De geschiedenis in de tech wereld herhaalt zich graag. Jaren geleden maakte het Business Intelligence landschap een enorme kanteling door: de visuele analytics revolutie. Logge, IT-gedreven rapportagetools zoals Cognos werden in rap tempo ingehaald door de intuïtieve, drag-and-drop interfaces van Tableau.
We staan inmiddels aan de vooravond van de volgende grote verschuiving. Alleen is het strijdtoneel dit keer niet visueel, maar AI gedreven Tooling. Net als toen kunnen de gevestigde Tools het weleens heel zwaar gaan krijgen om zich aan te passen.
De traditionele "Grote Jongens" van dit moment zoals Microsoft (Power BI) en Salesforce (Tableau) zijn momenteel verwikkeld in een race om AI aan hun bestaande software toe te voegen. Ze bouwen Copilots en Generatieve AI-functies in hun pakketten. Hoewel het er indrukwekkend uitziet in demo’s, worden deze functies in de praktijk beperkt door de architectuur waarop ze zijn gebouwd: een fundament dat gericht is op handmatige modellering en vooraf gedefinieerde dashboards.
Proberen echte AI-kracht toe te voegen aan bestaande grote tools is alsof je een straalmotor op een paardenkoets monteert. Het gaat harder, maar het is niet gebouwd om mee te vliegen. Jonge elektrische automerken blijken momenteel ook beter in staat deze nieuwe techniek in te bouwen dan de traditionele automerken.
De echte disruptie komt van nieuwkomers die vanaf nul zijn begonnen. Deze "AI-native" tools beginnen niet bij een leeg dashboard; ze beginnen met een analyse over je data, met een Large Language Model (LLM) als absolute kern.
Een perfect voorbeeld van zo een nieuwe speler is Golden Analytics. Zoals bekende BI-content creator JustTim onlangs liet zien in deze Video in gesprek met de oprichter van Golden Analytics. Deze nieuwe tools veranderen fundamenteel hoe we met data omgaan. Ze begrijpen de bedrijfscontext (semantiek) van nature, wat zorgt voor echte ad-hoc inzichten in plaats van statische rapportages.
Omdat AI de drempel om waarde uit data te halen drastisch verlaagt, zullen de "one-size-fits-all" tools steeds moeilijker antwoord kunnen geven op specifieke vragen. In plaats daarvan zien we dat tools zich richten op specifieke onderdelen van de datareis. Terwijl relatief nieuwe, krachtige tools zoals Sigma een sterke positie innemen als dé oplossing voor directe interactie met het datawarehouse en financiële datavisualisatie, richten tools als Golden Analytics en Ridge AI zich op de AI integratie en de conversational insights die daaruit voortvloeien. De moderne data stack wordt steeds meer gespecialiseerd.
Bij DDBM is onze filosofie helder: wij pushen geen specifieke leverancier of algemene tool simpelweg omdat deze het grootste marktaandeel heeft. Wij kijken allereerst naar uw bedrijf. We duiken in uw unieke processen, uitdagingen en datavolwassenheid om je te adviseren over de allerbeste tooling voor uw specifieke situatie.
Om dit te kunnen doen, zitten wij boven op alle nieuwe ontwikkelingen in het datalandschap. Hierdoor begrijpen wij wat er nodig is in je situatie of dat nu het inzetten van een specialistische tool als Sigma voor het finance team is of dat we een training verzorgen voor een van de huidige tools (Tableau/PowerBI). Daarnaast zijn we bij DDBM bezig om ook zelf AI tools te ontwikkelen die maatwerk leveren voor de vragen die spelen bij onze klanten. DDBM zorgt ervoor dat uw organisatie echt datagedreven is en klaar is voor de toekomst.