
Waarom we Sparkle heten
Vóór een goede beslissing komt een inzicht. Vóór een inzicht komt een spark. Het verhaal achter de naam op de deur.

Vóór een goede beslissing komt een inzicht. Vóór een inzicht komt een spark. Het verhaal achter de naam op de deur.

Microsoft Fabric verenigt data engineering, analytics en AI over het Microsoft-ecosysteem heen.
Maar veel businessproblemen zoals fraudedetectie, customer 360 en supply-chain-optimalisatie hangen niet af van afzonderlijke datapunten, maar van hoe die punten met elkaar verbonden zijn.

Most companies want AI in their workflows. Few have a data foundation that can actually run it. Sparkle’s framework: what to fix first, what can wait, and how to get governance in place before the AI lands.

Microsoft Fabric verenigt data, analytics en AI op één platform, wat het beheer vereenvoudigt en real-time, AI-gedreven inzichten mogelijk maakt. Organisaties kunnen van rapportering naar geautomatiseerde processen gaan en zo efficiëntie, voorspellende inzichten en slimmere businessbeslissingen ontsluiten. Nu de transitie plannen zorgt voor een vlotte, kostenefficiënte adoptie.

Organisaties die Microsoft Fabric met Power BI gebruiken, hebben steeds vaker manieren nodig om gebruikersinput vast te leggen, niet alleen om bestaande data te analyseren. Tot voor kort waren de belangrijkste native opties Power BI custom visuals en Power Apps. Sinds mei 2025 is er een derde optie: Fabric Translytical Flows. Deze tutorial vergelijkt deze drie benaderingen om je te helpen de juiste oplossing voor je scenario te kiezen.

Data engineers spend too much time fixing pipelines.
With MLVs in Microsoft Fabric, orchestration, lineage & data quality come built-in.

Wil je artificiële intelligentie (AI) in je business integreren maar weet je niet waar te beginnen? Sparkle, een officieel erkende Start IA-partner, staat klaar om je te begeleiden.

Join us for an exclusive morning session where we’ll demonstrate how Copilot agents are revolutionizing productivity across industries.

De juiste financiële beslissingen nemen begint met het accuraat meten van prijselasticiteit: hoe de vraag reageert op prijswijzigingen.

Wat is Data Mesh en is het nog relevant? Wat zijn enkele van de gemeenschappelijke doelen en uitdagingen tijdens de eerste fasen van Data Mesh-implementaties bij twee verschillende grote organisaties?