Cloudportaal
Stuur een WhatsApp bericht
Plan een adviesgesprek
Automatisering & AI
Managed services voor data, automatisering & AI
Een dashboard, automatisering of AI-oplossing kan bij livegang prima werken. Maar daarna verandert de omgeving gewoon verder. Bronnen wijzigen, connectoren krijgen updates, gebruikers stellen nieuwe eisen en processen worden aangepast. Met managed services - data, automatisering & AI helpt Hupra om oplossingen na livegang te beheren, te bewaken en waar nodig verder te verbeteren.
Wanneer is dit relevant voor jouw organisatie?
De eerste weken na een livegang is meestal precies bekend hoe een oplossing in elkaar zit. De betrokken specialisten kennen de gemaakte keuzes en afwijkingen vallen snel op. Een jaar later kan dat helemaal anders zijn.
Een Power BI-rapport krijgt geen actuele gegevens meer. Een Power Automate-flow loopt vast nadat een gekoppeld systeem is gewijzigd. Een integratie verwerkt een deel van de gegevens niet zoals verwacht. Of een AI-toepassing werkt technisch nog, maar sluit door veranderingen in data, modellen of processen minder goed aan op de praktijk.
Daar komt bij dat steeds meer oplossingen van elkaar afhankelijk zijn. Een probleem in een bron kan gevolgen hebben voor een datamodel, rapportage, automatisering of AI-toepassing verderop in de keten. Managed services - data, automatisering & AI is relevant wanneer zulke oplossingen belangrijk genoeg zijn geworden om ze niet alleen te bouwen, maar ook structureel aandacht te geven na livegang.
.jpg)
Wat verandert er in de praktijk?
Beheer wordt onderdeel van de lifecycle van een oplossing. Dat betekent dat er aandacht blijft voor de technische werking, wijzigingen en problemen die tijdens het gebruik ontstaan. Afhankelijk van de oplossing kan monitoring helpen om afwijkingen zichtbaar te maken voordat iemand toevallig ontdekt dat iets niet goed werkt.
Tegelijkertijd gaat managed dienstverlening verder dan incidenten oplossen. Tijdens het gebruik ontstaan nieuwe wensen, veranderen systemen en wordt duidelijk waar een oplossing slimmer of stabieler kan worden ingericht. Zo voorkom je dat data-, automatiserings- en AI-oplossingen na oplevering langzaam losraken van de omgeving waarvoor ze zijn gemaakt. Welke vorm van beheer, monitoring, support en optimalisatie passend is, hangt af van de technologie, het belang van de toepassing en de afspraken die daarover worden gemaakt.
Wat Hupra voor je doet
Hupra ondersteunt het beheer van afgesproken data-, automatiserings- en AI-oplossingen gedurende hun verdere lifecycle. Wat dat in de praktijk betekent, verschilt per oplossing. Bij een data-oplossing kunnen databronnen, datamodellen, refreshes en rapportages aandacht vragen. Bij automatisering gaat het bijvoorbeeld om flows, integraties, connectoren en foutafhandeling. AI brengt weer andere afhankelijkheden mee, zoals modellen, instructies, databronnen en het gedrag van een toepassing.
We kijken daarom niet alleen of een technische component online is. Ook de keten eromheen is belangrijk. Waar komt informatie vandaan? Welke systemen zijn gekoppeld? Welke identities en rechten worden gebruikt? Wat gebeurt er wanneer een onderdeel verandert? Op basis van de omgeving en de afgesproken dienstverlening bepalen we welke onderdelen onder beheer vallen en waar monitoring, support of verdere optimalisatie relevant is.
Waar staat jouw organisatie nu?
Breng je basis op orde.
Krijg inzicht in processen, systemen en afhankelijkheden.
Cornel van Westen
Directeur
Hoe werkt de aanpak?
Niet iedere oplossing vraagt dezelfde vorm van beheer. Een rapportage die een paar keer per maand wordt bekeken heeft een ander risicoprofiel dan een automatisering die dagelijks honderden acties uitvoert. En een AI-toepassing die medewerkers ondersteunt met informatie vraagt weer andere aandacht dan een integratie tussen twee bedrijfskritische systemen.
Daarom kijken we eerst naar de oplossingen en hun afhankelijkheden. Welke bronnen en systemen zijn betrokken? Welke koppelingen bestaan er? Wie gebruikt de oplossing? Welke wijzigingen kunnen invloed hebben op de werking? En wie is verantwoordelijk wanneer er iets misgaat?
Vervolgens kan worden bepaald waar beheer en monitoring nodig zijn en hoe wijzigingen en optimalisaties worden opgepakt. Daarbij maken we afspraken over de onderdelen die daadwerkelijk binnen de dienstverlening vallen. We leggen niet vooraf één standaardproces, SLA of technische monitoringstack vast voor iedere omgeving. De passende inrichting hangt af van de technologie, bestaande beheerorganisatie en gewenste verantwoordelijkheidsverdeling.
Voor management
Wanneer een oplossing onderdeel wordt van de dagelijkse bedrijfsvoering, verandert ook de vraag die je eraan stelt. Bij oplevering draait het vooral om: werkt het?
Daarna wordt belangrijker: blijft het werken, wie houdt het in de gaten en wat gebeurt er wanneer de organisatie of technologie verandert? Managed services voor data, automatisering & AI helpt om die verantwoordelijkheid explicieter te maken. Dat geeft meer houvast rond continuïteit, beheer en verdere ontwikkeling.
Daarbij kijken we ook naar het belang van een oplossing. Niet alles hoeft met dezelfde intensiteit beheerd te worden. Door onderscheid te maken tussen toepassingen en afhankelijkheden kan beheer beter aansluiten op de rol die technologie daadwerkelijk in de organisatie speelt.
Voor IT
Voor IT begint managed dienstverlening met een duidelijke scope. Een data-oplossing kan afhankelijk zijn van bronnen, pipelines, modellen, capaciteit, toegangsrechten en refreshes. Een automatisering kan steunen op accounts, connectoren, API's, flows en gekoppelde systemen. Bij AI kunnen daar modellen, instructies, databronnen en andere technische componenten bijkomen.
Monitoring moet daarom passen bij wat er daadwerkelijk wordt beheerd. Alleen controleren of een component beschikbaar is, zegt niet altijd genoeg. Een flow kan bijvoorbeeld actief zijn terwijl een stap fouten geeft. Een rapportage kan openen terwijl de onderliggende gegevens niet zijn bijgewerkt.
Bij incidenten is het vervolgens belangrijk om de oorzaak in de keten te kunnen zoeken. Ligt het probleem in de toepassing zelf, een databron, rechten, een connector of een extern systeem? Ook wijzigingen vragen aandacht. Aanpassingen aan identity, data, systemen of configuratie kunnen gevolgen hebben voor oplossingen die daarvan afhankelijk zijn. Logging, monitoring, foutafhandeling en gecontroleerd wijzigingsbeheer kunnen daarom onderdeel zijn van de technische inrichting. Welke afspraken, tooling en verantwoordelijkheden precies nodig zijn, bepalen we op basis van de omgeving en de afgesproken beheerscope.
-83-1.jpg)
Waarom Hupra?
Data, automatisering en AI houden zich niet netjes aan de grenzen van één applicatie. Een dashboard kan afhankelijk zijn van drie databronnen. Een automatisering kan verschillende systemen aan elkaar knopen. Een AI-oplossing kan informatie gebruiken die via weer een andere integratie beschikbaar komt.
Daardoor ligt de oorzaak van een probleem lang niet altijd op de plek waar iemand het probleem merkt. Hupra kijkt daarom naar de samenhang tussen de oplossing en de omgeving eromheen. We nemen data, integraties, identity, rechten, security en beheer mee waar die relevant zijn. Ook gebruikers en processen horen daarbij, want een technisch werkende oplossing kan nog steeds aanpassing nodig hebben wanneer de organisatie anders gaat werken.
Zo blijft beheer niet beperkt tot het herstellen van wat kapotgaat, maar ontstaat ook ruimte om oplossingen beheersbaar mee te laten veranderen.
Als het vraagstuk breder wordt
Tijdens beheer worden soms problemen zichtbaar die niet binnen één oplossing kunnen worden opgelost. Terugkerende fouten in rapportages kunnen bijvoorbeeld wijzen op een probleem met databronnen of datakwaliteit. Een automatisering die regelmatig uitvalt kan aanleiding zijn om een integratie of proces opnieuw te bekijken. Bij AI-agents kan structureel beheer vragen om specifiekere aandacht voor monitoring, gedrag en wijzigingen via agent operations.
Ook kosten kunnen na verloop van tijd belangrijker worden. Wanneer gebruik, capaciteit of AI-verbruik groeit, kan cost management as a service helpen om de financiële ontwikkeling beter te volgen. Hupra ICT helpt om zulke verbanden te herkennen. Wanneer een vraagstuk aanvullende expertise vraagt, kunnen we vanuit TechOne Group kennis betrekken die aansluit op het bredere ICT-landschap.
9/10
Van Veldhuizen Logistiek
"Als Hupra niet flexibel zou zijn, zou het geen goede partner voor ons zijn."
Hupra in beeld
Eerst je IT op orde, dan pas AI
Hoe houd je grip op security en compliance?
Hoe richt je AI-governance goed in?
Hoe bestuur je AI binnen een organisatie?
Veelgestelde vragen
Wat wil je weten over Managed services (data, automatisering & AI)?
Voor wie is managed services voor data, automatisering & AI relevant?
Managed services - data, automatisering & AI kan relevant zijn zodra data-, automatiserings- of AI-oplossingen structureel worden gebruikt en beheer na livegang aandacht vraagt.
Dat kan gaan om één belangrijke oplossing, maar ook om een omgeving waarin steeds meer rapportages, automatiseringen, integraties of AI-toepassingen naast elkaar bestaan. Welke vorm van beheer passend is, hangt af van de omgeving en het belang van de oplossingen.
Welke oplossingen kunnen onder managed services - data, automatisering & AI vallen?
De dienstverlening richt zich op afgesproken oplossingen binnen data, automatisering en AI. Daarbij kunnen bijvoorbeeld data-oplossingen, rapportages, automatiseringen, integraties en AI-toepassingen relevant zijn. Welke technologie en onderdelen daadwerkelijk onder beheer vallen, wordt per omgeving bepaald. We gaan daarom niet uit van één vaste technische scope voor iedere organisatie.
Wat is het verschil tussen managed services en support bij een incident?
Een incident oplossen is gericht op een probleem dat zich op dat moment voordoet. Managed dienstverlening kijkt breder naar de oplossing gedurende de verdere lifecycle.
Naast het behandelen van problemen kunnen bijvoorbeeld monitoring, wijzigingen en optimalisatie relevant zijn. Welke onderdelen precies binnen de dienstverlening vallen, hangt af van de gemaakte afspraken.
Nemen jullie ook oplossingen in beheer die al bestaan?
Dat kan afhankelijk van de oplossing en de huidige inrichting worden onderzocht.
Voordat bestaand werk onder beheer kan worden gebracht, is het belangrijk om te begrijpen hoe de oplossing is opgebouwd, welke systemen en data ervan afhankelijk zijn en hoe het beheer tot nu toe is geregeld. Op basis daarvan kan worden bepaald wat nodig is om het beheer verantwoord over te nemen.
Hoe bepalen jullie wat gemonitord moet worden?
Dat hangt af van de oplossing en de rol die deze binnen de organisatie heeft. Bij een data-oplossing kunnen andere signalen belangrijk zijn dan bij een automatisering of AI-toepassing. We kijken daarom naar technische afhankelijkheden, mogelijke foutpunten en de gevolgen wanneer een onderdeel niet goed functioneert. Op basis daarvan kan worden bepaald welke monitoring passend is.