Ons werk

Show, don't tell.
Wat we hebben gebouwd.

Geen vage beloftes, maar harde resultaten.¹ Hieronder een selectie van de systemen, data-pipelines en modellen die we recent hebben ontworpen en gebouwd.

¹ En een beetje retro ASCII-art, omdat we onszelf niet konden inhouden.

High-Dimensional Market Clustering

De uitdaging

Een klant moest bedrijven vinden die op dezelfde manier opereren als hun meest succesvolle vestigingen, zonder te vertrouwen op generieke en vaak onnauwkeurige branchecodes.

De aanpak

We bouwden een similarity engine die werkelijke operationele data analyseert om echte functionele overlap tussen bedrijven in kaart te brengen, los van statische sectorlabels.

Het resultaat

Een levende, high-precision clustering engine voor scherpere zakelijke inzichten en doelgerichte commerciële strategieën.

Geldt niet voor

Gelijkenis verslechtert wanneer bedrijven weinig data hebben in het register. Werkt het best in goed gevulde nationale datasets met rijke operationele signalen.

+-- MARKET_SIMILARITY_MATRIX ----------------+
|  ENGINE: v2.4   DIM: 512   N: 47,200+      |
+-- NODE SAMPLE -----------------------------+
|                                            |
|  [A: FOOD_RETAIL] --0.92-- [D: FINANCE]    |
|         |                        |         |
|       0.88                     0.95        |
|         |                        |         |
|  [B: LOGISTICS] --0.91-- [C: HEALTH]       |
|                                            |
+-- ACTIVE CLUSTERS -------------------------+
|  FOOD_RETAIL       n=  1,847   LIVE        |
|  FINANCE_PROF      n=  2,103   LIVE        |
|  LOGISTICS         n=    891   LIVE        |
|  [... +309 more clusters ...]              |
+--------------------------------------------+
|  NODES:  47,200   PRECISION:  94%          |
|  DIMS:      512   SECTOR_CODES: BYPASSED   |
+-- STATUS: LIVE ----------------------------+

Automated Façade Intelligence

De uitdaging

Het beoordelen van duizenden potentiële retaillocaties vereiste een dure en foutgevoelige inzet van veldmedewerkers.

De aanpak

We ontwierpen een computer vision-pipeline die automatisch specifieke gebouwkenmerken en geveldata extraheert uit high-resolution straatbeelden.

Het resultaat

Veldoperaties opgeschaald door een reductie van 80% in handmatig werk, met een aanzienlijke verhoging van de dataconsistentie.

Geldt niet voor

Betrouwbaarheid daalt in gebieden met beperkte straatfoto-dekking of verouderde Street View-data. Handmatige verificatie aanbevolen voor locaties met dunne beeldhistorie.

+-- CV_PIPELINE // FACADE_DETECT ----------------+
|                                                |
|  +--------------------------------------------+|
|  | //// [SIGNAGE: conf=0.96] DETECTED //////// ||
|  +----------+  +----------+  +----------+      ||
|  |          |  |          |  |          |      ||
|  | W      W |  | W      W |  | W      W |      ||
|  | [W: 0.98]|  | [W: 0.97]|  | [W: 0.99]|      ||
|  +----------+  +----------+  +----------+      ||
|  +----------+  +----------+  +----------+      ||
|  |          |  |          |  |          |      ||
|  | W      W |  | W      W |  | W      W |      ||
|  | [W: 0.96]|  | [W: 0.94]|  | [W: 0.98]|      ||
|  +----------+  +----------+  +----------+      ||
|  +----------------------------+  +---------+   ||
|  | [STOREFRONT: conf=0.94]    |  |[D: 0.91]|   ||
|  +----------------------------+  +---------+   ||
|                                                |
|  EXT_FEATURES: 402  WINDOWS: 14  CONF: 0.97    |
|  FIELD_WORK: -80%   SITES_DONE: 86,000+        |
+------------------------------------------------+

Precision Retail Risk Modeling

De uitdaging

Retailers vertrouwden op buikgevoel en gefragmenteerde lokale data om te beslissen waar ze hun volgende winkels zouden openen.

De aanpak

We ontwikkelden een kwantitatieve scoring engine die honderden uiteenlopende datastromen samenvoegt tot één gestandaardiseerd risicoprofiel voor elk commercieel pand in Nederland.

Het resultaat

Gestandaardiseerde risicoanalyse, wat datagedreven kapitaalallocatie en uiterst precieze locatieselectie mogelijk maakt.

Geldt niet voor

Gekalibreerd voor de Nederlandse markt. Toepassing in andere landen vereist hertraining op lokale vastgoed- en loopstroomdata.

+-- RISK_PROFILE_AGGREGATOR -----------+
|  SITE: Kalverstraat 14, Amsterdam    |
+--------------------------------------+
|  CRIME_INDEX      [######....] 0.62  |
|  VACANCY_RATE     [########..] 0.81  |
|  FOOTFALL_IDX     [##........] 0.20  |
|  COMPET_DENSITY   [######....] 0.61  |
|  LEASE_HISTORY    [####......] 0.42  |
|  TRANSIT_ACCESS   [#########.] 0.90  |
+--------------------------------------+
|  INPUT_STREAMS:           1,247      |
|  SITES_SCORED:          300,000+     |
|  NL_COVERAGE:              100%      |
+-- RISK_SCORE ------------------------+
|                                      |
|       >>>   HIGH   0.74   <<<        |
|                                      |
+--------------------------------------+

Predictive Asset Deployment

De uitdaging

Beveiligingsinfrastructuur werd reactief ingezet en arriveerde regelmatig te laat op hoogwaardige bouwplaatsen.

De aanpak

We bouwden een predictief classificatiemodel dat gedrags- en omgevingsdata scant om hoogrisicosites te signaleren en de inzet van beveiligingsassets te automatiseren nog voor incidenten plaatsvinden.

Het resultaat

Een reactief scoutingsproces getransformeerd naar een geautomatiseerd, intelligence-gedreven allocatiemodel met significant hogere conversies.

Geldt niet voor

Nauwkeurigheid daalt wanneer er te weinig historische uitkomsten beschikbaar zijn voor kalibratie. Grote stedelijke ontwikkelingen kunnen de gedragspatronen die het model leert verstoren.

+-- SITE_CLASSIFICATION_ENGINE --------+
|  INPUT: 12,400 prospect sites        |
+--------------------------------------+
|  BEHAVIOURAL_SCORE                   |
|  [##########..........] 0.52  PASS   |
|                                      |
|  ENVIRONMENTAL_SCORE                 |
|  [###############.....] 0.78  PASS   |
|                                      |
|  HISTORICAL_CONVERSION               |
|  [#########...........] 0.46  FAIL   |
|                                      |
|  ACCESS_SCORE                        |
|  [############........] 0.62  PASS   |
+--------------------------------------+
|  TOTAL_IN:              12,400       |
|  PASSING_ALL_FILTERS:      412       |
|  CONVERSION_UPLIFT:        +34%      |
+-- [!] HIGH-VALUE ASSETS: 412 --------+

Multi-Modal Traffic Fusion

De uitdaging

Mediabedrijven bepaalden de prijzen van buitenreclame op basis van statische, verouderde en periodieke verkeersschattingen.

De aanpak

We bouwden een live data-pipeline die schaarse smartphone-pings combineert met high-precision infraroodbeelden om actuele, realtime bezoekersstromen te rapporteren.

Het resultaat

Live, hyperlokale footfall-monitoring die de real-time optimalisatie van mediawaarde aandrijft.

Geldt niet voor

Smartphone-pings vertegenwoordigen bepaalde demografische groepen systematisch minder. In auto-afhankelijke gebieden of bij lage smartphonepenetratie is het signaal dunner.

+-- FOOTFALL_FUSION // LIVE ------------------+
|  LOC: AMS_LEIDSEPLEIN   09:15:32            |
+-- SOURCE SIGNALS ---------------------------+
|  IR_CAMERA   [########..] 847/hr   0.98     |
|  MOBILE_PING [######....] 312/hr   0.91     |
|  WIFI_PROBE  [#######...] 518/hr   0.89     |
+-- FUSED OUTPUT -----------------------------+
|  [##########] 891 pax/hr   LAG: <2s   LIVE  |
+---------------------------------------------+
|  ACTIVE_SITES:  260+   ACCURACY:  93%       |
|  MARKETS:        25+   REFRESH:   <2s       |
+-- STATUS: STREAMING ------------------------+

IRIS: Strategic Location Intelligence

De uitdaging

Het bouwen van een uniform, duurzaam platform voor locatie-intelligentie en omzetvoorspellingen.

De aanpak

Ontwikkeling van onze core B2B-infrastructuur, IRIS, ontworpen voor high-throughput data-integratie en rigoureuze financiële forecasting.

Het resultaat

Een enterprise-grade applicatie die massale locatiedatasets direct vertaalt naar toepasbare omzetresultaten in 25+ markten.

+-- MAP_VIEW: AMSTERDAM -------------------+-- OUTPUT -----+
| [▲] .  .  [▲] .  .       .    [▲] .      |  RES:  € 1.06M|
| . [▲] .  [▲] .  . [▲] .  [▲] .  . [▲]    | WK:   €  561K |
| [▲] .  [▲] .  [▲] .  [▲] .  [▲] .  .     | PASS: €   58K |
| .  [▲] .  . [▲] .  .     .   .  [▲] .    +---------------+
| [▲] .  [▲] .  . [▲] .  [▲] .  [▲] .      | ACC:     90%  |
| .  [▲] .  [▲] .  .       .  .  [▲] .     | SIGNALS: 260+ |
| [▲] .  [▲] .  [▲] .  .  [▲] .  .  [▲]    | MARKETS:  25+ |
| .  [▲] .  .  [▲] .   .   .  [▲] .  .     |               |
| [▲] .  .  [▲] .  .       .  .  [▲] .     |               |
+------------------------------------------+---------------+

 QUERY  [########################] 0.24s
 FILTER [############............] 0.08s
 RENDER [################........] 0.31s
 EXPORT [####....................] 0.11s
 STATUS [LIVE // 25+ MARKETS     ]

Blink: Custom Spatial Embeddings

De uitdaging

Standaard geografische modellen missen de onzichtbare ruimtelijke verbanden, zoals transitstromen en buurtdynamiek, die commercieel succes werkelijk bepalen.

De aanpak

Blink is een eigen deep-learning model dat complexe Europese stedelijke omgevingen vertaalt naar bruikbare data voor portfoliooptimalisatie en omzetvoorspellingen.

Het resultaat

Een uiterst precieze modeling engine, geoptimaliseerd voor toepassingen variërend van QSR-omzetvoorspellingen tot de strategische plaatsing van pakketkluizen.

Geldt niet voor

Dit model is getraind op hoogdichte Europese stedelijke transitpatronen. Prestaties nemen af in landelijke of auto-afhankelijke retailzones.

+-- EU SITE SCORING // BLINK ------------------------------+
|  MODEL: v3.1  EMBED_DIM: 512  MARKETS: 25+               |
|  █▓ = HIGH SCORE   ▒░ = MED SCORE   space = SEA          |
+-- SCORE_MAP ---------------------------------------------+
                            ░█▒█
               ░▒░          ▒▓▓██▓
               ░██▓        ▓███▒██▓
                            ▓▓▓▓▓ ▒██▒
                          ░▓▓██▒ ▓▓▓▓█
                        ▒█▓▓▒██   ██▓
                        ░██▓▓██▓   ░██
                 ▓▒      ░  ███     ▓█░
                 ▒▓       ▓░ █▓   ░▓██▓██
             ░█▓  █▓      ▒     ▓░▒▒▓████
             ░   ▓█▓▓  ░█▓███▓████▓▓██▓▒███▓██
                ▒ ░▒ ░▓▓▓▓▓█▓██████▒███▒▒▒▓████
                ░ █▓███▓▒████▓▓▓█▒▒▓▒██▓▒▓████░
                 ▒██████▓███▓██░▓██▓████▒░  █▒
                  ██████▒▒▓█▓░▓▒▒▓▓█████       ▓█
           ██▓░  ░█████▒▓▒██  ░▓▓▓▓▓▓▓█     ▓████
          ░█▓█████▒▒       ██░   ░▓▒▓▓▓█░█░▒███
         ░█▓██▓▓██▒       ░    ▓█▒ ░▓█░   ▓█████
         ░▓▓█████▒        ░      ░   ▓▓▒   ▓██▓▓░
+-- STATS ------------------------------------------------+
|  SCORED_SITES: 1,200,000+  AVG_ACCURACY: 91%            |
|  QSR / RETAIL / PARCEL                                  |
+----------------------------------------------------------+

Text Anonymisation

De uitdaging

Gemeentelijke overheden beschikten over miljoenen gevoelige administratieve records die ze wegens GDPR-beperkingen wettelijk niet voor analyse mochten gebruiken.

De aanpak

We ontwikkelden een geautomatiseerde, high-throughput pipeline die persoonsgegevens (PII) herkent en verwijdert uit volledig ongestructureerde tekst, zodat de data veilig beschikbaar wordt voor onderzoek.

Het resultaat

Succesvolle ontsluiting van datagedreven inzichten door ruwe tekst veilig te transformeren naar privacy-compliant datasets, klaar voor analyse.

Geldt niet voor

Geoptimaliseerd voor Nederlandse bestuurlijke tekst. Meertalige of sterk ongestructureerde documenten vereisen aanvullende domeinspecifieke training.

+-- PII_SANITIZER // NLP_PIPELINE ---------+
|                                          |
|  IN:  "Jan de Vries woont in Utrecht."   |
|       "Hij werkt bij Rijkswaterstaat."   |
|       "Geboortedatum: 14-03-1987."       |
|                                          |
+-- ENTITY_DETECTION ----------------------+
|  [PER:  Jan de Vries  ]  conf: 0.999     |
|  [LOC:  Utrecht       ]  conf: 0.998     |
|  [ORG:  Rijkswaterstaat] conf: 0.995     |
|  [DAT:  14-03-1987    ]  conf: 0.999     |
+-- SANITIZED_OUTPUT ----------------------+
|  "[PER] woont in [LOC]."                 |
|  "Hij werkt bij [ORG]."                  |
|  "Geboortedatum: [DAT]."                 |
+-- THROUGHPUT ----------------------------+
|  RECORDS:           4,200,000            |
|  ENTITIES_FOUND:    6,800,000+           |
|  DOCS/HOUR:           ~350,000           |
|  ACCURACY:               99.8%           |
+------------------------------------------+

Even sparren?

Staat er iets soortgelijks op jouw lijst?
Laten we praten.

info@thebigdatacompany.nl →

The Big Data Company B.V.
Princetonlaan 6 · 3584 CB Utrecht
+31 30 899 9477

Show, don't tell.Wat we hebben gebouwd.

High-Dimensional Market Clustering

Automated Façade Intelligence

Precision Retail Risk Modeling

Predictive Asset Deployment

Multi-Modal Traffic Fusion

IRIS: Strategic Location Intelligence

Blink: Custom Spatial Embeddings

Text Anonymisation

Staat er iets soortgelijks op jouw lijst?Laten we praten.

Show, don't tell.
Wat we hebben gebouwd.

Staat er iets soortgelijks op jouw lijst?
Laten we praten.