Open standaarden zijn een belangrijk middel om digitaal onafhankelijker te worden. Ze maken het makkelijker om van applicatie te wisselen en geven organisaties meer controle over hun eigen systemen.

DataOwn gebruikt daarom waar mogelijk open standaarden. Voor datatransformaties gebruiken we SQL: een taal die veel BI-platformen begrijpen. Dat is een voordeel ten opzichte van oplossingen waarbij de logica vooral in een specifieke drag-and-drop-tool is opgebouwd.

Toch ontbreekt er in Business Intelligence nog veel uitwisselbaarheid. Er is geen standaard en dus uitwisselbaarheid voor dashboards, met hun grafieken, indeling en interacties. Er zijn ook nog geen breed gedragen standaarden voor de semantische laag — de plek waar je indicatoren, dimensies en relaties tussen tabellen vastlegt. Daardoor zijn de semantische laag en het dashboard vaak nauw verbonden. Organisaties kiezen dan één platform voor allebei, ook als ze die onderdelen liever los van elkaar zouden kiezen.

Apache Ossie kan daar verandering in brengen. Ossie is een open standaard voor het uitwisselen van semantische modellen. Het doel is dat je definities in verschillende analyse- en BI-tools kunt hergebruiken. Dan zou je bijvoorbeeld je semantische laag in de ene tool kunnen beheren en je dashboards in een andere. Dat ideaal is nog niet bereikt: de standaard en de ondersteuning door verschillende tools moeten zich verder ontwikkelen en breed worden toegepast.

Microsoft sluit zich aan

Microsoft heeft aangekondigd bij te dragen aan Apache Ossie. Dat is goed nieuws voor de ontwikkeling van de standaard. Hoe meer leveranciers meedoen, hoe groter de kans dat organisaties hun opgebouwde definities tussen platformen kunnen uitwisselen. Microsofts bijdrage richt zich op de semantische modellen van Power BI en Fabric. Er is een open-source converter waarmee modellen naar Ossie en terug kunnen worden omgezet. Zo kunnen organisaties hun model in principe meenemen en elders hergebruiken. Microsoft licht de bijdrage hier toe.

De rapporten zelf vallen buiten deze bijdrage. Grafieken, pagina-indeling en interacties worden dus niet automatisch omgezet. Wie overstapt naar een andere dashboardtool, moet die rapporten voorlopig opnieuw bouwen.

Ook het uitwisselen van een model garandeert nog niet dat alles in een ander platform hetzelfde werkt. Power BI gebruikt bijvoorbeeld DAX voor berekeningen. Dit is (helaas) nu geaccepteerd door Ossie. Een ander platform moet die berekeningen ook kunnen uitvoeren om dezelfde uitkomsten te geven - en dat is nu nog niet het geval. En instellingen zoals toegangsrechten kunnen in het model worden bewaard zonder dat een andere tool ze begrijpt of toepast. Een model exporteren is dus een stap vooruit, maar controleer altijd welke onderdelen de ontvangende tool daadwerkelijk ondersteunt. De converterdocumentatie beschrijft de huidige mogelijkheden en beperkingen.

Wil je DataOwn combineren met Power BI, dan kun je Power BI verbinden met de getransformeerde tabellen in DataOwn. Je definieert de relaties en indicatoren vervolgens in Power BI. De nieuwe Ossie-converter verandert die werkwijze op dit moment niet.

Open standaarden maken overstappen haalbaarder

DataOwn gebruikt dbt voor het transformeren van data. dbt is open source en ondersteunt inmiddels ook het definiëren en uitwisselen van semantische modellen in Ossie-formaat. Dat sluit aan bij onze keuze voor open tools en standaarden. De precieze mogelijkheden hangen daarbij af van de gebruikte versies en de ondersteuning door de BI-tool die je eraan koppelt. Meer over Ossie in dbt.

De ontwikkeling van Apache Ossie is daarom hoopgevend. Organisaties investeren jarenlang in betrouwbare indicatoren, duidelijke definities en bruikbare rapportages. Die kennis en logica moeten zoveel mogelijk behouden blijven als ze van applicatie of leverancier wisselen.

Ossie kan helpen om die keuzevrijheid te vergroten. De volgende stap is dat steeds meer tools de standaard ondersteunen en dat definities, berekeningen en rechten ook in de praktijk goed overdraagbaar zijn. Tot die tijd helpt het om te bouwen met open tools en standaarden, zodat een overstap naar een andere leverancier haalbaar blijft.

De bescherming van je data heeft prioriteit bij DataOwn. We werken op twee manieren aan veiligheid: met veilige processen op weg naar ISO 27001-certificering, en met tests die laten zien hoe onze technische beveiliging in de praktijk standhoudt.

Voorbereiding op ISO 27001-certificering

We voeren momenteel een interne audit uit ter voorbereiding op de externe certificeringsaudit. DataOwn is nog niet ISO 27001-gecertificeerd.

Dit werk gaat verder dan het schrijven van beleid. Het betekent dat we duidelijke procedures vastleggen, die consequent volgen en documenteren hoe we dat doen. Veiligheid en dataminimalisatie moeten onderdeel zijn van ons dagelijkse werk, van de keuzes die we maken tot de manier waarop we met klantdata omgaan.

Het platform in de praktijk testen

Een paar weken geleden hebben we een penetratietest, of pentest, afgerond met beveiligingsexpert Max. Hij onderzocht of hij ongeautoriseerd toegang kon krijgen tot onze systemen, of vanuit de omgeving van de ene klant de data van een andere klant kon benaderen.

Bij de test had hij toegang tot de broncode. De onderzochte onderdelen waren authenticatie, tenantscheiding, autorisatie en de workflows voor SQL en dbt. De test keek dus zowel naar de manier waarop gebruikers toegang krijgen als naar de scheiding tussen klantomgevingen.

De test bracht geen directe inbraak aan het licht, maar wel verschillende zwakke plekken. Zo waren sommige identificatienummers zichtbaar die een aanvaller zouden kunnen helpen bij het onderzoeken van andere kwetsbaarheden. Die bevindingen gaven ons concrete aanknopingspunten om het platform te versterken.

Bevindingen oplossen en het resultaat controleren

Het team van DataOwn heeft meer dan tien beveiligingsbevindingen met hoge prioriteit aangepakt. Een hertest bevestigde aanzienlijke verbeteringen in de scheiding tussen klantomgevingen, de bescherming van inloggegevens, de afscherming van interne diensten, de bescherming tegen brute-force-aanvallen en de beveiliging van de functionaliteit van Lightdash en dbt.

Deze aanpassingen verkleinen het aanvalsoppervlak van DataOwn en versterken de bescherming van klantdata. Daarmee is veiligheid niet af: we blijven risico's beoordelen en onze beveiliging verbeteren. De volgende pentest wordt al gepland.

De voorbereiding op ISO 27001 en pentesten versterken elkaar. Duidelijke processen helpen ons om iedere dag veilig te werken, terwijl praktijktests ons helpen om zwakke plekken in het platform te vinden en aan te pakken. Beide horen bij onze voortdurende verantwoordelijkheid om je data te beschermen.

De huidige Amerikaanse regering heeft een opvatting over het buitenland die fundamenteel verschilt van hoe wij in Europa kijken naar samenwerking. Wij zien andere landen als partners om mee samen te werken, maar het Amerikaanse beleid lijkt erop gericht ons te beïnvloeden en uiterst rechtse partijen zoals AfD en Reform UK te steunen. Dit gaat verder dan het eigen belang van de VS; ze hebben ook een mening over hoe wij in Europa samenleven. Lees meer over dit beleid

Hoeveel invloed heeft de VS werkelijk?

Er is altijd al het gevaar van afluisteren geweest. Microsoft verklaarde onder ede in de Franse Senaat dat ze data in het geheim aan de Amerikaanse inlichtingendiensten geven. Dit betekent dat we niet precies weten hoeveel dit gebeurt. Dit voorjaar werd een specifiek geval onthuld: de Microsoft-emails van Nederlandse ambtenaren die bezig waren met de Digital Services Act zijn verstrekt aan de Amerikaanse inlichtingendiensten (NLTimes). Wij zouden ze toch niet als het meest controversiële personen zien, dus wie weet welke gegevens nog meer worden opgevraagd door de Amerikanen.

De 'kill switch' en reële bedreigingen

Meer openlijk is het andere gevaar: de 'kill switch'. Precies daarom is dit vaker in het nieuws gekomen. In de media is af en toe aandacht voor rechters en aanklagers van het Internationaal Strafhof die gesanctioneerd zijn door de VS. Tot nu toe is het Internationaal Strafhof als organisatie nog niet volledig aangepakt, maar de toon is verhard en daarmee is de kans reëel (NOS).

Daar kwam de afgelopen weken de case van Autistici/Inventati bij. Dit is een kleine Italiaanse stichting die linkse organisaties voorziet van website- en mailhosting. Zij zijn zomaar op de Amerikaanse sanctielijst geplaatst. Het is zeer de vraag of dit door een Amerikaanse rechter zou zijn goedgekeurd, omdat juist daar platforms niet verantwoordelijk zijn voor de inhoud van de berichten erop – Facebook en Twitter verschuilen zich daar juist achter. Een Amerikaanse of Italiaanse rechter bleek helemaal niet nodig, want het besluit van het Witte Huis had onmiddellijk gevolgen. Hun donatieplatform en .org-domein stopten binnen dagen met werken – beide geleverd door Amerikaanse bedrijven. Ook hun Italiaanse bank, Banca Etica, zegde de bankrekening op – vrijwel alle betalingen gaan immers via Amerikaanse bedrijven als Mastercard of Visa (NRC).

Niet door de Amerikaanse overheid maar toch wel verbonden daarmee: Meta censureert reclame voor een toneel-voorstelling omdat het feminisme promoot (The Guardian). En dan is feminisme in de VS een stuk minder omstreden dan queer-rechten of zelfs internationale samenwerking.

Is dit een proef?

Autistici/Inventati was maar een kleine stichting, dus het kan zo maar eens een proef zijn vanuit het Witte Huis. Als dat zo is, is de proef geslaagd. Met relatief weinig ophef is het doel bereikt. Wat als er hierna nog wat meer organisaties hiermee te maken krijgen? Komt de politiek wel in actie als het een wat grotere organisatie is? De kans is dermate reëel dat diverse ICT-bedrijven al niet meer aan het Internationaal Strafhof willen leveren.

Ondertussen zijn er in de Verenigde Staten steeds meer rechterlijke uitspraken geweest en precedenten geschapen die de president meer macht geven. Zo kan de president de bestuurders van vrijwel alle tot nu toe onafhankelijke toezichthouders ontslaan. Het is maar de vraag of persoonsgegevens bij Amerikaanse bedrijven opslaan nog wel veilig zijn – al wordt die hete aardappel door onze leiders wat voor zich uit geschoven. Lees meer

Waarom wachten?

Het Internationaal Strafhof is een instantie die erg opvalt, maar het is ook zo opvallend stil omdat iedereen denkt dat het hen niet overkomt. Hoe zeker ben je ervan dat jij niet op de korrel genomen wordt als Trump en Vance openlijk de AfD steunen? Waarom wel een Italiaanse stichting die een linkse website host en niet een Nederlandse stichting die opkomt voor LHBTQI-rechten? Hoeveel door de Republikeinen verboden boeken staan er in jouw schoolbibliotheek?

Als organisatie is het nu eigenlijk onmogelijk om de volledige set sancties heen te komen. Zonder bankrekening is het lastig werken in de eenentwintigste eeuw. Hier ben je afhankelijk van internationale betaalsystemen. Maar ook daarbuiten zijn de meeste organisaties zwaar afhankelijk van de VS. Wat zou er met jouw organisatie gebeuren als Google, Microsoft en AWS jouw account per direct blokkeren?

Wat kunnen we doen?

Daarom moeten we bewegen op alle niveaus: - De Europese Centrale Bank is al bezig met een onafhankelijk betaalsysteem - De Nederlandse overheid kan onze bedrijven verzekeren tegen sancties - Organisaties kunnen hun ICT digitaal soeverein maken

Alle drie deze acties helpen om ervoor te zorgen dat besluiten vanuit het Witte Huis minder impact hebben op ons. Dit geldt zowel praktisch, maar zeker ook als signaal dat wij ons niet zomaar laten doen.

Geen verrassing dat we steeds meer organisaties spreken die digitaal soeverein willen worden. Steeds meer lokale bedrijven, scholen en NGOs die graag hun afhankelijkheid van de VS willen verminderen. De Nederlandse Bank, toch niet het toonbeeld van snel veranderen, haalt inmiddels ook ons goud weg uit de VS (lees meer).

Alternatieven zijn er

Ook komen er steeds meer alternatieven. DataOwn is opgericht omdat er in Nederland maar beperkte opties waren om van PowerBI af te komen, zeker voor kleinere organisaties. Dit is vaak een makkelijke eerste stap om op weg te gaan naar digitale soevereiniteit. We bieden een startklaar Business Intelligence-platform, waarbij datagedreven werken centraal staat én meer medewerkers hun eigen data-vragen kunnen beantwoorden. Bovendien hebben we de vendor lock-in zo klein mogelijk gehouden – ook zonder ons kan je verder zonder overnieuw te hoeven beginnen zoals bij de BI platforms van big tech.

Digitale soevereiniteit begint met bewustwording, maar eindigt met actie. De vraag is niet langer óf we afhankelijk zijn van de VS, maar óf we dat nog willen zijn.

Voor de VS was dit tot nu toe geen probleem. Er is immers het EU-US Data Privacy Framework-verdrag, waarin onafhankelijk toezicht op die data is afgesproken. Maar houdt de VS zich daar nog wel aan? Meerdere randvoorwaarden uit dit verdrag zijn door Trump en het Hooggerechtshof weggehaald. De Europese Commissie schuift het besluit over de geldigheid van het verdrag nog wat voor zich uit, maar er lopen ook rechtszaken over. En ook zonder de juridische uitspraak: we weten ook dat de Amerikaanse inlichtingendiensten een steeds ruimer begrip hebben van terrorisme.

Wil je wachten tot er een juridisch geitenpaadje komt waardoor het toch mag, of begin je alvast met je data naar 100% Europese bedrijven te brengen?

Lees verder: Mag je nog persoonsgegevens doorgeven naar de VS?

De DNB haalt ons goud terug uit de VS naar Europa. Uiteraard officieel met andere redenen, maar nadat ze gewaarschuwd hebben voor geopolitieke risico's.

Data is het nieuwe goud. Toch stallen wij massaal onze data bij bedrijven uit de VS. Ja, meestal staan ze in een datacentrum dat fysiek in de EU staat, maar Amerikaans recht is van toepassing. En dat betekent nogal wat.

Als het Witte Huis het niet eens is met je politiek kun je zomaar op een sanctielijst komen en kun je er niet bij. Dit gebeurde met het ICC en recent ook met een kleine Italiaanse internetprovider (Autistici/Inventati).

Als de CIA de data wil inzien kan dat zonder dat jij het mag horen. Dat gebeurt niet alleen voor terroristen, maar in het voorjaar ook van alle ambtenaren die zich met reguleren van Big Tech bezighouden. En bij een Amerikaanse regering die als beleid heeft om in Europa uiterst rechtse partijen te steunen vast ook bij veel gevallen die we niet weten.

Staan jouw datawarehouse en dashboards al buiten het bereik van de grillen in het Witte Huis? Stap over van Power BI naar DataOwn!

De oorzaak zit vaak niet in de visualisatie, maar in hoe de semantische laag is ingericht: waar definities van dimensies en indicatoren (measures) leven, en hoe dashboards daaraan gekoppeld zijn.

In DataOwn bouw je die laag centraal met de Model Builder. Eén plek voor al je star-modellen, één gedeelde definitie van elke indicator — en in elk dashboard kun je alle star-modellen combineren die je nodig hebt.

Wat is een semantische laag?

Een semantische laag is de vertaallaag tussen ruwe databasetabellen en wat mensen in rapporten zien. Ze bevat dimensies (velden waarmee je groepeert of filtert), indicatoren (aggregaties zoals som of gemiddelde) en relaties tussen fact- en dimensietabellen in een star-schema.

Zonder centrale laag kopieert elke rapportbouwer deze logica opnieuw. Met een centrale laag definieert je BI-team "omzet" één keer — en iedere dashboard gebruikt dezelfde definitie.

Dat sluit aan bij hoe open-source BI-tools semantische modellen inrichten. Lightdash, dat DataOwn gebruikt voor dashboards, beschrijft hetzelfde principe in hun semantische laag: metrics, dimensies en tabellen één keer definiëren in YAML (vaak via dbt), en daarna consistent gebruiken in de app, via API en door AI-agents.

Chat-with-your-data met AI is in BI momenteel het gesprek van de dag. Stel vragen in gewone taal en krijg een volledige analyse van je data terug. De betrouwbaarheid is echter een probleem. Onderzoek wijst er consequent op dat een semantische laag absoluut essentieel is voor betrouwbare antwoorden — en dat AI zo één bron van waarheid voor elke definitie kan gebruiken.

Eén Model Builder, meerdere star-modellen

In DataOwn is de Model Builder het hart van je semantische laag. Je kunt star-modellen bouwen: een facttabel met metingen, omringd door dimensietabellen (klant, product, tijd, organisatie). Dat volgt gangbare Kimball-principes — maar een star-schema is één mogelijkheid; andere modelleeropties zijn ook mogelijk.

Het verschil met "per rapport een query schrijven" is structureel:

- Je definieert meerdere star-modellen — verkopen, voorraad, servicekosten — elk met heldere granulariteit. - Indicatoren worden centraal vastgelegd — naam, aggregatie, weergaveformaat en beschrijving. - Alle star-modellen hangen in dezelfde semantische laag — joins zijn vastgelegd in de Model Builder. - Elk dashboard kan alle star-modellen gebruiken — ook over verschillende star-modellen heen, zonder per rapport een apart datamodel.

Hoe dit verschilt van de standaard Power BI-workflow

In Power BI Desktop is de standaard workflow voor veel teams: nieuw .pbix-bestand, data laden, modelleer in dat bestand, visuals bouwen, publiceren. Het semantisch model zit in of direct gekoppeld aan dat rapport. Twee dashboards over dezelfde brondata leiden gemakkelijk tot twee parallelle modellen.

Power BI kent alternatieven: gedeelde datasets met "thin reports", of semantische modellen in Fabric. Dat werkt, maar vraagt extra inrichting — centrale datasetbeheer, vaak Premium/Fabric-capaciteit, en discipline om niet terug te vallen op losse .pbix-bestanden. Zonder die setup is het patroon vaak: effectief één semantische laag per dashboard.

DataOwn keert dat om: standaard één semantische laag voor het platform, met de Model Builder als centrale plek. Dashboards consumeren die laag; ze definiëren ze niet opnieuw.

Aan de slag

Lees de volledige uitleg in onze documentatie: Model Builder.

Dit is de essentie van digitale autonomie: je kunt verder en bent dus niet gebonden aan je huidige leverancier. Dit komt naast ons aanbod waarbij je data volledig binnen Nederlandse jurisdictie valt.

We gaan dit uitbreiden voor nog meer digitale autonomie. We gaan onze 'lijm' tussen de open source-componenten ook open source beschikbaar maken. Dit geldt dan voor een variant die geschikt is om zelf on premise te draaien voor je eigen organisatie. Deze zal op Kubernetes draaien en geschikt zijn voor HAVEN+.

Ben je een gemeente, bedrijf of andere organisatie die hierin geïnteresseerd is? Neem contact op en laat weten wanneer jij hiermee wilt starten.

DataOwn is in het keurmerkregister van Stichting Edu-V opgenomen. Dat past perfect bij de richting waar we naartoe werken. De daadwerkelijke checks voor het keurmerk volgen nog, maar de registratie op zich is al een belangrijke stap. Voor scholen betekent het dat ze bij ons aankloppen weten dat we meedraaien in een ecosysteem waar privacy, beveiliging en gestandaardiseerde gegevensuitwisseling centraal staan.

Wat misschien wel belangrijker is: dit najaar zetten we zes koppelingen live. Dat klinkt technisch, maar de impact is simpel. Scholen hoeven straks met twee klikken hun dashboards live te hebben. Geen maandenlange implementaties, geen complexe installaties, geen ingewikkelde PowerShell-scripts die ergens op een server draaien. Gewoon inloggen, koppelen, klaar.

Daar gaan we voor. BI-platforms die niet alleen veilig en Europees zijn, maar ook echt werkbaar voor teams die het met minder mensen moeten doen. Scholen hoeven ook wat dit betreft niet vast te zitten aan Microsoft-ecosystemen met ondoorzichtige kosten en dataflows die niemand meer begrijpt wanneer de oorspronkelijke constructeur met pensioen gaat.

De Edu-V-aansluiting past in die visie. Het geeft scholen de zekerheid dat we aan de juiste standaarden voldoen, én het biedt de ruimte om sneller te werken aan oplossingen die in de praktijk echt helpen. Want uiteindelijk draait het niet om certificaten. Het gaat om dashboards die morgen werken, data die je begrijpt en een platform waar je niet elke week naar moet kijken om het in de lucht te houden.

Meer informatie over Edu-V vind je op www.edu-v.org. Heb je vragen over de komende koppelingen? Mail ons gerust.

DataOwn is opgericht om open source Business Intelligence en dashboarding haalbaar te maken voor kleine en middelgrote organisaties zoals scholen. Open source tools als DBT worden al gebruikt door de allergrootste bedrijven maar komen zo ook onder bereik voor de kleinste school. Het biedt zowel bedrijfsvoering als learning analytics aan, en dan ook zeker de combinatie van HR met leerling informatie. Het gebruik van data kan op alle vlakken zorgen dat het onderwijs nog beter wordt.

De visie van DataOwn sluit perfect aan bij die van de Coalitie Eerlijk Digitaal Onderwijs (CEDO), die zich inzet voor een eerlijk en soeverein digitaal onderwijs. DataOwn zet zich dus graag in om de missie van CEDO vooruit te helpen. Hoewel Big Tech vaak gemakkelijk lijkt, vooral voor organisaties met beperkte technische expertise, biedt DataOwn een laagdrempelige manier om volledige Business Intelligence omgevingen over te zetten naar open source. Scholen kunnen ook kiezen voor de standaard dashboards die DataOwn beschikbaar stelt. Hierdoor kunnen scholen en andere organisaties van alle groottes profiteren van de flexibiliteit en soevereiniteit die open source biedt.

Oprichter Jesse de Wit meldt: "Data over leraren en zeker over leerlingen verdient om met zorg behandeld te worden en volledig bij Europese bedrijven te blijven. We beginnen altijd met data minimalisatie, maar in praktijk betreft het toch altijd zeer persoonlijke gegevens. Daar moet je zorgvuldig mee om gaan. De privacy van een kind kan de rest van haar of zijn leven beïnvloeden."

Door deze samenwerking tussen DataOwn en CEDO wordt een belangrijke stap gezet naar een toekomst waarin onderwijsinstellingen zelf de controle hebben over hun data en de logica waarin die verwerkt wordt.

Begin 2025 waarschuwden experts al dat de VS toegang tot Amerikaanse SaaS-diensten kon beperken voor organisaties die hen niet gezind waren — denk aan kritiek op Israël-beleid. Dit voorjaar schetste het Digitale Autonomie Competence Center een scenario waarin de Amerikaanse regering data van beleidsambtenaren opeiste om Europees beleid te sturen. En afgelopen donderdag publiceerden denkers het scenario "Europe 2031": wat gebeurt er als de VS toegang tot de beste AI-modellen beperkt?

De rode draad is duidelijk: de waarschuwingen worden werkelijkheid, stap voor stap. En het raakt niet alleen AI-chatbots. Organisaties die hun data, rapportages en analyses in Amerikaanse cloudomgevingen draaien, bouwen een afhankelijkheid op die op elk moment politiek instrument kan worden.

Bij welk — ogenschijnlijk vergezocht — scenario zou jouw organisatie onafhankelijk van de VS willen zijn? En ben je daar nu al op voorbereid?

Vandaag waren we op de Public Spaces conferentie en op 31 mei op de Unconference Digitale Autonomie. Overal ontmoetten we mensen die met dezelfde urgentie praten over digitale soevereiniteit — ook in Business Intelligence. Het gaf energie: dit thema leeft, en niet alleen bij cloud en infrastructuur, maar ook bij de dashboards en rapportages waar organisaties dagelijks op sturen.

Zo praten we over het nieuws dat Microsoft namen van Nederlandse ambtenaren deelde met de Amerikaanse overheid (zie Vrij Nederland). Microsoft zal de data ongetwijfeld in Nederland hosten. Maar ook dan ben je niet veilig als de Amerikaanse overheid iets wil weten onder de CLOUD Act. En dit is vermoedelijk het topje van de ijsberg — meestal zullen we het nooit horen.

Welke data zit er in jouw Power BI-omgeving? Personeelsgegevens, financiële cijfers, klantinzichten, operationele KPI's — vaak meer dan je denkt. Tijd om die bij een Nederlands BI-platform van een Nederlands bedrijf te plaatsen. Daarom bouwen wij DataOwn: jouw data, jouw controle, zonder afhankelijkheid van Big Tech.

Ik had al ervaring met open-source tools zoals Superset, DBT en Airflow, die zelfs door grote bedrijven zoals Microsoft zelf werden gebruikt. Waarom konden we niet een platform bouwen dat de kracht van deze tools combineert, maar dan zonder de complexe afhankelijkheden en hoge kosten? Een platform dat niet alleen technisch sterk is, maar ook best practices standaard maakt – zodat organisaties niet vastlopen in creatieve, maar ononderhoudbare oplossingen. Ik wilde iets creëren voor de vele middelgrote organisaties die het met kleine, flexibele teams moeten doen. Voor hen is elke dag dat een teamlid kwijt is aan het onderhouden van de omgeving, een dag die niet besteed wordt aan waardevolle inzichten.

DataOwn is geboren uit de frustratie dat organisaties vaak kiezen voor 'veilige' oplossingen die in de praktijk juist beperkend en duur blijken. Het is tijd voor een alternatief: een platform dat niet alleen technisch sterk is, maar ook echt past bij de behoeften van organisaties – zonder vendor lock-in, zonder onnodige complexiteit, en met de vrijheid om te kiezen waar je data staat. Zo kunnen organisaties zich richten op wat echt belangrijk is: het halen van waarde uit hun data.