DigiData AI vs. ChatGPT en Claude: waarom teams voor DigiData AI kiezen
ChatGPT en Claude zijn briljante generalisten. Maar voor vragen over je eigen omzet, marges en projecten wil je geen assistent die moet raden wat je cijfers betekenen. Je wilt een specialist die je bedrijf kent, iedereen hetzelfde antwoord geeft en zelf aan de bel trekt. Dat is DigiData AI.
14 dagen gratis · geen opstartkosten · maandelijks opzegbaar
Zes redenen om voor DigiData AI te kiezen
Kent jouw definities
Je legt één keer vast wat omzet, marge of een actieve klant betekent. Daarna krijgt iedereen hetzelfde, controleerbare antwoord. Een algemene assistent raadt per gesprek opnieuw welke kolommen en filters kloppen, waardoor twee collega's twee verschillende omzetcijfers kunnen krijgen.
Rekent over al je data
DigiData AI combineert facturen, uren, projecten en CRM in één analyse en rekent over alle regels. Via MCP bekijkt een externe assistent je tabellen stuk voor stuk en moet hij de puzzel zelf in het gesprek leggen.
Werkt waar je team werkt
Stel je vraag in Microsoft Teams, Slack, per e-mail of in de webchat. Je betaalt een vast pakket voor je hele team, dus niemand heeft een extra ChatGPT- of Claude-licentie nodig om met de cijfers te werken.
Komt zelf met antwoorden
Laat elke maandag het omzetoverzicht bezorgen, of krijg een seintje als een project uitloopt. ChatGPT en Claude wachten tot iemand eraan denkt om het te vragen.
Je data blijft bij ons
Je data wordt in de EU opgeslagen, blijft onder de afspraken van DigiData en wordt nooit gebruikt voor training. Via een externe assistent gaat een kopie van je cijfers naar die aanbieder, onder diens voorwaarden.
Direct klaar, één aanspreekpunt
Geen ontwikkelaarsmodus, connectors of beheerinstellingen bij een andere partij. Wij regelen de koppelingen, de agent en de support.
DigiData AI naast ChatGPT en Claude
| Wat je nodig hebt | DigiData AI | ChatGPT of Claude via MCP |
|---|---|---|
| Kent je bedrijfsdefinities (omzet, marge, openstaand) | Eén keer vastgelegd, voor iedereen gelijk | Raadt per gesprek opnieuw |
| Combineert tabellen en bronnen in één analyse | Facturen, uren, projecten en CRM samen | Tabel voor tabel, binnen het gesprek |
| Beschikbaar in Teams, Slack en e-mail | Ja | Alleen in de ChatGPT- of Claude-app |
| Geplande rapportages en signalen | Ja, automatisch bezorgd | Nee, alleen als je het vraagt |
| Live dashboards op dezelfde definities | Ja, ze werken zichzelf bij | Losse grafieken per gesprek |
| Dashboards delen met collega's en klanten | Onbeperkt kijkers, zonder extra kosten | Meekijken of doorvragen vraagt een eigen account |
| Publieke dashboards (website, klanten, tv) | Ja, met je eigen logo, filters en drilldowns | Alleen een gedeeld gesprek of los bestand |
| Kosten | Vast pakket voor je hele team, geen licentie per collega | Doorgaans een betaald abonnement per gebruiker |
| Opslag in de EU, geen training | Altijd | Afhankelijk van abonnement en instellingen |
| Support | Eén aanspreekpunt | Verdeeld over DigiData en de aanbieder |
Dashboards die je met iedereen deelt, zonder extra kosten
Een grafiek in ChatGPT of Claude is een momentopname in één gesprek. Met DigiData bouw je live dashboards die zichzelf bijwerken en die je deelt met collega's, klanten of de hele wereld. Je betaalt nooit per kijker.
Onbeperkt kijkers
Deel dashboards met je hele team, je accountant of je klanten. Het aantal kijkers bepaalt de prijs niet en niemand heeft een eigen licentie nodig.
Veilig afgeschermd
Interne dashboards zijn alleen zichtbaar voor ingelogde collega's. Zet daar de AI-chat en export aan, zodat iedereen zelf kan doorvragen.
Publieke dashboards
Deel een openbare, alleen-lezen link met je eigen logo en thema, op je website, voor klanten of op de kantoor-tv. Bezoekers gebruiken gewoon de filters en drilldowns, maar zien nooit je berekeningen.
Presentatiemodus
Zet elk dashboard met één klik op een tv-scherm of in het MT-overleg. De pagina's bladeren automatisch door.
Wanneer past ChatGPT of Claude via MCP?
Werkt je team al de hele dag in ChatGPT of Claude en wil je daar af en toe je cijfers bij pakken? Dan is de DigiData MCP-koppeling een handige aanvulling. Goed nieuws: je hoeft niet te kiezen. MCP zit gewoon in DigiData, naast de AI-agent.
Voor het echte werk, zoals stuurinformatie, maandcijfers, projectcontrole en debiteurenbeheer, wil je antwoorden waar je op kunt bouwen. Daar is DigiData AI voor gemaakt.
DigiData AI versus AI via rechtstreekse API-koppelingen
Een praktische keuzehulp voor organisaties die AI willen gebruiken met bedrijfsdata. Onder elke vraag staat waarom die belangrijk is. Bij de API-route staat het risico of een voorbeeld uit de praktijk.
De kern
DigiData voegt aan AI betekenis, samenhang, rechten en vangrails toe om verantwoord met bedrijfsdata te werken.
De API in het kort
Een technische ingang naar een bronsysteem. De AI-toepassing roept die rechtstreeks aan. De API levert data en functies, maar geen centraal semantisch model of bedrijfscontext.
| Vraag | DigiData AI | AI via rechtstreekse API |
|---|---|---|
| Begrijpt AI wat onze cijfers betekenen?Voorkomt dat omzet, marge of andere KPI's verschillend worden uitgelegd. | Semantisch model met vaste KPI's, definities en berekeningen. | Een API levert data uit het bronsysteem, maar kent jouw bedrijfsdefinities niet. Die logica moet je zelf bouwen.Risico: iedere integratie kan 'omzet' anders implementeren. |
| Begrijpt AI hoe onze data samenhangt?AI hoeft niet zelf te gokken hoe tabellen aan elkaar gekoppeld moeten worden. | Relaties tussen bijvoorbeeld klanten, facturen, projecten, medewerkers en producten zijn vooraf vastgelegd. | Relaties moeten uit API-data worden afgeleid. Relaties tussen verschillende systemen moet je zelf opbouwen.Voorbeeld: klant-ID's uit CRM en boekhouding sluiten niet vanzelf op elkaar aan. |
| Gebruiken dashboard en AI dezelfde waarheid?Voorkomt dat een dashboard een ander cijfer toont dan de AI. | Ja. Dashboards en AI kunnen dezelfde definities, relaties en berekeningen gebruiken. | Alleen als je definities en berekeningen zelf centraal deelt. Anders kunnen AI en dashboards van elkaar afwijken.Risico: API-logica wijkt af van de berekening in het dashboard. |
| Werkt AI met de juiste en actuele data?Je wilt weten op welke versie van de bedrijfsdata een antwoord is gebaseerd. | Brondata wordt centraal gesynchroniseerd en beheerd. | Data wordt rechtstreeks uit het bronsysteem gelezen. Actueel, maar afhankelijk van beschikbaarheid en snelheid van de API.Voorbeeld: de ene API is realtime, terwijl een andere bron achterloopt. |
| Hoe wordt data opgehaald bij vragen en dashboards?DigiData rekent waar de data staat. Bij API's hangt snelheid af van endpoints, limieten en aantal calls. | De data staat gesynchroniseerd in de DigiData-database. Agents en dashboards kunnen daar direct op queryen: de berekening gebeurt waar de data staat. | Per vraag worden een of meer API-endpoints aangeroepen. Grote analyses vragen vaak meerdere requests of pagina's, tenzij de API zelf kan filteren of aggregeren.Risico: pagination, rate limits en meerdere API-calls vertragen brede vragen. |
| Wie mag welke informatie zien?API-toegang alleen is nog geen gebruikersrecht. | Rollen en rechten bepalen welke gebruiker, groep of klant welke data mag zien. | Authenticatie en rechten moeten per API en toepassing worden ingericht. Bronrechten zijn niet automatisch AI-rechten.Risico: rechten moeten per endpoint, token en applicatie correct zijn ingericht. |
| Kunnen we dashboards intern en extern delen?Klantafscherming moet rond een directe API-oplossing zelf worden ingericht. | Toegang kan per gebruiker, groep of externe klant worden ingericht. | Intern en extern delen vraagt eigen inrichting voor toegang en afscherming rond de API-data.Voorbeeld: externe klanttoegang vraagt extra filtering en autorisatielogica. |
| Wat mag een AI-agent doen?AI krijgt vrijheid om te werken, maar alleen binnen de regels van jouw organisatie. | Agents opereren binnen ingestelde vangrails: toegestane data, acties, processen en grenzen. | Toegestane acties moet je per API-endpoint programmeren en begrenzen, bijvoorbeeld lezen, toevoegen, wijzigen of verwijderen.Risico: een verkeerd geconfigureerd endpoint kan ongewenste acties toestaan. |
| Kunnen gevoelige acties worden beperkt?AI kan werk voorbereiden, terwijl kritische handelingen onder menselijke controle blijven. | Je kunt onderscheid maken tussen bekijken, voorbereiden, uitvoeren en goedkeuren. | Goedkeuringen en controles moet je per gevoelige API-actie zelf bouwen.Voorbeeld: lezen mag automatisch; wijzigen of verwijderen alleen met extra controle. |
| Kunnen we zien waar een antwoord vandaan komt?Geeft vertrouwen en maakt het mogelijk om uit te leggen waarom een cijfer of conclusie ontstaat. | Data, definities en berekeningen worden centraal beheerd en zijn daardoor beter herleidbaar. | Herleidbaarheid vraagt eigen logging van endpoints, parameters en toegepaste bedrijfslogica.Risico: een cijfer is lastig te herleiden als meerdere API-responses zijn gecombineerd. |
| Kunnen we achteraf controleren wat er is gebeurd?Belangrijk voor governance, controle en audits. | Centraal beheer en logging kunnen gebruik en acties controleerbaar maken. | Logging uit de toepassing en API-systemen moet je zelf verzamelen en samenbrengen.Voorbeeld: de audittrail moet over applicatie en verschillende API's worden samengesteld. |
| Zitten we vast aan een AI-model?Modelspecifieke integratiecode maakt wisselen lastiger. | Nee. De bedrijfsdata, semantiek en rechten blijven de vaste laag. Verschillende AI-modellen kunnen daarop aansluiten. | De bron-API blijft gelijk, maar modelspecifieke aansturing kan bij een wissel aanpassing vragen.Risico: integraties raken verweven met model- of provider-specifieke applicatiecode. |
| Wie beheert de bedrijfscontext?Centrale context voorkomt verspreide definities, rechten en logica. | Een centrale bedrijfslaag voor data, definities, relaties, rechten, dashboards en agents. | Bedrijfscontext zit vaker verspreid over applicatiecode, API-koppelingen, prompts en losse semantische onderdelen.Risico: bedrijfsregels ontstaan op meerdere plekken en worden moeilijker te beheren. |
De vier pijlers onder de keuze
Vier pijlers vatten samen wat DigiData toevoegt.
- 1
Betekenis
- Semantisch model
- KPI's, definities en relaties
AI begrijpt wat jouw data betekent.
- 2
Controle
- Rollen en rechten
- Intern en extern delen
De juiste informatie bij de juiste gebruiker.
- 3
Vangrails
- Toegestane data en acties
- Goedkeuring waar nodig
AI werkt binnen afgesproken grenzen.
- 4
Vertrouwen en snelheid
- Actuele data en herleidbaarheid
- Directe databasequeries en logging
Antwoorden zijn snel en controleerbaar.
Zie het verschil zelf
In een demo van 30 minuten stellen we DigiData AI jouw vragen over jouw data. Daarna weet je precies wat het oplevert. 14 dagen gratis proberen, geen opstartkosten, maandelijks opzegbaar. Plan je demo.
