Bedrijven en organisaties leren om veilig, verantwoord en efficient met data om te gaan

Dat is onze missie. Niemand komt namelijk meer om de digitalisering heen. Er is zoveel data beschikbaar, maar tegelijkertijd zijn er nog veel vragen over hoe daarmee doelgericht, duurzaam en veilig mee om te gaan. DEMAND wil daar antwoord op geven. Hoe? Door onze kennis te bundelen en dataketens te optimaliseren voor bedrijven en organisaties in de publieke sector. Lees meer over wat onze doelen zijn en met wie we samenwerken.

Over DEMAND

Laatste Nieuws

Hogescholen

Partners

Werkgroepen

Data Governance 
Hoe organiseer je databeheer met nadruk op rollen en verantwoordelijkheden?

Lead: Donné de Ruijter (Alliander)
Topics: Data mesh, Data products, Data Ownership, Data Spaces, Data Ecosystems.
Data Ethics & Privacy 
Ethiek en privacy by design: wat houdt het in en hoe pas je het toe?

Lead: Theo Theunissen (HAN University of Applied Sciences)
Topics: Data spaces
Data Semantics 
Datasemantiek en -modellering als kern van databeheer, met oog voor een veranderende context.

Lead: Maarten Ketelaars (NIPPUR)
Topics: Data Spaces, Data veracity, Information Modelling, Ontologies, Concept Mining, Knowledge Graphs
Data platforms & Pipelines 
Van gefragmenteerde databronnen en handmatige processen naar gestroomlijnde dataplatforms, pijplijnen en datadeling. En van verspreide databronnen en ad-hoc dataverzameling naar systematische en schaalbare data-acquisitie-processen.

Lead: Pieter Zeilstra (Saxion)
Topics: Data Spaces, Data Platforms, DataOps, Digital twin, ETL, TinyML/Edge intelligence, Data acquisition, IoT, Sensoren, Ingestion.
Data exploration & Visualisation 
Van traditionele besluitvorming naar data-gedreven besluitvorming, ondersteund door analyse, interpretatie en visualisatie.

Lead: Mettina Veenstra (Saxion)
Topics: Data exploration, Explainable AI, Business intelligence, Digital twin, Data interfacing.
MLOps 
Data-gedreven AI-engineering: hoe operationaliseer je machine learning modellen, met de focus op de benodigde data-infrastructuur. Datapijplijnen voor ML-modellen in productie.

Lead: Petra Heck, Merel Veracx (Fontys)
Topics: DataOps, Data Wrangling, Data Science & ML platforms & pipelines, Data drift.
LLM Engineering 
Data-architectuur voor betrouwbare LLM-toepassingen.

Lead: Leon Schrijvers, Petra Heck (Fontys)
Topics: Document databases, RAG (Retrieval Augmented Generation), Open Source LLMs, Testing RAG/LLMs, Chunking.

Team

Klik op “Het Hele Team” voor overige betrokkenen zijn bij DEMAND.

Het Hele Team

Stijn Hoppenbrouwers

Lector Model-Based Information Systems
HAN Academie IT en MediaDesign

Kees van de Sant

Projectleider

HAN

Gerard Schouten

Lector Ai en Big Data

Fontys ICT

Menno Herkes

Onderzoeker organization of production systems

Sander Maijers

Onderzoeker Applied Computing Science

Op zoek naar de ultieme datapipelinetool voor jouw organisatie?

  • Onze dataplatformwijzer kan je daarbij helpen.
  • Beantwoord een reeks vragen.
  • Er wordt een gedetailleerd advies gegenereerd.
  • Hierbij worden platforms zoals Amazon SageMaker, Databricks, Microsoft Azure Machine Learning en andere relevante platforms in overweging genomen.
Open de Dataplatformwijzer (Beta)

Nieuwsbrief

Wil je op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen binnen DEMAND?

Meld je dan aan voor onze tweewekelijkse nieuwsbrief!

Aanmelden Nieuwsbrief
nl_NL
en_GB nl_NL