cimt

Service · AI Enablement

Datafundament voor AI & AI Enablement

Zonder een solide datafundament blijft AI een belofte. Wij helpen organisaties in Nederland van AI-ambitie naar meetbare waarde te komen — met betrouwbare data, governance en de juiste technologie.

Team aan het werk aan een AI readiness assessment

AI Data Readiness is het proces om uw datafundament klaar te maken voor betrouwbare, compliant AI-toepassingen. cimt levert dit in twee stappen: eerst een AI Readiness Assessment dat de maturity van uw data governance, datakwaliteit, architectuur, metadata en use cases meet langs het DAMA DMBoK framework; daarna een implementatietraject dat de fundamenten legt — governance-structuur, datakwaliteitsmonitoring, lineage met erwin Data Intelligence, en use case prioritering. Het resultaat: AI-modellen op betrouwbare data, traceerbaar voor de EU AI Act, en gekoppeld aan business KPI's.

De realiteit

De kloof tussen AI-ambitie en data-realiteit

AI staat bovenaan de agenda van elke bestuurskamer. Maar de praktijk is weerbarstig: meer dan de helft van alle organisaties meldt dat hun data niet AI-ready is. Budgetten stijgen, maar projecten stagneren door gebrekkige datakwaliteit, ontbrekende governance en verouderde architectuur.

De EU AI Act — sinds 2025 van kracht — voegt daar een juridische dimensie aan toe. Organisaties die AI inzetten zonder aantoonbare datakwaliteit en traceerbaarheid lopen compliancerisico's.

Het fundament moet eerst op orde zijn. Dát is waar cimt begint.

Stap 1

Het cimt AI Readiness Assessment

Voordat u investeert in AI-tooling, moet u weten waar u staat. In 2–4 weken brengen wij in kaart wat de maturity van uw datalandschap is en welke stappen nodig zijn om AI succesvol in te zetten.

Onderdeel Wat wij beoordelen
Data Governance Eigenaarschap, beleid, stewardship en besluitvormingsstructuren
Datakwaliteit Volledigheid, consistentie, actualiteit en betrouwbaarheid van kerndata
Data-architectuur Platformlandschap, integratiepaden en schaalbaarheid voor AI-workloads
Metadata & Lineage Catalogisering, herkomst en traceerbaarheid — essentieel voor AI Act-compliance
Use Case Prioritering Welke AI-toepassingen leveren het snelst meetbare waarde op?

Wat u krijgt: een concreet rapport met uw huidige data maturity score, een prioriteitenlijst en een roadmap naar AI-readiness. Vaste prijs, vaste doorlooptijd, geen open einde.

Stap 2

Het datafundament bouwen

Na het assessment helpen wij u het fundament te leggen dat AI mogelijk maakt — gestructureerd volgens het DAMA DMBoK raamwerk.

Data Governance inrichten

Eigenaarschap, beleid en stewardship zijn de basis. Zonder governance is elke AI-toepassing gebouwd op drijfzand. Wij ontwerpen een governance-framework dat past bij uw organisatie — pragmatisch, niet bureaucratisch.

Datakwaliteit structureel verbeteren

AI-modellen zijn zo goed als de data waarmee zij gevoed worden. Wij implementeren datakwaliteitsmanagement en monitoring zodat uw data betrouwbaar, volledig en actueel is — en dat ook blijft.

Metadata, lineage en catalogisering

De EU AI Act vereist traceerbaarheid. Met erwin Data Intelligence catalogiseren wij uw data-assets, leggen herkomst vast en creëren een compleet beeld van uw datalandschap. Dit is niet alleen compliance — het is de basis voor herbruikbare, betrouwbare AI.

Use case identificatie en prioritering

Niet elke AI-toepassing levert dezelfde waarde. Wij helpen u de use cases te identificeren die het snelst meetbaar resultaat opleveren, en koppelen die aan de benodigde datafundamenten.

Onze technologie

Welke partners ondersteunen het fundament

Best-of-breed technologie van onze strategische partners. Elke tool heeft een specifieke rol in het AI-ready maken van uw datalandschap.

Partner Rol in AI Enablement Meer
Qlik Data-integratie en kwaliteit (Qlik Talend Cloud); AI-gestuurde analytics (Sense, Answers, Predict) Bekijk
Snowflake Schaalbaar dataplatform voor AI-workloads, Lakehouse-architectuur, Data Vault 2.0 Bekijk
erwin by Quest Datamodellering, metadata-governance en AI-traceerbaarheid (Data Modeler, Data Intelligence) Bekijk

Start met de basis

Plan een AI Readiness Assessment

In 2–4 weken weet u precies waar uw data staat — en welke route het snelst leidt naar betrouwbare, EU AI Act-compliant AI.

Veelgestelde vragen

AI Data Readiness — wat u wilt weten

Wat houdt "AI-ready data" concreet in?

AI-ready data is gestructureerd, geclassificeerd, governed en van bekende kwaliteit. Concreet: een werkende data-catalogus, lineage van bron tot bestemming, kwaliteitsmonitoring met afgesproken thresholds, en duidelijke ownership per dataset. Zonder deze fundamenten produceren AI-modellen onvoorspelbare resultaten en is EU AI Act compliance niet aantoonbaar.

Hoe lang duurt een AI Readiness Assessment?

Doorgaans 2 tot 4 weken, afhankelijk van organisatie-omvang en scope. Een MKB-organisatie met enkele datasets is binnen 2 weken klaar; een enterprise met tientallen bronsystemen vraagt 4 weken. Wij leveren altijd: een maturity score per DAMA-kennisgebied, prioriteitenlijst en roadmap met indicatieve doorlooptijden.

Waarom de EU AI Act relevant voor onze data?

De EU AI Act (van kracht sinds 2025) vereist voor hoog-risico AI-toepassingen dat u kunt aantonen welke data het model heeft gebruikt, hoe die data tot stand kwam, en welke kwaliteitscontroles zijn uitgevoerd. Zonder data lineage en governance is dat onmogelijk te bewijzen. Boetes lopen tot 7% van wereldwijde omzet — vergelijkbaar met of strenger dan GDPR.

Moeten we eerst AI-tooling kiezen, of eerst het fundament leggen?

Eerst het fundament. AI-tooling op een zwak datafundament levert teleurstellende resultaten en moet later toch worden teruggebouwd. De volgorde die werkt: assessment (waar staan we?) → governance + datakwaliteit (fundament) → use case prioritering → toolingkeuze → implementatie. Zo bouwt elke euro investering op de vorige.

Werken jullie ook met onze bestaande tooling, of moeten we naar Qlik / Snowflake?

Wij werken naast uw bestaande tooling. cimt is Qlik Elite Partner, Snowflake en erwin partner, maar de assessment- en governance-aanpak is technologie-neutraal. Als uw huidige stack past bij uw doelen helpen wij die optimaliseren; alleen als er een fundamentele mismatch is adviseren wij vervanging.