TimeXtender heeft een niewe release van hun producten uitgebracht met een winters thema: grote Snowflake verbeteringen. Daarnaast is er ook nog een grote sprong voorwaarts met de TimeXtender MCP Server en Deliver endpoints. In deze blog licht ik zeven van de hoogtepunten toe.
In deze blog wordt uitgelegd hoe je met Qlik Predict (voorheen AutoML) tijdreeksen kunt voorspellen. Na eerdere delen over feature engineering, modelselectie en operationalisatie introduceert Qlik sinds oktober 2025 een nieuwe probleemklasse: multivariate tijdreeksvoorspellingen. Hiermee kun je trends en patronen in tijdgebonden data gebruiken om vooruit te kijken.
Ken je dat probleem? Je organisatie is te klein voor een compleet datateam, maar je ambities zijn te groot om het klein te houden. In eerdere blogs liet ik al zien hoe low-code tools zoals TimeXtender een nieuwe generatie Analytics Engineers mogelijk maken. In dit blog wil ik laten zien waarom juist deze Analytics Engineers een antwoord zijn op deze situatie.
Veel organisaties starten met het bouwen van BI-dashboards door zich te richten op visualisaties en KPI’s, maar vergeten het fundament: een goed dimensionaal model. Zonder dit model ontstaan op termijn problemen zoals trage dashboards, foutgevoelige berekeningen, inconsistenties tussen rapporten en hoge onderhoudskosten.
In mijn vorige blog uit de serie over de Analytics Engineer heb ik beschreven wat deze rol inhoudt en hoe low-code oplossingen zoals TimeXtender deze werkwijze mogelijk maken. In dit nieuwe deel ga ik in op hoe de Analytics Engineer past binnen de manier van werken volgens Scrum
Slimme techniek is mooi, maar zonder goede User Interface blijft het stil. Veel organisaties investeren in slimme apps om processen beter en sneller te maken. Denk aan apps gebouwd met Power Apps, Mendix, Qlik dashboards of maatwerksoftware. Maar zelfs de technisch beste app haalt weinig op als de gebruikers hem niet willen gebruiken.
