Inzet van AI voor inzicht in Datamodel Mappings

Rensa Family Company streeft er voortdurend naar om haar datagedreven processen te optimaliseren. Het begrijpen van datamodel mappings, dataflows, en de relaties tussen publishers (pubs) en subscribers (subs) is cruciaal voor het soepel laten verlopen van onze systemen. De inzet van Artificial Intelligence (AI) biedt de mogelijkheid om complexe datamodellen inzichtelijk te maken en technische informatie sneller en toegankelijker beschikbaar te stellen. Deze opdracht is een kans voor jou om een slimme AI-tool te ontwikkelen, waarmee jij echte impact maakt.

Doelstellingen:

• In kaart brengen van hoe AI ingezet kan worden om inzicht te geven in complexe datamodel mappings en technische dataflows 
• Ontwikkelen van een interactieve toepassing waarmee AI vragen over mappings, pubs en subs kan beantwoorden.
• Genereren van visuele en technische weergaven van dataflows, afhankelijkheden en systeemrelaties.
• Toevoegen van een integratiescherm in de huidige monitoring tool, waarmee gebruikers eenvoudig de status, afhankelijkheden en logs van gekoppelde mappings en integraties kunnen volgen. 

Werkwijze:

Inventarisatie:

• Analyseer bestaande datamodellen en mappings binnen Rensa Family om de huidige situatie te begrijpen.
• Documenteer de relaties tussen verschillende data-elementen, inclusief publicaties en abonnementen. 
• Bepaal welke datasets en technische informatie essentieel zijn voor een succesvolle AI-analyse. 

Onderzoek en Verkenning:

• Voer literatuuronderzoek uit en analyseer bestaande AI-tools die geschikt zijn voor interacties met code en datamodellen.
• Ontvang input van betrokken stakeholders over uitdagingen in mappings en dataflows.
• Beoordeel succesvolle cases in soortgelijke bedrijven of applicaties waarin AI wordt ingezet voor code-interpretaties.

AI Modellering en Ontwikkeling:

• Gebruik AI-tools (zoals GPT-modellen) om vragen te beantwoorden over datamappings en data-uitwisseling.
• Ontwikkel algoritmes om de AI de bron- en doelsystemen, afhankelijkheden, en bijbehorende pubs en subs te laten identificeren.
• Ontwerp een gebruiksvriendelijke tool waarin technische vragen — zoals “Waar gaat deze mapping naartoe?” of “Welke pubs en subs zijn gekoppeld?” — eenvoudig gesteld kunnen worden en resulteren in bruikbare inzichten. 

Visualisatie en Interface:

• Integreer een visuele interface waarin resultaten van AI-analyses worden weergegeven in diagrammen en tabellen.
• Zorg voor een duidelijke presentatie van dataflows, waaronder bron- en doelsystemen en betrokken mappings, zodat technische teams snel problemen kunnen identificeren.
• Ontwerp en implementeer een integratiescherm binnen de bestaande monitoring tool. Dit scherm moet:
• De status van actieve integraties tonen (bijv. succesvol, fout, in progress).
• Overzicht bieden van afhankelijkheden en gekoppelde pubs en subs.
• Logs en foutmeldingen beschikbaar maken voor technische troubleshooting.

 Pilotprojecten:

• Implementeer een proof-of-concept van de tool en demonstreer hoe gebruikers AI kunnen inzetten om vragen over mappings en data-uitwisseling te beantwoorden.
• Verzamel feedback van stakeholders en verbeter het prototype op basis van resultaten.

Resultaten:

• Een interactieve AI-tool die vragen kan beantwoorden over datamodel mappings, data-uitwisseling, pubs en subs.
• Visuele en gestructureerde weergaven van dataflows, afhankelijkheden en mappings.
• Een prototype dat getest en geëvalueerd is op zijn gebruiksvriendelijkheid en technisch nut.
• Een nieuw integratiescherm in de huidige monitoring tool waarmee gebruikers snel en eenvoudig inzicht krijgen in de status en afhankelijkheden van integraties.
• Een plan voor verdere opschaling en implementatie binnen de datagedreven processen van Rensa Family.