5 oktober 2026 FabCon Europe 2026: de Fabric-updates die er echt toe doen Copilot gaat nu rechtstreeks aan de slag met je semantic models. Dat klinkt mooi, maar het betekent ook dat elk rommelig model een veel groter publiek krijgt. Wij zetten de FabCon Europe 2026-aankondigingen op een rij die er in de praktijk toe doen: van governance en capacity overage tot nieuwe tools voor data engineers. Plus wat we je nu al zouden aanraden. AI Evenement Microsoft Fabric Power BI
1 september 2026 Qlik Answers-review: wat we leerden van tests in de praktijk We testten Qlik Answers op een echt verkoopmodel in productie om te zien hoe het omgaat met analytics in de praktijk. De resultaten waren veelbelovend, maar voor betrouwbare antwoorden moesten we zorgvuldig werken aan het logische model, mastermetingen, dimensies en de bedrijfscontext. AI Data-analyse Qlik Semantic Layer
25 augustus 2026 Je semantische laag wordt de API voor AI Semantic layers zijn niet nieuw, maar AI geeft ze een nieuwe rol. Waar ze vroeger vooral dashboards voedden, worden semantic models steeds meer de laag waarmee AI betrouwbare businesscontext krijgt. AI Data Governance Microsoft Fabric Qlik Semantic Layer TimeXtender
5 juni 2026 AI op je data loslaten werkt. Maar niet zo. AI op je data loslaten klinkt eenvoudig. Maar wat leren we van organisaties die het al doen? Gebaseerd op ervaringen van Anthropic en onafhankelijk onderzoek: wat werkt, wat niet, en waarom het onderhoud het eigenlijke werk is. AI Data Governance Data Management Power BI Qlik
8 oktober 2024 Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Explained: How They Impact Your Business In today’s rapidly evolving technological landscape, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) are transforming industries and redefining how businesses operate. In this blog post, we will break down these three definitions and elaborate on them. AI
25 september 2024 Building Ethical AI: Practical Frameworks for Responsible Innovation AI is transforming industries with innovation and efficiency. But with great power comes great responsibility. The real question is: How do you turn ethical principles into actionable guidelines for AI development? And what steps should your team take to make it happen? AI