Data- en AI-Architectuur: van belofte naar businesswaarde

Je wilt meer uit data halen. Wij laten je zien hoe.

Data is er in overvloed. AI biedt ongekende mogelijkheden. Maar echte, schaalbare waarde blijft uit. Niet door een gebrek aan data of omdat de technologie tekortschiet, maar omdat de architectuur ontbreekt die alles met elkaar verbindt. Architectuur maakt het verschil tussen een berg data en échte waardecreatie, tussen een AI-experiment en een schaalbare oplossing, tussen praten over data en er daadwerkelijk mee presteren. In deze intensieve training leer je hoe je met de juiste inzet van architectuur grip krijgt op data en AI. Geen theoretische benadering, maar een praktische aanpak met je eigen case en direct inzetbare resultaten.

Na deze training

• Begrijp je de data capability: de vaardigheid om waarde te creëren met data in termen van people, process, data en technology
• Ken je de nieuwste inrichtingsmodellen zoals data mesh, data fabric en snap je hoe ze zich verhouden tot DAMA DMBOK
• Weet je hoe AI, datamanagement en data governance samenhangen en hoe je dit concreet vormgeeft in een organisatie, inclusief de governance-uitdagingen die AI met zich meebrengt
• Kun je een enterprise data-architectuur opbouwen waarin AI een logische plek krijgt, van dataplatformen en AI-pipelines tot verantwoorde inzet van large language models (LLM’s)
• Snap je hoe AI-toepassingen afhankelijk zijn van een solide datafundament en kun je de architectuurkeuzes maken die bepalen of AI in jouw organisatie slaagt of strandt
• Stel je een datastrategie op waarin AI geen losstaand experiment is, maar een integraal onderdeel van de koers, gedragen door de organisatie en vertaald naar concrete actie
• Heb je direct toepasbare frameworks in handen waarmee je morgen al aan de slag kunt, van data-architectuurprincipes tot AI-readiness assessments

Hoe is de training opgebouwd?

Vijf modules. Vijf keer dieper duiken. Eén rode draad: jouw eigen case.

Module 1: Frameworks & Concepten

We beginnen bij de basis, maar dan wel de goede. Je leert de belangrijkste dataconcepten en frameworks kennen: de datawaardeketen, data als asset en wat datamanagement écht inhoudt. We verkennen data mesh, data fabric en DAMA DMBOK. En we kijken hoe technologische ontwikkelingen: denk aan AI, LLM’s en cloud – het datavraagstuk fundamenteel veranderen.

Module 2: Enterprise Data-architectuur & Datastrategie

Hier wordt het concreet. Je leert wat een enterprise data-architectuur is, welke rol de enterprise data-architect speelt, en hoe je een datastrategie opbouwt die niet in een la verdwijnt. Hoe stel je ‘m op? Hoe maak je ‘m levend? En minstens zo belangrijk: hoe geef je AI een structurele plek in die architectuur en strategie? Want zonder een doordachte data-architectuur blijven AI-initiatieven losse experimenten. Je leert hoe je architectuur inzet als de ruggengraat voor schaalbare, verantwoorde AI.

Module 3: Data Governance

Waarde creëren met data en AI-toepassingen kan niet zonder governance. Maar governance hoeft geen bureaucratisch monster te zijn. Je leert hoe je het slim, pragmatisch en effectief inricht, met best practices die werken in de echte wereld. Daarbij kijken we ook naar de specifieke governance-vraagstukken die AI oproept: denk aan datakwaliteit voor AI-modellen, ethische kaders, bias-management en de EU AI Act. Governance krijgt een plek in de datawaardeketen, in de data-organisatie én rondom je AI-toepassingen.

Module 4: Bouwen aan een architectuur

Hoe ziet een data-architectuur er in de praktijk uit en hoe maak je die AI-ready? Welke logische componenten horen erin? Welke principes stel je op? In deze module bouw je aan een datafundament: een organisatorisch inrichtingsmodel en een capability model dat past bij jouw context. Je leert hoe je architectuurcomponenten als dataplatformen, feature stores en AI-pipelines een logische plek geeft. Zodat je niet alleen data beheert, maar ook de basis legt waarop AI-toepassingen kunnen draaien en schalen.

Module 5: Roadmap

Data en AI zijn grote onderwerpen. Hoe maak je ze behapbaar? Hoe bepaal je prioriteiten tussen data-initiatieven en AI-ambities? En misschien wel de belangrijkste vraag: hoe krijg je data én AI op de agenda bij bestuur en management? Je leert een overtuigende roadmap maken waarin datastrategie en AI-strategie samenkomen, inclusief quick wins die laten zien wat AI nu al kan opleveren. Zodat je niet alleen nadenkt over data en AI, maar er ook écht iets mee doet.

Wat maakt deze training anders?

• Praktijk boven theorie: Je werkt met je eigen case. Elke module lever je concreet werk op dat je direct kunt gebruiken in je organisatie.
• Leren van elkaar: Samen met medecursisten en ervaren trainers werk je aan echte vraagstukken. Geen fictieve cases, maar jouw realiteit.
• Direct toepasbaar: Geen map vol slides die stof vangt. Je gaat naar huis met frameworks, modellen en een plan dat je maandag kunt presenteren.
• Actueel en relevant: Van data mesh tot AI-governance: je leert wat er nu toe doet in het vakgebied.

Voor wie?

Of je nu net begint met architectuur of al jaren in het dataveld werkt: deze training brengt alles samen op het snijvlak van data, AI en architectuur. Deze training is dan ook bedoeld voor o.a.:

• Data-experts en data-professionals die hun strategische impact willen vergroten
• Architecten (in opleiding) die data en AI willen integreren in hun praktijk
• Informatiemanagers en CDO’s die regie willen pakken op datastrategie
• Iedereen die professioneel met data en AI werkt en architectuur als onmisbare schakel ziet

De wereld heeft geen gebrek aan data. Of aan AI-mogelijkheden. Wat ontbreekt, zijn professionals die het kunnen organiseren, structureren en laten werken. Die de brug slaan tussen technologie en business. Die strategie vertalen naar actie. Word jij die professional?