Onze klanten
Datakwaliteit verhogen middels machine learning
We werken niet voor onze klanten. We werken samen met onze klanten. We zijn trots dat wij een bijdrage mogen leveren aan hun datakwaliteit en bedrijfsprocessen.
Rioned
De gemeenten Maasgouw, Den Haag en Waternet Amsterdam verbeteren hun datakwaliteit conform de Gegevenswoordenboek Stedelijk Water (GWSW) standaard. Hierbij hebben we met onze Data Quality Studio (DQS) software geholpen.
Centrada
Centrada, een woningcorporatie in Lelystad, verbetert hun datakwaliteit met behulp van Phinion’s Data Quality Studio (DQS), wat leidt tot efficiënter beheer en betere besluitvorming. Dit bespaart tijd, kosten, en zorgt voor voortdurende datakwaliteit.
Hoogheemraadschap van Rijnland
Het Hoogheemraadschap van Rijnland werkt aan het verbeteren van de voorspelling van blauwalgengroei door gebruik te maken van machine learning om gegevens over waterkwaliteit en weersomstandigheden te analyseren.
Infradax Overheid
Phinion werkt nauw samen met Infradax Overheid om de Databrush applicatie voortdurend te verbeteren, door betrokkenheid in het gehele ontwikkelingsproces, resulterend in een langdurige samenwerking en een betrouwbare, gebruiksvriendelijke en veilige softwareoplossing.
Westland Infra
Westland Infra beheert het elektriciteits- en gasnet in Westland, Midden-Delfland en een deel van de Botlek, waarbij Phinion hen heeft geholpen met het verbeteren van de datakwaliteit en compliance door een geautomatiseerde oplossing te implementeren die data analyseert en kwaliteitsregels opstelt.
Energy Floors
Energy Floors, een Rotterdams bedrijf, ontwerpt en bouwt kinetische vloeren die energie genereren door beweging en zijn zowel intelligent als interactief. Phinion helpt hierbij door …..
WDODelta
Voor WDODelta heeft Phinion de datakwaliteit van het watergangenbeheer onderzocht. Het waterschap wilde weten of de locatie en afmetingen van de watergangen die zij hadden verwerkt in het beheerregister correct waren.
JIM Foundation
Phinion helpt bij het integreren en presenteren van nieuwe duurzaamheidsindicatoren in het model. We spelen een belangrijke rol in de verdere doorontwikkeling van het model door onze kennis van softwareontwikkeling
Deze klanten gingen je voor
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/1200px-Compact_Logo_gemeente_Den_Haag.svg_.png)
Gemeente den Haag
Door middel van Q-bot verbetert Gemeente Den Haag de datakwaliteit van erfpacht-data.
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/Gemeente-Amsterdam.png)
Gemeente Amsterdam
Gemeente Amsterdam is bezig met een datakwaliteit-assesment op het sociaal domein, Phinion levert hier een bijdrage aan
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/Enschede-300x200.png)
Gemeente Enschede
Gemeente Enschede controleert de WMO data door middel van Q-bot.
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2024/06/Schermafbeelding-2024-06-27-om-12.31.16.png)
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/09/logo-wsbd.png)
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/Microfund-for-woman-.png)
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/steward-red-queen-300x206.jpg)
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2019/05/logo_liander.hd_.png)
![](https://phinion.com/wp-content/uploads/2020/05/KWR_logo.png)