Je dataplatform groeit. De complexiteit ook. En ergens onderweg verschuift het van “ondersteunend hulpmiddel” naar “een bedrijfskritische data-infrastructuur”. Op dat moment is de vraag niet langer óf je het serieus beheert – maar wie dat doet, en hoe. Waar wil jij de schaarse capaciteit voor inzetten?

Jouw data-omgeving werkt. Maar wie bewaakt die?

De meeste IT-managers weten precies wat er gebouwd is. Minder duidelijk is wat er op dit moment in die omgeving gebeurt: pipelines die langzamer worden, AI-modellen die stilletjes minder nauwkeurig worden, cloudkosten die oplopen zonder dat iemand het doorheeft, een dashboard dat elke nacht om 03:00 faalt – totdat een salesmanager er    ’s ochtends voor staat.

Beheer van een data & AI platform is geen eenmalige klus of project. Het is een permanente verantwoordelijkheid die om specialistische aandacht vraagt — elke dag, ook als er niets misgaat.

Managed Analytics van Axians neemt die verantwoordelijkheid van je over. Niet als vervanger van jouw IT team, maar juist als verlengstuk. Ons team zorgt voor het dagelijkse operationele beheer van jouw data- en AI-platform waardoor deze betrouwbaar, beheersbaar en toekomstbestendig blijft. En de interne teams richten zich volledig op innovatie en businesswaarde.

  • Rust en continuïteit: betrouwbaar functioneren en beheersbaarheid van de data-omgeving
  • Grip en voorspelbaarheid: professioneel operationeel beheer met voorspelbare en lagere operationele kosten
  • Specialistische capaciteit: een vast en groot team als verlengstuk van het interne IT team
  • Focus op innovatie en doorontwikkeling: naast meer ontwikkelcapaciteit van je eigen team, heb je toegang tot onze data-specialisten die meedenken en adviseren op het gebied van data, BI en streaming analytics, AI/ML en governance.

Wat je krijgt dat een monitoringtool je niet geeft

Een goede monitoringtool vertelt je dat er iets misgaat. Wat het je niet geeft: de juiste mensen die er dan ook iets mee doen. Managed Analytics is geen dashboard. Het is een groot team van data-specialisten die jouw omgeving goed kennen, bewaken, analyseren en verbeteren – proactief, niet reactief. Het verschil in de praktijk:

  • Een monitoringtool signaleert dat een pipeline traag wordt. Wij signaleren het ook — maar analyseren vervolgens waarom het gebeurt, stellen een oplossing voor en voeren die uit. Zonder dat jij er naar hoeft te vragen.
  • Een monitoringtool registreert dat je AI-model afwijkend gedrag vertoont. Wij begrijpen wat dat betekent: is het een technisch probleem, een datafeed die veranderd is, of heeft de onderliggende LLM een update gehad die jouw use case raakt? En wat doe je er dan aan?
  • Een monitoringtool toont je cloudkosten. Wij verklaren de stijging, adviseren over optimalisatie en voeren die door.

Het gaat niet om het signaal. Het gaat om wat er daarna gebeurt.

AI-monitoring – een vak apart

Een dashboard dat uitvalt, valt op. Een AI-model dat langzaam minder goed presteert, valt pas op als de schade al is aangericht. AI in productie gedraagt zich anders, dat maakt actief beheer van AI-oplossingen ook fundamenteel anders dan platform operations:

  • LLM-updates veranderen gedrag zonder aankondiging. Als de foundational model waarop jouw toepassing is gebouwd een nieuwe versie krijgt, kan de output veranderen. Subtiel, maar met grote gevolgen voor de betrouwbaarheid van wat gebruikers te zien krijgen.
  • Tokenkosten kunnen onverwacht escaleren. Zonder kostenmonitoring per AI-component is het lastig te herleiden waar het geld naartoe gaat — en welke use cases het meeste verbruiken.
  • Beschikbaarheid van AI-services is anders te bewaken. Een API die technisch beschikbaar is maar trage responsetijden geeft, raakt de gebruikerservaring al voordat er officieel sprake is van een incident.

Wij monitoren de technische werking, beschikbaarheid, prestaties en beheersbaarheid van AI-oplossingen in productie. Zodat je weet dat wat er gebouwd is, ook blijft doen wat jij verwacht dat het doet.

Wat wij beheren

We beheren data-omgevingen op Microsoft (Fabric, Azure, Power BI), IBM, DBT, Databricks en ons eigen Maestro data & AI platform. En we zijn technologie-onafhankelijk ingericht, ook als jouw omgeving een combinatie cloud-, hybride en on-premises oplossingen is. Onze Managed Analytics dienstverlening is gericht op een breed pallet aan beheer- en supportwerkzaamheden voor een data & AI platform:

  • Platform operations

    We verzamelen en analyseren operationele gegevens van jouw data- en AI-omgeving, en monitoren o.a. de dagelijkse werking van pipelines, dataflows en workloads en responsetijden.

  • Incident management

    Niet iedere afwijking is direct een incident. Veel verstoringen beginnen als kleine signalen. Door deze signalen al vroeg te detecteren en analyseren, lossen we deze niet alleen op voordat het de business raakt, we pakken de oorzaak structureel aan.

  • Performance & continuïteit

    Proactief bewaken, niet wachten op meldingen. Op basis van onze analyses vertalen we bevindingen naar praktische aanbevelingen voor jouw data-omgeving. De regie over keuzes, prioriteiten en investeringen ligt uiteraard bij jou.

  • Update- en releasemanagement

    Gecontroleerde doorvoering van platform-updates en nieuwe releases, zonder verrassingen in productie.

  • Capacity- en cost management

    Zodat je inzicht en grip houdt op Azure-, Fabric- en AI-kosten en de gebruikte en beschikbare capaciteit kunt bewaken voor directe invloed op de maandrekening.

  • AI-monitoring

    We monitoren gedrag, beschikbaarheid, performance en kosten van AI oplossingen in productie.

  • Governance & health checks

    We houden structureel toezicht op kwaliteit, eigenaarschap en risico’s.

  • Wat we niet doen

    Bronsystemen, business processen, datakwaliteit aan de bron, en inhoud van rapportages. Die verantwoordelijkheid blijft bij jouw organisatie, we zijn daar helder over. Maar dit betekent niet dat we niet met je meedenken.

Voor wie Managed Analytics relevant is

Managed Analytics wordt interessant op het moment dat jouw data-omgeving verschuift van ondersteunend naar bedrijfskritisch. De meeste organisaties stappen in als ze beseffen dat de huidige situatie niet schaalbaar is. Herkenbare signalen:

  • Dashboards en AI-toepassingen zijn direct van invloed op de operatie of klantcontact – stilstand heeft direct impact op bedrijfsprocessen.
  • Data engineers en BI developers besteden meer tijd aan beheer dan aan bouwen.
  • Je hebt te weinig specialisten in huis voor het volledige scala aan expertises dat een modern dataplatform vraagt.
  • Cloudkosten groeien, maar het inzicht in wat dat drijft groeit niet mee.
  • Je weet dat governance en security beter moeten, maar er is nooit tijd voor.

Wat maakt Axians anders?

We zijn groot genoeg om breed te zijn, maar gespecialiseerd genoeg om diep te gaan. Bovendien: kennis is breed belegd binnen ons team. Er is geen afhankelijkheid van één persoon die op vakantie kan gaan.

Ons Managed Analytics team bestaat uit data engineers, BI developers, cloud architects, AI-specialisten en service managers. Geen generieke IT-beheerders die ook wel even naar een Fabric-pipeline kijken, maar mensen voor wie dit het vakgebied is, jouw omgeving kennen en jouw business begrijpen. Dat maakt een verschil op momenten die tellen: als er een incident is om 06:00, als een AI-model onverwacht gedrag vertoont, als er een grote Fabric-update uitkomt die impact heeft op jouw omgeving.

Hoe het werkt

  • Onboarding

    We inventariseren jouw omgeving, richten monitoring in, leggen verantwoordelijkheden vast en maken werkafspraken. Niet in maanden, maar in weken.

  • Continu operationeel beheer

    Monitoring, detectie, analyse, advies en verbetering als doorlopende cyclus. Maandelijks ontvang je een servicerapportage met KPI’s en periodiek een service review met onze service manager.

  • Kosten

    Onze Managed Analytics dienstverlening staat als een huis. Jaren ervaring met uiteenlopende data-omgevingen heeft geleid tot een solide standaard voor onze dienstverlening waar de meeste organisaties direct mee uit de voeten kunnen. Voor een vaste prijs per maand en heldere SLA afgestemd op jouw specifieke situatie. Geen open einde, geen verborgen kosten.

FAQ Managed Analytics

  • 1. Wat is het verschil met een MSP?

    Er is geen verschil – wij zijn een MSP gespecialiseerd in Data, Analytics en AI.

  • 2. Wat als er geen verstoringen of incidenten zijn?

    Dan monitoren, analyseren, adviseren en optimaliseren we. Data groeit, cloudoplossingen veranderen, AI-modellen evolueren. Beheer stopt niet als het platform stabiel is — dan is het pas écht aan het werk.

  • 3. Kan mijn eigen team blijven ontwikkelen?

    Dat is juist het punt: jouw data engineers en BI developers bouwen, wij beheren. Geen overlap.

  • 4. Werkt dit ook als ik geen Maestro platform heb?

    Ja. We hebben kennis van en ervaring met diverse omgevingen waardoor we elk gangbaar data- en AI-platform kunnen beheren.

  • 5. Behoud ik de regie?

    Uiteraard. Wij nemen operationeel beheer van jouw data-omgeving voor onze rekening, maar jij bepaalt prioriteiten, roadmap en investeringen.

  • 6. Hoe ziet de overgang van project naar beheer eruit?

    Onze projectmanager en data-architect dragen samen de omgeving over aan het Managed Analytics team. Architectuur, security, compliance, documentatie, etc.- alles wordt doorlopen voor we live gaan met beheer.

Meer weten?

Naarmate data-omgevingen groeien, nemen ook de eisen rondom continuïteit, beheersbaarheid, governance en kostenbeheersing toe. Managed Analytics helpt organisaties om deze verantwoordelijkheid structureel te organiseren. Neem via onderstaand formulier contact op voor een vrijblijvend gesprek met onze Service Manager.