveiligingstechnologieën zoals AI-gestuurde detectie van bedreigingen, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om hun systemen beter te beschermen tegen cyberaanvallen.
Blockchain: Door het gebruik van blockchain-technologie, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om hun transacties sneller, veiliger en efficiënter te verwerken.
Natural Language Processing: Door het gebruik van NLP, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om grote hoeveelheden tekstgegevens te analyseren, zoals klantenfeedback, transactie- en marktgegevens.
Robo-Adviseurs: Door het gebruik van robo-adviseurs, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om hun klanten automatisch te helpen bij het maken van beleggingsbeslissingen.
Real-time fraudedetectie: Door het gebruik van geavanceerde algoritmen, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om fraude sneller te detecteren en te voorkomen, waardoor ze hun bedrijf kunnen beschermen tegen financieel verlies.
Personal Finance Management: Door het gebruik van geavanceerde algoritmen en data-analyse, zullen financiële dienstverleners in staat zijn om hun klanten te helpen bij het beheren van hun persoonlijke financiering en hen advies te geven over hoe ze hun geld het beste kunnen besteden.
Insurtech: Door het gebruik van geavanceerde technologieën zoals IoT en machine learning, zullen verzekeraars in staat zijn om real-time data te verzamelen over hun verzekerde risico’s en hun polissen en premies hierop aan te passen.

Deze trends tonen aan hoe Data & AI een cruciale rol speelt in de financiële dienstverlening. Door deze technologieën te gebruiken, kunnen financiële dienstverleners hun bedrijfsprocessen verbeteren, hun klanttevredenheid verhogen en hun winstgevendheid verhogen.

Het bericht 10 trends op het gebied van Data & AI binnen de financiele dienstverlening verscheen eerst op RevoData.