In dit blog laten we zien hoe je datakwaliteit binnen Qlik Data Products inzichtelijk en beheersbaar maakt met de Trust Score. Deze score combineert meerdere dimensies, zoals geldigheid, volledigheid en tijdigheid, tot één duidelijke kwaliteitsindicator per dataset.
Daarnaast bespreken we hoe je met eigen datakwaliteitsregels en AI-gedreven suggesties de kwaliteit verder kunt verbeteren en afstemmen op jouw bedrijfscontext. Zo bouw je niet alleen dataproducten, maar zorg je er ook voor dat gebruikers erop kunnen vertrouwen.
In dit blog laten we zien hoe je Qlik dataproducten daadwerkelijk in gebruik brengt. Via de Data Marketplace kunnen gebruikers eenvoudig dataproducten ontdekken en direct gebruiken om Qlik Sense-apps te bouwen.
Daarnaast bespreken we hoe je datasets beschikbaar stelt als API-endpoints, zodat data ook buiten Qlik herbruikbaar wordt. Zo maak je van dataproducten niet alleen een goed georganiseerd geheel, maar een actieve en waardevolle bron voor zowel analisten als applicaties.
Als je Azure-omgeving groeit, groeit ook de complexiteit. Kosten lopen op, beveiligingsinstellingen vragen aandacht en inzichten zijn verspreid over meerdere dashboards. Het Azure Support Framework van E-mergo brengt dit periodiek samen in één overzicht, zodat je minder tijd kwijt bent aan zoeken en meer tijd hebt om te sturen. Met transparante toegang via Azure Lighthouse en een vaste, heldere rapportagestructuur houd je grip op kosten, veiligheid en de gezondheid van je omgeving.
AI maakt het mogelijk om sneller applicaties te ontwikkelen, maar brengt ook uitdagingen met zich mee op het gebied van beheer, security en datakwaliteit. In deze blog lees je hoe low-code platformen zoals Mendix en Microsoft Power Apps AI combineren met structuur, governance en betrouwbare data. Zo profiteren organisaties van snelle ontwikkeling zonder concessies te doen aan kwaliteit en toekomstbestendigheid.
AI kan documentverwerking automatiseren door PDF’s te lezen, relevante gegevens te extraheren en direct te verwerken. Door de combinatie van Intelligent Document Processing (IDP) en Large Language Models (LLM’s) werkt dit flexibel, ongeacht opmaak, taal of structuur.
De oplossing zet data om naar bruikbare formaten, controleert automatisch de kwaliteit en legt alleen twijfelgevallen voor aan medewerkers. Dit zorgt voor tijdsbesparing, minder fouten en betere schaalbaarheid, en is breed inzetbaar voor verschillende documenttypes en organisaties.
Veel professionals gebruiken ChatGPT als een slimme zoekmachine en moeten daardoor telkens opnieuw uitleggen wie ze zijn, hoe hun organisatie werkt en in welke context ze opereren. Dat leidt tot generiek advies dat weinig aansluit op de praktijk. Dit is geen beperking van AI, maar een kwestie van configuratie.
Door ChatGPT te werken met projectfolders, context en duidelijke instructies kun je AI veranderen van een vraag-antwoordmachine in een echte denkpartner. Binnen zo’n project onthoudt ChatGPT relevante informatie, houdt het rekening met technische, organisatorische en compliance-eisen en past het zijn schrijfstijl en structuur aan op het publiek.
