Dataplatforms als Microsoft Fabric, Snowflake, Google BigQuery, Databricks en Amazon SageMaker lijken steeds meer op elkaar. Vrijwel alle leveranciers bieden vergelijkbare functionaliteiten aan als je kijkt naar opslag, dataverwerking, analyses en AI-functionaliteit. Dat maakt vergelijken lastig. Bovendien is er veel desinformatie: leveranciers benchmarken zichzelf en veel vergelijkingen die je online vindt, zijn niet objectief of simpelweg onjuist. Stop daarom met het vergelijken van lange functionele checklists en focus op wat voor jouw organisatie écht het verschil maakt: bekijk hiervoor de FAQ: 'waar moet ik op letten bij de keuze voor een dataplatform?'Of bekijk deze explainer video, waarin we dit verder toelichten.

Voor de meeste organisaties zijn technische details niet doorslaggevend, omdat dataplatforms qua functionaliteit steeds meer op elkaar zijn gaan lijken. Deze drie onderwerpen maken vaak wél het verschil:1. Welke kant-en-klare bouwblokken het platform biedt. Deze bepalen hoeveel je zelf nog moet ontwikkelen en hoeveel tijd, kennis en onderhoud daarvoor nodig zijn.2. Welke vorm van onafhankelijkheid belangrijk is voor jouw organisatie. Denk aan de mate waarin je wilt voorkomen dat je afhankelijk wordt van één leverancier, eenvoudig wilt kunnen overstappen of meerdere cloudomgevingen wilt ondersteunen.3. Of een Software as a Service (SaaS) of Platform as a Service (PaaS) beter past. Bij een SaaS-platform draait alles als een beheerde cloudservice, waardoor je weinig technisch beheer hebt en snel aan de slag kunt. Een PaaS-platform biedt juist meer ruimte voor maatwerk, eigen configuraties en beheer, waardoor het beter aansluit bij organisaties die meer flexibiliteit en controle nodig hebben.Door eerst naar deze drie onderwerpen te kijken, maak je een veel betere keuze dan wanneer je alleen functies vergelijkt.Of bekijk deze explainer video, waarin we uitleggen welke 3 verschilmakers ertoe doen.

Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks en Google BigQuery bieden steeds meer vergelijkbare functionaliteit. Allemaal ondersteunen ze opslag, dataverwerking, analyses en AI. De echte verschillen zitten in de opbouw van de platforms en de keuzes die je daarmee maakt:Microsoft Fabric is een geïntegreerd platform waarin veel functionaliteit standaard samenkomt. Het sluit sterk aan op Microsoft 365, Power BI en Azure. Ideaal als je al in het Microsoft-ecosysteem werkt, al bind je je daarmee wel sterker aan één leverancier. Snowflake is een SaaS-platform: veel is voor je geregeld, waardoor je snel kunt starten zonder veel technisch beheer. Het platform draait bovendien op meerdere cloudomgevingen, wat je cloud-onafhankelijkheid geeft. Databricks is gebouwd rondom open technologieën en biedt veel flexibiliteit, vooral voor organisaties die complexe data- en AI-oplossingen willen ontwikkelen. Die vrijheid vraagt wel meer technische kennis en beheer. Ook Databricks draait op meerdere clouds. Google BigQuery is een schaalbaar cloud data warehouse binnen Google Cloud, met veel vrijheid om het platform naar eigen wens in te richten. Dat vraagt meer van jouw organisatie en verbind je sterker aan het Google Cloud-ecosysteem.Kortom: de verschillen zitten niet in wat de platforms kunnen, maar in hoe ze zijn opgebouwd, welke bouwblokken je meekrijgt en welke mate van onafhankelijkheid je overhoudt. Daarom is de vraag niet welk platform het beste is, maar welk platform het beste bij jouw situatie past.

De keuze voor een dataplatform heeft vaak gevolgen voor de lange termijn. Daarom is het belangrijk om vooraf na te denken over de mate van onafhankelijkheid die je wilt. Hoe afhankelijker je bent van één leverancier, cloudomgeving of technologie, hoe lastiger en kostbaarder het kan zijn om later te veranderen of uit te breiden. Onafhankelijkheid bepaalt dus in hoeverre je flexibel blijft als de behoeften van je organisatie veranderen.Onafhankelijkheid bestaat uit vier verschillende onderdelen.1. Technologie-onafhankelijkheid gaat over de keuze voor een alles-in-één platform of een samengesteld landschap.2. Cloud-onafhankelijkheid betekent dat een platform op meerdere cloudomgevingen kan draaien.3. Data-onafhankelijkheid gaat om het gebruik van open standaarden, zodat je data eenvoudiger kunt meenemen als je in de toekomst wilt overstappen.4. Partner-onafhankelijkheid betekent dat je kunt kiezen uit meerdere implementatiepartners en niet afhankelijk bent van één leverancier voor kennis en ondersteuning.Welke vorm van onafhankelijkheid het belangrijkst is, verschilt per organisatie. Daarom is het verstandig om vooraf te bepalen welke vorm van flexibiliteit voor jouw situatie het meeste waarde heeft.

Bij een SaaS-dataplatform is de technische fundering grotendeels voor je geregeld. De leverancier beheert de infrastructuur, voert updates en patches uit en zorgt voor beschikbaarheid en schaalbaarheid. Je organisatie blijft zelf verantwoordelijk voor onder meer de databronnen, koppelingen, datamodellen, toegangsrechten, datakwaliteit en kostenbeheersing. Je kunt hierdoor sneller starten en hebt minder technische beheercapaciteit nodig. Daar staat tegenover dat je minder vrijheid hebt om de onderliggende techniek zelf in te richten. Bij Snowflake worden bijvoorbeeld infrastructuur, software-updates, onderhoud en technische optimalisatie door de leverancier uitgevoerd. Bij een PaaS-dataplatform krijg je meer technische bouwblokken en bepaal je zelf hoe je deze combineert. Je moet daardoor meer keuzes maken over de architectuur, beveiliging, koppelingen, monitoring, prestaties en kosten. Dat geeft meer vrijheid en maakt maatwerk eenvoudiger, maar vraagt ook meer specialistische kennis, capaciteit en structureel beheer. De vraag is daarom niet welk model beter is. De vraag is hoeveel technische vrijheid je nodig hebt én hoeveel verantwoordelijkheid je organisatie daadwerkelijk kan dragen. Je kunt het beheer van een PaaS-platform uitbesteden aan een implementatiepartner. Daarmee verlaag je de interne beheerlast, maar nemen de kosten en de afhankelijkheid van die partner wel toe.

Niet altijd. Moderne dataplatforms zijn krachtig, maar daardoor ook omvangrijk en complex. Voor sommige organisaties is dat precies wat nodig is, terwijl het voor andere organisaties juist meer functionaliteit biedt dan ooit gebruikt zal worden. Het is een beetje alsof je een Formule 1-auto koopt om dagelijks door een woonwijk te rijden. De vraag is daarom niet alleen welk platform je kiest, maar ook of een uitgebreid dataplatform wel past bij jouw organisatie en datavraagstuk.Neem eens contact op voor een vrijblijvend IT-adviesgesprek, waarin je een uur kunt sparren over jouw IT-ambities. Je krijgt de frisse blik van een onafhankelijke expert en concrete handvatten om direct verder te komen.

Dat is precies wat het kiezen zo lastig maakt. Leveranciers publiceren benchmarks waarin hun eigen platform goed naar voren komt en praten vaak stellig over elkaar. Die beelden gaan meestal over waar een platform vandaan komt, niet over waar het nu staat. Toets claims daarom altijd: komt de vergelijking van een onafhankelijke partij en is de informatie actueel? Kijk vervolgens naar de factoren die voor jouw organisatie echt belangrijk zijn: beschikbare bouwblokken, de gewenste mate van onafhankelijkheid en het type platform dat bij je past.Bekijk deze explainer video, waarin we uitgebreider uitleggen welke 3 verschilmakers ertoe doen.Of plan een vrijblijvend IT-adviesgesprek in.

Kijk vooral naar de beschikbare bouwblokken. Denk aan kant-en-klare koppelingen met je bestaande systemen, vooraf ontwikkelde dashboards of AI-modellen die direct inzetbaar zijn. Juist wat je níet zelf hoeft te bouwen, bepaalt hoe snel je waarde uit een dataplatform haalt. Leveranciers gebruiken hiervoor verschillende termen, zoals accelerators, templates of starterskits, maar uiteindelijk gaat het om de vraag wat er concreet beschikbaar is voor jouw organisatie.Lees ook het interview met De Mandemakers Groep, waarin de CFO vertelt hoe wij hebben geholpen bij de selectie en implementatie van een dataplatform.

Nee. Hoewel Microsoft Fabric uitstekend integreert met Microsoft 365 en Azure, betekent dat niet automatisch dat het voor iedere organisatie de beste keuze is. Ook Snowflake, Databricks of Google BigQuery kunnen beter aansluiten op je wensen, bijvoorbeeld als onafhankelijkheid, flexibiliteit of een multicloudstrategie belangrijk zijn. Kijk daarom verder dan alleen het ecosysteem waarin je al werkt. Zo weet je uiteindelijk zeker dat je de juiste keuze maakt.

De licentieprijs vertelt maar een klein deel van het verhaal. De werkelijke kosten van een dataplatform worden bepaald door de Total Cost of Ownership (TCO): alle kosten gedurende de volledige levensduur van het platform. Denk daarbij aan licenties, implementatie, cloud- en infrastructuurkosten, beheer, onderhoud, benodigde kennis, opleidingen, maatwerk en toekomstige uitbreidingen.Een platform met hogere licentiekosten kan uiteindelijk juist goedkoper zijn als je minder maatwerk hoeft te ontwikkelen, minder beheer nodig hebt of sneller nieuwe oplossingen kunt realiseren. Kijk daarom niet alleen naar de aanschafprijs, maar altijd naar de TCO. Zo krijg je een realistischer beeld van de werkelijke kosten op de lange termijn.

Ja, maar hoe eenvoudig dat is, hangt af van de keuzes die je vandaag maakt. Door gebruik te maken van open datastandaarden en leverancierspecifieke oplossingen zoveel mogelijk te vermijden, blijft overstappen naar een ander dataplatform eenvoudiger. Een voorbeeld van zo'n open standaard is Apache Iceberg. Deze standaard zorgt ervoor dat data op een open en gestandaardiseerde manier wordt opgeslagen en beheerd, waardoor je minder afhankelijk bent van de specifieke technologie van één leverancier. Hierdoor kun je eenvoudiger overstappen naar een ander dataplatform of verschillende platformen naast elkaar gebruiken zonder je data opnieuw te moeten opbouwen of migreren. Dit noemen we data-onafhankelijkheid.Wil je meer weten over data-onafhankelijkheid en de andere vormen van onafhankelijkheid? Bekijk in deze explainer video hoe de drie belangrijkste verschilmakers je helpen bij het kiezen van een dataplatform.

Dat is een strategische keuze met voor- en nadelen. Een alles-in-één platform biedt eenvoud, één aanspreekpunt en vaak een snellere implementatie. Een samengesteld landschap geeft juist meer flexibiliteit en voorkomt afhankelijkheid van één leverancier, maar brengt ook meer complexiteit met zich mee. Er bestaat geen juiste of verkeerde keuze. Het hangt af van de prioriteiten van jouw organisatie.Bekijk deze explainer video, waarin we uitgebreider uitleggen welke 3 verschilmakers ertoe doen bij de keuze van een dataplatform.Of plan een vrijblijvend IT-adviesgesprek in.

Begin niet met het vergelijken van functies of technische specificaties. Start bij de doelen van jouw organisatie. Welke databronnen gebruik je? Welke analyses wil je uitvoeren? Welke kennis is intern aanwezig? En hoeveel flexibiliteit wil je in de toekomst? Pas als je deze vragen hebt beantwoord, kun je beoordelen welk platform daar het beste op aansluit.Bekijk deze explainer video, waarin we uitgebreider uitleggen welke 3 verschilmakers ertoe doen.Of plan een vrijblijvend IT-adviesgesprek in.

Omdat dat simpelweg niet bestaat. Iedere organisatie heeft andere doelstellingen, een andere IT-omgeving en andere eisen aan data, AI en beheer. Daarom adviseren wij niet vanuit een leverancier, maar vanuit de behoeften van de organisatie. Pas daarna kijken we welk platform daar het beste bij aansluit.

Ja, maar waarschijnlijk minder dan je denkt. Vrijwel alle moderne dataplatforms bieden tegenwoordig AI-functionaliteit. Het verschil zit vooral in hoe eenvoudig je AI kunt toepassen, welke kant-en-klare AI-oplossingen beschikbaar zijn en hoe goed deze aansluiten op jouw organisatie. Voor veel organisaties maken niet de technische AI-mogelijkheden het verschil, maar vooral de beschikbare bouwblokken waarmee je sneller waarde kunt creëren.

Wanneer je een leverancier of implementatiepartner om advies vraagt, is de kans groot dat zij adviseren vanuit de technologie waarin zij gespecialiseerd zijn. Onafhankelijk advies begint juist bij de behoeften van jouw organisatie en kijkt pas daarna welk platform daar het beste op aansluit. Dit helpt je om een dataplatform te kiezen dat niet alleen technisch goed werkt, maar ook past bij je strategische doelen, bestaande IT-landschap en toekomstige ontwikkelingen. Zo verklein je het risico op een verkeerde investering, voorkom je onnodige afhankelijkheid van één leverancier en zorg je ervoor dat het platform op lange termijn waarde blijft leveren. Lees hier meer over onze onafhankelijkheid. Of lees het interview met De Mandemakers Groep, waarin de CFO vertelt hoe wij hebben geholpen bij de selectie en implementatie van een dataplatform.