Data management
|
Deze experts kunnen je helpen!
|
4 onmisbare bronnen
Meer weten over data management? Download ‘Alles over DATA & AI – Update’
Meer achtergronden? Download deze boeken op ICT boekensite
Hulp of advies nodig? Deze data management experts staan voor je klaar!
Op de hoogte blijven? Schrijf je in voor de ICT nieuwsbrief
Wat is data management en welke soorten zijn er?
Wat is data management?
Data management of databeheer richt zich op het actueel houden, opslaan, beveiligen en bruikbaar maken en houden van alle relevante data in je organisatie. De noodzaak voor goed beheer van data is de afgelopen jaren groter geworden, met name omdat de hoeveelheid ervan enorm is toegenomen. Daarvoor is een aantal redenen. Zo zijn er steeds meer databronnen in je bedrijfssoftware en IT systemen. Ook verloopt interne en externe communicatie voor het grootste deel via digitale kanalen. Daarnaast is het belang van dataveiligheid of data security groter geworden vanwege cybercriminaliteit en maakt wet- en regelgeving, zoals de AVG, het noodzakelijk dat je data management aan strengere eisen voldoet.
Wat is het doel van data management?
Vier begrippen staan bij data management centraal: onderhouden, actualiseren, beheren en beveiligen. Doel daarvan is dat de beschikbare data altijd compleet, betrouwbaar en op tijd beschikbaar is voor toepassingen die van die data gebruik maken. Dat kan je bedrijfssoftware zijn of andere IT systemen. Op basis van goede en complete data kan je door gebruik te maken van data analytics of business intelligence de uitvoering van jullie bedrijfsprocessen optimaliseren en word je geholpen bij het nemen van de juiste beslissingen.
Hoe haal je waarde uit je data?
Heb je het beheer van je data eenmaal structureel op orde, dan kan je met hulp van data analyse ‘waarde’ uit je data te halen. Door het analyseren van de data ontdekt je trends, krijgt je nieuwe inzichten of leg je verbanden die belangrijk kunnen zijn. Denk hierbij, naast het optimaliseren van je bedrijfsprocessen, aan het analyseren van de markt waarin je actief bent of het nemen van strategische en tactische beslissingen. Voordat je jullie data daarvoor zinvol kan gebruiken, is het structureren, valideren, samenvoegen, eenduidig maken, aanvullen en opslaan ervan noodzakelijk. Deze taken en begrippen vallen onder data management.
Waarom is databeheer belangrijk?
Voor goede analyses is betrouwbare, juiste data vereist. Deze betrouwbaarheid en kwaliteit van je data kan echter niet gegarandeerd worden, als deze niet actief onderhouden wordt. Data veroudert immers snel en is dan verminderd of zelfs geheel niet bruikbaar. Naast actualiteit is de consistentie van data belangrijk. Als data in verschillende databases binnen je organisatie betrekking heeft op hetzelfde item, is het van belang dat deze data in alle databases hetzelfde is. Zo wordt voorkomen dat fouten in de spelling van bijvoorbeeld bedrijfsnamen, persoonsnamen of adressen door de verschillende systemen gezien worden als respectievelijk twee bedrijven, twee contactpersonen en twee vestigingen.
Waarom en wanneer investeren in data management?
Of je tijd, geld en aandacht gaat besteden aan het verbeteren van je databeheer is afhankelijk van de waarde die data voor je organisatie en bedrijfsvoering kan hebben. De onderstaande vragen helpen je hierover een standpunt te formuleren.
- Neem je beslissingen bij voorkeur op basis van zoveel mogelijk beschikbare data?
- Ben je altijd overtuigd van de actualiteit en betrouwbaarheid van jullie data?
- Is data altijd beschikbaar op het moment dat deze binnen je organisatie nodig is?
- Weet je welke informatie er in je organisatie beschikbaar is?
- Zijn er klachten in je organisatie over de beschikbaarheid van data?
- Voldoe je aan alle regelgeving met betrekking tot privacygevoelige data?
- Combineer je klantdata en marktgegevens bij het nemen van strategische beslissingen?
- Wat kunnen de gevolgen zijn als je conclusies trekt op basis van onbetrouwbare data?
- Hoe weet je dat de data die je gebruikt altijd juist is?
- Is de veiligheid van je data gegarandeerd?
- Zijn er bedrijven in je branche die concurrentievoordeel behalen uit hun databeheer?
- Kan je telkens snel beschikken over financiële, commerciële of productiegerichte overzichten?
- Verwacht je een toename van beschikbare data in de komende jaren?
- Verwacht je dat beter inzicht in de prestaties van je organisatie helpt met het aansturen ervan?
- Verwacht je dat beter inzicht in klanten en de markt waarin je actief bent je helpt met betere besluiten daarover?
Wat is big data?
Big data is als begrip ontstaan door de forse toename van de hoeveelheden data waarover organisaties kunnen beschikken. Deze data is aanwezig in de gebruikte bedrijfssoftware en ICT systemen, maar komt ook beschikbaar door online activiteiten of uit externe bronnen. Alle digitale gegevens die hierbij gegenereerd worden, vallen onder big data. De grote hoeveelheid is niet de enige eigenschap. Ook het feit dat de data niet automatisch past in traditionele structuren, kenmerkt big data. Door de grote hoeveelheden gegevens, kunnen betere inzichten verkregen worden in de processen waar de data uit voortkomt.
Wat is enterprise data management?
Enterprise data management is databeheer toegespitst op bedrijven. Op deze website gaat het hier dus vooral over. Het betreft een combinatie van organisatie, technologie en hulpmiddelen. Om databeheer binnen je organisatie vorm te geven, moet worden bepaald wie hiervoor verantwoordelijk is en hoe de beheerswerkzaamheden eruit zien. Belangrijk is hoe datakwaliteit binnen je organisatie gedefinieerd wordt, zodat iedereen doorlopend gebruik kan maken van de meest actuele data.
Qua technologie moeten alle applicaties gebruik maken van dezelfde, centrale database. Deze garandeert dat iedereen doorlopend voorzien is van actuele data en dat data eenduidig is. Hoe de gegevensstromen plaatsvinden en waaraan deze gegevens moeten voldoen, wordt door data modeling vastgelegd in een datamodel. Kwaliteitsstandaarden garanderen de datakwaliteit en de kwaliteit van de gegevensuitwisseling in je organisatie. Dataspecialisten kunnen je vertellen aan welke eisen je data moet voldoen en hoe dit in de praktijk gegarandeerd kan worden. Systeemarchitecten helpen je met het vormgeven van een softwarearchitectuur die een optimaal data management mogelijk maakt.
Wat is master data management?
Met master data of stamdata worden de belangrijkste gegevens bedoeld over personen, zaken en locaties, die essentieel zijn voor een goede bedrijfsvoering. Master data management (MDM) is gericht op het beheer van deze belangrijkste gegevens. De moeilijkheid van master data management is dat de stamdata voorkomt in verschillende systemen. MDM zorgt voor consistente data en maakt deze bruikbaar voor de verschillende systemen.
Master data is aanwezig in de verschillende applicaties die je gebruikt. Denk aan de software en databases voor CRM, administratie, logistiek of productie. Om de koppeling tussen deze applicaties mogelijk te maken, is het noodzakelijk dat de master data eenduidig is en met elkaar in verband kan worden gebracht. Met een goede oplossing voor master data management wordt dat doel bereikt. Je creëert met master data management één enkele bron voor alle essentiële bedrijfsdata. Alle systemen die deze data gebruiken, kunnen terugvallen op de database met eenduidige data.
Wat zijn de voordelen van master data management?
Master data management zorgt voor het filteren en transformeren van data, zodat deze toegepast kan worden in verschillende systemen en voor verschillende onderdelen van je bedrijfsproces. Dat levert je diverse voordelen op:
- Je hele organisatie beschikt over correcte en actuele data (brondata).
- Je bespaart kosten, omdat je meervoudige administratie van gegevens tegengaat.
- Je hebt beter inzicht in bedrijfsprestaties, omdat data uit verschillende bronnen gecombineerd wordt.
- Je kan betere beslissingen nemen, omdat je over betrouwbaardere data beschikt.
Wat is document management?
Document management richt zich op het beheer van de in je organisatie aanwezige documenten. De IT oplossing die je hiervoor gebruikt, is een document management systeem, ofwel DMS. Naast de verwerking en opslag van digitale documenten, zorgt een DMS voor de digitale opslag van papieren documenten en video- en audiobestanden. Ook document management heeft als doel de efficiency van je organisatie te verhogen. Goed documentbeheer zorgt ervoor dat informatie in documenten snel vindbaar en beschikbaar is. Meer informatie hierover vind je in een aparte sectie over document management.
Wat is dataopslag?
Data management richt zich op het beheer van je data en daarmee ook de opslag ervan. Dataopslag of data storage gaat over de wijze waarop digitale data wordt bewaard of weggeschreven. Dit kan op verschillende manieren. Data kan lokaal worden opgeslagen op een interne of externe harde schijf, zolang het gaat om een enkele gebruiker. In bedrijfsnetwerken kan data op een lokale server bewaard worden. Tegenwoordig vindt de meeste dataopslag online plaats, in de cloud.
Voor dataopslag kunnen relatief eenvoudige databases toegepast worden. Maar komt data uit verschillende bronnen, dan zal deze centraal verzameld moeten worden. Hiervoor maakt je gebruik van een datawarehouse, is er sprake van een data lake of richt je een data platform in. Als het centraal verzamelen van data geen optie is, biedt data virtualisatie een oplossing.
Wat is datakwaliteit en hoe verbeter je die?
Wat is datakwaliteit?
Datakwaliteit slaat op de mate van geschiktheid van data voor jullie uiteindelijke gebruiksdoel. Dit betekent dat data betrouwbaar genoeg moet zijn om er conclusies aan te kunnen verbinden. Is de kwaliteit van je data gegarandeerd, dan kan je daar optimaal gebruik van maken in je operationele systemen en op basis van de data goed onderbouwde beslissingen nemen. Datakwaliteit stelt niet alleen eisen aan de data zelf, maar ook aan de wijze waarop deze wordt beheerd. Hiermee is dit een belangrijk aspect van data management.
Verbeteren van de datakwaliteit
De kwaliteit van data kan je uitdrukken in een combinatie van de begrippen volledigheid, accuratesse, uniciteit, validiteit, tijdigheid en consistentie. Je kan de kwaliteit verbeteren door het in de praktijk brengen van deze aanwijzingen:
- Garandeer dat iedereen in je organisatie gebruik kan maken van dezelfde gegevens. Een centraal bestand is hiervoor essentieel.
- Leg de datastromen in je organisatie vast. Ga bij je verschillende processen en applicaties na hoe data wordt toegevoegd, gebruikt, aangepast of verwijderd.
- Monitor de datakwaliteit doorlopend en maak iemand daar verantwoordelijk voor. Houd vooral de plaatsen in de gaten waar nieuwe data ontstaat of waar de datakwaliteit al eerder onvoldoende is gebleken.
- Gebruik dashboards bij het optimaliseren van de datakwaliteit. Deze geven doorlopend inzicht de huidige status. Betrouwbare data is niet alleen noodzakelijk voor je bedrijfsprocessen, ook medewerkers werken prettiger als de data aantoonbaar goed is.
Wat is data classificatie?
Data classificatie vereenvoudigt het zoeken en ophalen van je data door deze onder te verdelen in vooraf gedefinieerde categorieën. Je data is hierdoor gemakkelijker te gebruiken en kan effectiever en veiliger beheerd worden.
Voor de meeste organisaties is data classificatie een onderhoudstaak. Het verbetert de veiligheid van de data en stelt je in staat om te voldoen aan wettelijke verplichtingen. Het betekent ook dat data gemakkelijker kan worden gecontroleerd, zowel op de nauwkeurigheid ervan als de manier waarop deze wordt opgeslagen. Gevoelige klantinformatie moet veilig worden bewaard en na bepaalde tijd worden verwijderd.
Wat is data governance en waarom is het belangrijk?
Wat is data governance?
Data governance staat aan de basis van data management. Het betreft alle afspraken en spelregels waarmee je onder andere vastlegt hoe je van alle data gebruik wilt maken, wat je doelen ermee zijn, hoe je de kwaliteit waarborgt en hoe de veiligheid van de data geregeld wordt. Je legt er structuren mee vast en bepaalt er je datastandaarden, visie en strategie mee. Ook leg je vast wie welke verantwoordelijkheden hiervoor heeft.
Data governance is dus een set aan afspraken en gekozen standaarden die gezamenlijk vastleggen op welke manier je organisatie met je data omgaat. Het heeft als primair doel om de consistentie, betrouwbaarheid en ongehinderde beschikbaarheid van je data te garanderen, zodat de werkprocessen in je organisatie optimaal ondersteund worden.
Data governance betreft een aantal verschillende werkzaamheden rondom het gebruik en beveiligen van data binnen een organisatie, alsmede de controle over de processen die dit mogelijk maken. Het heeft niet alleen met de technische en logistieke kant van het opslaan van data te maken. Het betreft ook een noodzakelijke combinatie voor het naleven van wetten, regels en procedures. Daarnaast draait het om de mensen die met de data werken. Gegevensbeheerders, databewakers of data stewards vervullen een belangrijke rol bij het realiseren van data governance.
Waarom is data governance belangrijk?
Data governance helpt je bij het overzichtelijk maken en houden van de data en datastromen binnen je organisatie. Zonder goede afspraken hierover en standaarden hiervoor kan je concurrentiepositie op lange termijn afnemen. Ook is de kans kleiner dat je alle data conform geldende regelgeving behandelt. Deze aspecten spelen bij data governance een rol:
- Hoge datakwaliteit – Als data niet onderhouden wordt, neemt de kwaliteit ervan af. Als gevolg daarvan kunnen gebruikers hun eigen bronnen gaan gebruiken. Dit betekent niet alleen meer werk, maar ook meer onduidelijkheid over de juistheid van de data voor andere gebruikers. Data governance stelt regels op die bijdragen aan de bewaking van de datakwaliteit.
- Wettelijke eisen – Het voldoen aan de wettelijke eisen en het controleren ervan brengt hoge kosten met zich mee. Wanneer je niet voldoet aan (nieuwe) regelgeving loopt je het risico op zowel reputatieschade als geldboetes. Door data governance neemt de datakwaliteit toe en daarmee de kans af op het per ongeluk niet naleven van geldende regelgeving.
- Steeds meer data – Je hebt steeds meer data en informatiebronnen tot je beschikking. Waarschijnlijk vergaar je niet enkel meer informatie uit je eigen systemen, maar maak je ook steeds vaker gebruik van algemeen beschikbare data. Het samenvoegen en verwerken van deze data uit verschillende bronnen kunnen moeilijkheden opleveren met betrekking tot datakwaliteit. Data governance zorgt voor een structuur en werkwijze waarop je op een goede manier met (nieuwe) data binnen je organisatie kan omgaan.
- Beheersing van kosten – Het bewaken van de datakwaliteit en het handmatig corrigeren van fouten in een database is een tijdrovende en kostbare activiteit. Wanneer data governance goed wordt toegepast, ligt de standaard datakwaliteit een stuk hoger. Hierdoor zijn minder correcties nodig en bespaar je tijd en kosten. Dit staat nog los van het feit dat kwalitatief betere informatie waardevollere inzichten kan opleveren voor je organisatie. De data zal een grotere waarde gaan vertegenwoordigen.
Wat is een data governance framework?
Als je data governance wilt toepassen, moet je hiervoor eerst een overkoepelende strategie voor je data management definiëren. Hierin legt je vast hoe data wordt opgeslagen en beschermd. Ook wat betreft datagebruik binnen je organisatie moeten standaarden en werkprocedures ontwikkeld worden, die vervolgens gemonitord worden middels controles of audits. Het raamwerk waarbinnen je alle afspraken bepaald en vastlegt is het data governance framework.
Binnen je organisatie kunnen speciale teams worden samengesteld, die procedures opstellen voor de omgang met data. Als iedereen in je organisatie zich betrokken voelt bij het data management, zullen zij zich willen inspannen om de regels en procedures na te leven. De kwaliteit van het data management wordt hiermee geoptimaliseerd. Voor het realiseren van een framework zijn vier bouwstenen belangrijk:
- Single source of truth voor consistentie en betrouwbaarheid
- Specifieke toegang verlenen voor betrouwbaar eigendom
- Beveiliging en transparantie via audit trails
- Eigendom en toegankelijkheid voor bevoegde gebruikers
Wat is een data management platform?
Data management platforms hebben belangrijke toepassingen op het gebied van marketing en sales. Hoe meer data beschikbaar is voor het aansturen van commerciële processen, des te effectiever en efficiënter kunnen deze uitgevoerd worden. De beschikbaarheid van steeds meer klant – en marktdata en de behoefte aan tools voor CRM en marketing automation hebben geleid tot de ontwikkeling van steeds meer data management platforms.
Je beschikt over steeds meer data over klanten en prospects. Niet alleen in je eigen systemen zit veel bruikbare data, van buitenaf is er ook veel data beschikbaar. Om van deze commerciële data gebruik te kunnen maken, moet je beschikken over een tool dat voorziet in het beheer van deze data, de analyse van de gegevens en de communicatie met klanten die hiervan een vervolg is. Een data management platform is dat tool.
Met een data management platform verzamel je, met gebruik van verschillende technologieën, data via verschillende interne en externe kanalen. Hierdoor heb je beter zicht op wie je klanten en prospects zijn en waar de grootste kansen voor je liggen. Het platform kan je inzicht geven in de effectiviteit en resultaten van marketingcampagnes, het koopgedrag van klanten en je marktkansen. Technisch gezien kan je een DMP beschouwen als een datawarehouse en business intelligence in één, met een specifieke toepassing voor marketing en sales. Het kan je helpen bij het verkrijgen van een volledig klantbeeld. Daarmee wordt het mogelijk je commerciële processen beter aan te sturen en zo het rendement van je marketing en sales te vergroten.
Over data migratie, data integratie en virtualisatie
Wat is data migratie?
Data migratie is het proces van dataoverdracht van het ene systeem naar het andere. Belangrijk is dat alle data behouden blijft en dat het systeem in de nieuwe configuratie optimaal gebruik kan maken van al eerder beschikbare data. Voordat de overdracht van data mogelijk is, moet deze worden gevalideerd, om er zeker van te zijn dat deze op de juiste manier verwerkt kan worden in de nieuwe applicatie. Standaardsoftware beschikt bijna altijd over functies om de migratie van data te ondersteunen, zodat deze eenvoudig kan verlopen.
Welke soorten data migratie zijn er?
Er zijn verschillende redenen om data te migreren. Meestal gaat het om het in gebruik nemen van nieuwe hardware of software. Er zijn drie verschillende vormen van data migratie:
- Migratie van dataopslagsystemen – Hierbij gaat het om data migratie van en naar verschillende typen opslagsystemen, zoals lokale opslag via harde schijven of de cloud. De reden hiervan is meestal een technologische update, waarbij een nieuwe vorm van opslag in gebruik wordt genomen en waardoor het oude systeem overbodig is geworden. Dit is tevens een goed moment voor het uitvoeren van datavalidatie en datareductie.
- Database migratie – Wanneer er van databaseprovider wordt gewisseld, een update wordt uitgevoerd van de huidige database of een database naar de cloud wordt gemigreerd, is er sprake van een databasemigratie. Het is mogelijk dat hierbij de data zelf wordt gewijzigd, al hoeft dat niet het geval te zijn. Database migraties hebben vaak betrekking op het wijzigen van een onderliggend datastructuur, niet op de data in de database zelf.
- Migratie naar andere applicaties – Hiervan is sprake als er naar een andere applicatie of platform wordt overgestapt. Dit is een vaak complexe migratie, omdat applicaties binnen je organisatie zonder problemen met elkaar moeten kunnen blijven communiceren. Soms is hiervoor maatwerk noodzakelijk.
Wat is data integratie?
Data integratie heeft als doel om data uit verschillende systemen met elkaar te combineren. Hierdoor blijft eenduidige data over die gebruikt kan worden door diverse afdelingen in je organisatie. Data integratie speelt een rol bij data migratie, bijvoorbeeld als twee bedrijven hun databases moeten samenvoegen tot één nieuwe database, maar ook bij het bouwen en beheren van datawarehouses en data lakes of bij het toepassen van master data management. Voor de technische realisatie kan je gebruik maken van een data integratie platform.
Wat zijn de voordelen van data integratie?
Alle bedrijfsprocessen hebben er belang bij toegang te hebben tot alle data die kan helpen bij de optimale uitvoering van die processen. Door klantgegevens te integreren met financiële data, kan bij commerciële activiteiten beter rekening gehouden worden met de kredietwaardigheid of betalingsachterstanden van een klant. Je bent eerder op de hoogte van financiële risico’s en kan daarop inspelen met leveringsvoorwaarden en aanvullende afspraken. Bij marketingactiviteiten beschikt je over betere en betrouwbaardere contactgegevens, zodat marketingacties succesvoller kunnen zijn. Klanten bereikt je met de juiste gegevens, waardoor de communicatie verbetert.
Wat is data virtualisatie?
Data virtualisatie is een technologie die het je mogelijk maakt om data van verschillende interne bronnen te integreren en te presenteren als één virtuele database zonder dat de data fysiek wordt verplaatst of gedupliceerd. Dat biedt een flexibele manier om data te kunnen gebruiken uit verschillende bronnen, zoals relationele databases, cloudapplicaties, webservices en bestanden.
In tegenstelling tot traditionele ETL (extractie, transformatie en laden) processen, waarbij data wordt gekopieerd en opgeslagen in een centrale database voordat deze beschikbaar is voor gebruik, blijft de data bij data virtualisatie op zijn oorspronkelijke locatie. De data virtualisatie-laag creëert een abstractie-laag die de data van verschillende bronnen combineert en beschikbaar stelt via een centraal toegangspunt.
Wat zijn de voordelen van data virtualisatie?
Data virtualisatie geeft je toegang tot data van verschillende bronnen en systemen, zonder dat deze echt aan elkaar gekoppeld hoeven te worden. Dit zorgt voor een snelle toegang tot data, meer flexibiliteit, minder dataverplaatsing en minder risico op inconsistenties en fouten. Het is vooral nuttig als je de behoefte hebt real time toegang te hebben tot data van verschillende bronnen en systemen zonder de noodzaak van een fysieke integratie in een extra database. Daarnaast is het gemakkelijk om nieuwe bronnen en systemen toe te voegen of te verwijderen en om data in verschillende formaten te integreren en te presenteren. Ook vermindert data virtualisatie het risico op datalekken doordat de fysiek verplaatsing van data niet nodig is en heb je meer controle over de toegang tot je data.
Wat zijn de nadelen van virtualisatie?
Bij complexe data integraties kan data virtualisatie prestatieproblemen veroorzaken en kan de reactietijd van je systemen vertraagd worden. Ook vereist data virtualisatie een specifieke set van technologieën en tools, wat kan resulteren in afhankelijkheid en beperkingen. Daarnaast zullen de kosten van voor onderhoud en ondersteuning van de benodigde systemen toenemen.
Dataopslag, methoden en technologie
Dataopslag of data storage betreft het opslaan van data met verschillende soorten media, methoden en technologie, zowel lokaal als in de cloud. Deze opslag is essentieel, omdat data en de beschikbaarheid daarvan de kern vormt voor bijna alle bedrijfsprocessen. Dataopslag is dan ook de basis van data management. Het stelt je in staat om grote hoeveelheden gegevens veilig, toegankelijk en efficiënt te beheren. Daarmee is het beschikbaar voor data analyse, besluitvorming, strategische planning, commerciële toepassingen en veel andere taken en processen.
Een goede dataopslag geeft je de mogelijkheid om ieder moment snel en betrouwbaar toegang te krijgen tot waardevolle informatie. Dit verbetert je efficiency en de reactiesnelheid op marktveranderingen. Ook speelt dataopslag een sleutelrol in risicobeheer. Een goede opslag beschermt je data tegen verlies door storingen, rampen of cyberaanvallen. Het helpt ook bij het naleven van wetten en regels rondom gegevensbeveiliging en privacy, zoals de AVG.
Lees hier meer over dataopslag, methoden en technologie .
Data management specialisten
Overzicht van leveranciers en adviseurs
Data management is een complex vakgebied. Data komt uit verschillende bronnen en is niet altijd direct bruikbaar, beschikbaar en van de goede kwaliteit. Over veel aspecten moet je keuzes maken, want alleen dan kan het databeheer optimaal functioneren voor jullie toepassingen. Daarbij komt dat de technologie doorlopend vernieuwt en verbetert. Hulp en advies van specialisten op het gebied van data management zal je altijd nodig hebben. Een aantal van de meest ervaren en deskundige experts vind je in dit overzicht.
Lees verder over databeheer en oplossingen
Meer weten over data management? Download ‘Alles over DATA & AI – Update’
Meer achtergronden? Download deze boeken op ICT boekensite
Hulp of advies nodig? Deze data management experts staan voor je klaar!
Op de hoogte blijven? Schrijf je in voor de ICT nieuwsbrief
