Uw huidige gegevensbronnen omvatten CRM-gegevens, klantfeedback en social media data. De integratie hiervan brengt uitdagingen met zich mee, zoals diverse dataformaten en de noodzaak van realtime synchronisatie. Deze problemen kunnen leiden tot inconsistente gegevens en vertragingen in de gegevensstroom. Met betrekking tot de AI-toepassingen die u wilt ondersteunen, richt u zich op het voorspellen van klantgedrag en het aanpassen van salesstrategieën. Dit vereist nauwkeurige en tijdige gegevens om effectieve analyses en voorspellingen te kunnen maken. Uw verwachtingen op het gebied van schaalbaarheid en datakwaliteit zijn hoog. U streeft naar realtime dat updates en foutloze data, zelfs bij gebruik door miljoenen gebruikers. Dit vraagt om een robuuste en schaalbare integratie-infrastructuur die datakwaliteit waarborgt en de synchronisatie efficiënt beheert.

Op basis van uw beschrijving zijn dit uw huidige gegevensbronnen en integratie-uitdagingen: **Huidige gegevensbronnen:** - CRM-gegevens - Klantfeedback - Social media data **Belangrijkste integratie-uitdagingen:** - Problemen met verschillende dataformaten - Uitdagingen bij realtime synchronisatie **Specifieke AI-toepassingen die u wilt ondersteunen:** - Voorspellen van klantgedrag met AI - Aanpassen van sales strategieën op basis van AI-voorspellingen **Uw verwachtingen qua schaalbaarheid en datakwaliteit:** - Realtime data-updates - Foutloze dataverwerking - Ondersteuning voor miljoenen gebruikers - Hoge beschikbaarheid en betrouwbaarheid Om deze doelen te bereiken, zou u kunnen overwegen: 1. Implementatie van een uniform dataplatform (zoals een data lake of data warehouse) 2. Gebruik van ETL/ELT-tools voor data-integratie 3. Realtime data streaming oplossingen (bijv. Apache Kafka) 4. Data quality management tools 5. Schaalbare cloud-infrastructuur 6. Geavanceerde AI/ML-modellen voor voorspellende analyses Wilt u dat ik specifieke technologische oplossingen of implementatiestrategieën verder uitwerk?