Traditioneel zijn datawarehouses primair ontworpen voor het oplossen van analysevraagstukken. Met de opkomst van data-democratisering groeit de behoefte om data breder binnen organisaties in te zetten. Dataconsumenten willen de beschikbare gegevens vrijer benutten, en historische data in datawarehouses wordt steeds waardevoller als bron voor het trainen van AI-modellen. In dit evoluerende landschap wordt het integreren van privacy by design in de architectuur essentieel. Het moet niet langer worden gezien als een hindernis, maar eerder als een katalysator voor deze vooruitgang. Het kwadrantenmodel van Damhof biedt hierbij een leidraad. Door deze benadering toe te passen, ontstaat niet alleen de mogelijkheid om te voldoen aan de groeiende eisen van dataconsumptie en AI-ontwikkelingen, maar leggen we ook een solide basis waarop innovatie wordt gestimuleerd.
– Datawarehouses en de rol binnen datascience
– Privacy by Design als katalysator
– Kwadrantenmodel in combinatie met datavirtualisatie
– Kostenreductie van experimenten.