In de bouw belooft AI snellere projecten, lagere faalkosten en betere planningen. Maar er is één voorwaarde waar je niet omheen kunt: zonder betrouwbare data levert AI weinig op.
Herken je dit? Je projectleider werkt met een eigen Excel-sheet, terwijl inkoop uitgaat van andere cijfers uit een ander bestand. Ondertussen gaat kostbare tijd verloren.
Bouwbedrijven beschikken over enorme hoeveelheden data uit BIM-modellen, ERP-systemen, planningen, facturen, mails en zelfs WhatsApp-groepen. Daardoor ontbreekt er vaak overzicht en bruikbare inzichten. De vraag is dan ook: hoe maak je de stap van losse data naar informatie die je helpt vooruit te kijken?
De mate waarin je dat onder controle hebt, wordt vaak samengevat als datamaturity. In deze blog volgen we het fictieve bouwbedrijf “Van Dijk” en leggen eerst uit wat datamaturity precies is. Daarna lopen we alle vijf fasen door van raw data naar AI en laten we zien wat er elke fase verandert in hoe een bouwbedrijf werkt.
Datamaturity beschrijft de mate waarin je data effectief inzet om te sturen en waarde te creëren. Het laat zien waar je staat en welke stappen je nog kunt zetten.
De vijf fasen:
De meeste bouwbedrijven bevinden zich vandaag de dag in fase 1 of 2. Data is er genoeg, maar integratie en structuur ontbreken vaak nog. Juist door stap voor stap te groeien naar een hoger niveau, bouw je aan meer grip, voorspelbaarheid en rendement.
Op kantoor bij Van Dijk is kennis overal, maar niet altijd op de juiste plek. Urenregistraties staan in persoonlijke Excel-bestanden, bestellingen worden via WhatsApp doorgestuurd en facturen belanden handmatig in het systeem. Rapportages? Die ontstaan vaak na een uurtje puzzelen, waarbij iemand alle losse stukjes aan elkaar knoopt.
Dit betekent het op de bouwplaats: er ontstaat wrijving over cijfers, meningen wegen zwaarder dan feiten en beslissingen moeten onder druk worden genomen. Is de voorraad op? Dan volgt een spoedbestelling met extra kosten. Wordt een meerwerkclaim niet meteen verwerkt? Dan daalt de marge.
Kortom: er is genoeg data, maar niemand heeft echt de regie.
Van Dijk zet de eerste stap richting grip op data. Er komen standaardrapportages, een wekelijkse statusmail en KPI’s zodat uren en kosten worden gemeten. De projectcontroller zorgt voor structuur met vaste sjablonen.
Dat helpt. Maar veel werk gebeurt nog handmatig: data wordt gekopieerd, aangepast en opnieuw gebruikt. De rapporten geven inzicht, maar vaak pas als het al te laat is om bij te sturen.
Voor de projectleider voelt het alsof er meer controle komt, maar echte voorspelbaarheid is er nog niet.
In deze fase verandert de manier waarop Van Dijk met data omgaat. Excel en WhatsApp verdwijnen niet, maar er komt één centrale plek waar alle cijfers samenkomen: een dataplatform met gestandaardiseerde datasets en dashboards.
Wat dat betekent? De projectleider ziet in één oogopslag hoe het project ervoor staat. Inkoop krijgt suggesties op basis van verbruik en planning. Meerwerk wordt via een mobiel formulier ingediend en verschijnt direct in de begroting.
Iedereen kijkt naar dezelfde feiten. Kleine problemen worden zichtbaar voordat ze groot worden. De operatie wordt voorspelbaarder.
Nu gaat Van Dijk nog een stap verder. Met process mining worden patronen en knelpunten zichtbaar. Waar loopt het vast in de order‑to‑cash of inkoopketen? Welke goedkeuringen blijven liggen?
Dat leidt tot actie. Routinetaken zoals het aanmaken van PO’s worden geautomatiseerd. Factuurherinneringen en leveringsalerts gaan automatisch. Medewerkers focussen op uitzonderingen, minder op routinewerk.
In de laatste fase komt AI in beeld. Geen magische blackbox, maar een slimme assistent die helpt voorspellen: wanneer raakt de voorraad op? Hoe groot is de kans dat een meerwerkclaim wordt goedgekeurd? Wat doet de marge in de komende weken?
Voor Van Dijk betekent dat: minder verrassingen, meer voorbereiding. Planningen worden aangepast, inkoop plant vooruit, en projectleiders krijgen aanbevelingen in hun dashboard, niet alleen cijfers.
In de bouw draait alles om timing, samenwerking en grip. Een dataplatform helpt om precies dát te realiseren. Geen losse Excel-bestanden of ad-hoc beslissingen, maar één centrale bron van waarheid. Zo zie je op tijd wanneer machines onderhoud nodig hebben, pas je planningen aan op weersvoorspellingen en herken je financiële risico’s voordat ze echt gaan knellen. In een sector waar elke vertraging direct geld kost, maakt een dataplatform het verschil tussen achter de feiten aanlopen en vooruit kunnen kijken.
Door de fasen heen verandert niet alleen techniek, maar gedrag en verantwoordelijkheid. Waar in fase 1 mensen met losse waarheden werkten, ontstaat in hogere fasen een cultuur van ‘één versie van de feiten’. Dat betekent: heldere owners voor data, korte feedbackloops en een duidelijke rolverdeling tussen automatisering en menselijk oordeel.
Deel artikel
