Amazon Finance Automation (FinAuto) is de technologieorganisatie van Amazon Finance Operations (FinOps). Haar missie is om FinOps in staat te stellen de groei en expansie van Amazon-bedrijven te ondersteunen. Het werkt als een krachtvermenigvuldiger door middel van automatisering en zelfbediening, terwijl het zorgt voor nauwkeurige en tijdige betalingen en incasso's. FinAuto heeft een unieke positie om FinOps te doorkruisen en oplossingen te bieden die helpen bij het voldoen aan meerdere gebruiksscenario's met nauwkeurige, consistente en gecontroleerde levering van gegevens en gerelateerde diensten.
In dit bericht bespreken we hoe het Amazon Finance Automation-team dit gebruikte AWS Lake-formatie en AWS lijm Data Catalog om een โโdata mesh-architectuur te bouwen die databeheer op schaal vereenvoudigde en naadloze datatoegang bood voor gebruiksscenario's op het gebied van analytics, AI en machine learning (ML).
Uitdagingen
Amazon-bedrijven zijn door de jaren heen gegroeid. Vroeger konden financiรซle transacties worden opgeslagen en verwerkt in รฉรฉn enkele relationele database. In de hedendaagse zakenwereld vereist echter zelfs een deel van de financiรซle ruimte die is bestemd voor entiteiten als Accounts Payable (AP) en Accounts Receivable (AR) afzonderlijke systemen die terabytes aan gegevens per dag verwerken. Binnen FinOps kunnen we meer dan 300 datasets beheren en nog veel meer onbewerkte datasets uit tientallen systemen gebruiken. Deze datasets kunnen vervolgens worden gebruikt om front-endsystemen, ML-pijplijnen en data-engineeringteams aan te drijven.
Deze exponentiรซle groei maakte een datalandschap noodzakelijk dat erop gericht was FinOps draaiende te houden. Naarmate we echter meer transactiesystemen toevoegden, begonnen de gegevens in operationele datastores te groeien. Gegevenskopieรซn waren gebruikelijk, waarbij dubbele pijplijnen overtollige en vaak niet-gesynchroniseerde domeingegevenssets creรซerden. Er waren meerdere samengestelde data-assets beschikbaar met vergelijkbare kenmerken. Om deze uitdagingen op te lossen, besloot FinAuto een dataservicelaag te bouwen op basis van een datamesh-architectuur. FinAuto wilde verifiรซren dat de eigenaren van het datadomein het eigendom van hun datasets zouden behouden terwijl gebruikers toegang kregen tot de data door gebruik te maken van een data mesh-architectuur.
Overzicht oplossingen
Omdat we klantgericht zijn, zijn we begonnen met het begrijpen van de behoeften en prioriteiten van onze dataproducenten en consumenten. Consumenten gaven prioriteit aan de vindbaarheid van gegevens, snelle gegevenstoegang, lage latentie en hoge nauwkeurigheid van gegevens. Producenten gaven prioriteit aan eigendom, beheer, toegangsbeheer en hergebruik van hun datasets. Deze input versterkte de behoefte aan een uniforme datastrategie voor alle FinOps-teams. We besloten een schaalbaar datamanagementproduct te bouwen dat gebaseerd is op de best practices van de moderne data-architectuur. Onze bronsysteem- en domeinteams werden in kaart gebracht als dataproducenten, en zij zouden eigenaar zijn van de datasets. FinAuto leverde de tools en controles voor de datadiensten die nodig zijn om data-eigenaren in staat te stellen dataclassificatie, toegangsrechten en gebruiksbeleid toe te passen. Het was noodzakelijk voor domeineigenaren om deze verantwoordelijkheid voort te zetten, omdat ze inzicht hadden in de bedrijfsregels of classificaties en dat op de dataset toepasten. Hierdoor konden producenten dataproducten publiceren die beheerd werden als gezaghebbende assets voor hun domein. Het AR-team heeft bijvoorbeeld hun dataset voor geldapplicaties gemaakt en beheerd in hun AWS-account, AWS Glue Data Catalog.
Omdat veel van dergelijke partners hun dataproducten bouwden, hadden we een manier nodig om de ontdekking van data, het toegangsbeheer en de verkoop van deze dataproducten te centraliseren. Daarom hebben we een mondiale datacatalogus gebouwd in een centraal beheeraccount op basis van de AWS Glue Data Catalog. Het FinAuto-team heeft gebouwd AWS Cloud-ontwikkelingskit (AWSCDK), AWS CloudFormatieen API-tools om een โโmetagegevensopslag te onderhouden die vanuit de catalogi van domeineigenaren de globale catalogus opneemt. Deze globale catalogus legt nieuwe of bijgewerkte partities vast van de gegevensproducent AWS Glue Data Catalogs. De globale catalogus wordt ook periodiek volledig vernieuwd om problemen tijdens de synchronisatieprocessen van metagegevens op te lossen en de veerkracht te behouden. Nu deze structuur aanwezig was, moesten we vervolgens governance en toegangsbeheer toevoegen. Wij selecteerden AWS Lake-formatie in ons centrale governance-account om de datacatalogus te helpen beveiligen, en eromheen veilige verkoopmechanismen toe te voegen. We hebben ook een front-end detectie- en toegangscontroletoepassing gebouwd waarmee consumenten door datasets kunnen bladeren en toegang kunnen aanvragen. Wanneer een consument toegang vraagt, valideert de applicatie het verzoek en stuurt het via interne tickets ter goedkeuring door naar een betreffende producent. Pas nadat de gegevensproducent het verzoek heeft goedgekeurd, worden machtigingen ingericht in het centrale governance-account via Lake Formation.
Oplossingsprincipes
Een data mesh-architectuur heeft zijn eigen voordelen en uitdagingen. Door het creรซren van dataproducten te democratiseren, hebben we de afhankelijkheid van een centraal team weggenomen. We hebben hergebruik van gegevens mogelijk gemaakt door de vindbaarheid van gegevens en het minimaliseren van gegevensduplicaten. Dit hielp ook bij het verwijderen van pijplijnen voor gegevensverplaatsing, waardoor de kosten voor gegevensoverdracht en onderhoud werden verlaagd.
We realiseerden ons echter dat onze implementatie mogelijk een impact zou kunnen hebben op de dagelijkse taken en de acceptatie ervan zou kunnen belemmeren. Dataproducenten moeten bijvoorbeeld hun dataset opnemen in de globale catalogus en hun machtigingsbeheer voltooien voordat ze dat met consumenten kunnen delen. Om dit obstakel te overwinnen, hebben we prioriteit gegeven aan zelfbedieningstools en automatisering met een betrouwbare en eenvoudig te gebruiken interface. We hebben de interactie, inclusief de onboarding tussen producent en consument, verzoeken om gegevenstoegang, goedkeuringen en beheer, sneller gemaakt via de selfservicetools in onze applicatie.
Oplossingsarchitectuur
Binnen Amazon isoleren we verschillende teams en bedrijfsprocessen met afzonderlijke AWS-accounts. Vanuit beveiligingsperspectief is de accountgrens een van de sterkste beveiligingsgrenzen in AWS. Hierdoor bevindt de globale catalogus zich in zijn eigen vergrendelde AWS-account.
Het volgende diagram toont de AWS-accountgrenzen voor producenten, consumenten en de centrale catalogus. Het beschrijft ook de stappen die dataproducenten moeten doorlopen om hun datasets te registreren en hoe dataconsumenten toegang krijgen. De meeste van deze stappen zijn geautomatiseerd via gemaksscripts met zowel AWS CDK- als CloudFormation-sjablonen die onze producenten en consumenten kunnen gebruiken.
De workflow bevat de volgende stappen:
- Gegevens worden door de producent zelf opgeslagen Amazon eenvoudige opslagservice (Amazon S3) -emmers.
- Gegevensbronlocaties die door de producent worden gehost, worden aangemaakt in de AWS Glue Data Catalog van de producent.
- Locaties van gegevensbronnen zijn geregistreerd bij Lake Formation.
- Een onboarding AWS CDK-script creรซert een rol die de centrale catalogus kan gebruiken om metadata te lezen en de tabellen in de globale catalogus te genereren.
- De metagegevenssynchronisatie is ingesteld om voortdurend gegevensschema- en partitie-updates te synchroniseren met de centrale gegevenscatalogus.
- Wanneer een consument tabeltoegang vraagt โโvanuit de centrale gegevenscatalogus, verleent de producent Lake Formation-machtigingen aan het consumentenaccount AWS Identiteits- en toegangsbeheer (IAM) rol en tabellen zijn zichtbaar in het consumentenaccount.
- Het consumentenaccount accepteert de AWS Resource Access Manager (AWS RAM) deelt en creรซert bronkoppelingen in Lake Formation.
- De Consumer Data Lake-beheerder biedt subsidies aan IAM-gebruikers en roltoewijzing aan dataconsumenten binnen het account.
De mondiale catalogus
De basisbouwsteen van onze bedrijfsgerichte oplossingen zijn dataproducten. Een dataproduct is een enkel domeinkenmerk dat een bedrijf als accuraat, actueel en beschikbaar beschouwt. Dit kan een dataset (een tabel) zijn die een bedrijfskenmerk vertegenwoordigt, zoals een globale AR-factuur, factuurveroudering, geaggregeerde facturen per branche of een huidig โโgrootboeksaldo. Deze kenmerken worden berekend door het domeinteam en zijn beschikbaar voor consumenten die dat kenmerk nodig hebben, zonder pijpleidingen te dupliceren om het opnieuw te maken. Dataproducten bevinden zich, samen met onbewerkte datasets, in het AWS-account van hun data-eigenaar. Gegevensproducenten registreren de metadata van hun gegevenscatalogus in de centrale catalogus. We hebben services om broncatalogi te beoordelen om de classificatie van gevoelige gegevenskolommen, zoals naam, e-mailadres, klant-ID en bankrekeningnummers, te identificeren en aan te bevelen. Producenten kunnen deze aanbevelingen bekijken en accepteren, wat ertoe leidt dat overeenkomstige tags op de kolommen worden toegepast.
Ervaring van producent
Producenten kunnen hun accounts inschakelen wanneer ze een dataproduct willen publiceren. Het is onze taak om de metadata tussen de AWS Glue Data Catalog in het producentenaccount te synchroniseren met het centrale catalogusaccount, en de Amazon S3-gegevenslocatie te registreren bij Lake Formation. Producenten en gegevenseigenaren kunnen Lake Formation gebruiken voor fijnmazige toegangscontroles op tafel. Het is nu ook doorzoekbaar en vindbaar via de centrale catalogusapplicatie.
Consumentenervaring
Wanneer een dataconsument het dataproduct ontdekt waarin hij/zij geรฏnteresseerd is, dient hij/zij een verzoek om gegevenstoegang in via de gebruikersinterface van de toepassing. Intern routeren we het verzoek naar de gegevenseigenaar voor de afhandeling van het verzoek (goedkeuring of afwijzing). Vervolgens maken we een intern ticket aan om de aanvraag voor auditing en traceerbaarheid te volgen. Als de eigenaar van de gegevens het verzoek goedkeurt, voeren we automatisering uit om een โโAWS RAM-bronshare te creรซren die kan worden gedeeld met het consumentenaccount voor de AWS Glue-database en tabellen die zijn goedgekeurd voor toegang. Deze consumenten kunnen nu de datasets opvragen met behulp van de AWS-analysediensten van hun keuze Amazon roodverschuiving spectrum, Amazone Athene en Amazon EMR.
Operationele uitmuntendheid
Naast het bouwen van het datanetwerk is het ook belangrijk om te verifiรซren dat we efficiรซnt en betrouwbaar kunnen werken. We erkennen dat het synchronisatieproces van metadata de kern vormt van deze wereldwijde datacatalogus. Daarom zijn we zeer alert op dit proces en hebben we alarmen, meldingen en dashboards gebouwd om te verifiรซren dat dit proces niet stilletjes faalt en รฉรฉn enkel storingspunt voor de mondiale datacatalogus creรซert. We hebben ook een back-upreparatieservice die de metagegevens uit producentencatalogi periodiek synchroniseert met de centrale beheeraccountcatalogus. Dit is een zelfherstellend mechanisme om de betrouwbaarheid en veerkracht te behouden.
Klanten empoweren met de data mesh
Het FinAuto-datagaas host ongeveer 850 vindbare en deelbare datasets van meerdere partneraccounts. Er zijn meer dan 300 samengestelde dataproducten waartoe producenten toegang kunnen bieden en beheer kunnen toepassen met fijnmazige toegangscontroles. Onze consumenten gebruiken AWS-analysediensten zoals Redshift Spectrum, Athena, Amazon EMR en Amazon QuickSight om toegang te krijgen tot hun gegevens. Dankzij deze mogelijkheid met gestandaardiseerde dataverkoop vanuit de data mesh, samen met zelfbedieningsmogelijkheden, kunt u sneller innoveren zonder afhankelijk te zijn van technische teams. U krijgt nu sneller toegang tot gegevens dankzij automatisering die het proces voortdurend verbetert.
Door aan de databehoeften van het FinOps-team te voldoen met hoge beschikbaarheid en beveiliging, hebben we hen in staat gesteld de werking en rapportage effectief te ondersteunen. Datawetenschapsteams kunnen de datamesh nu gebruiken voor hun financieel-gerelateerde AI/ML-gebruiksscenario's, zoals fraudedetectie, kredietrisicomodellering en accountgroepering. Onze financiรซle operations-analisten kunnen nu diep in de problemen van hun klanten duiken, wat voor hen het belangrijkst is.
Conclusie
FinOps implementeerde een data mesh-architectuur met Lake Formation om het databeheer te verbeteren met fijnmazige toegangscontroles. Dankzij deze verbeteringen kan het FinOps-team nu sneller innoveren met toegang tot de juiste gegevens op het juiste moment op een zelfbedieningsmanier om de bedrijfsresultaten te verbeteren. Het FinOps-team zal op dit gebied blijven innoveren met AWS-diensten om verder in de behoeften van de klant te voorzien.
Zie voor meer informatie over het gebruik van Lake Formation om een โโdata mesh-architectuur te bouwen Ontwerp een data mesh-architectuur met behulp van AWS Lake Formation en AWS Glue.
Over de auteurs
Nitin Arora is een Sr. Software Development Manager voor financiรซle automatisering bij Amazon. Hij heeft meer dan 18 jaar ervaring met het bouwen van bedrijfskritische, schaalbare, krachtige software. Nitin leidt verschillende data- en analyse-initiatieven binnen Finance, waaronder het bouwen van Data Mesh. In zijn vrije tijd luistert hij graag naar muziek en leest hij.
Pradeep Misra is een Specialist Solutions Architect bij AWS. Hij werkt bij Amazon om moderne gedistribueerde analyse- en AI/ML-platformoplossingen te ontwerpen en ontwerpen. Hij heeft een passie voor het oplossen van klantuitdagingen met behulp van data, analytics en AI/ML. Buiten zijn werk houdt Pradeep ervan om nieuwe plekken te ontdekken, nieuwe keukens uit te proberen en bordspellen te spelen met zijn gezin. Hij doet ook graag wetenschappelijke experimenten met zijn dochters.
Rajesh Rao is senior technisch programmamanager bij Amazon Finance. Hij werkt samen met Data Services-teams binnen Amazon om oplossingen voor gegevensverwerking en gegevensanalyse te bouwen en te leveren voor financiรซle operationele teams. Hij heeft een passie voor het leveren van innovatieve en optimale oplossingen met behulp van AWS om datagestuurde bedrijfsresultaten voor zijn klanten mogelijk te maken.
Andreas Lang, de hoofdontwikkelaar voor data mesh, heeft veel van de big data-verwerkingssystemen ontworpen en gebouwd die de financiรซle dataverwerkingsinfrastructuur van Amazon hebben aangewakkerd. Zijn werk omvat een reeks gebieden, waaronder op S3 gebaseerde tabelformaten voor Spark, diverse Spark-prestatieoptimalisaties, gedistribueerde orkestratie-engines en de ontwikkeling van datacatalogussystemen. Bovendien vindt Andrew het leuk om zijn kennis van partneracrobatiek te delen.
Kumar Satyen Gaurav, is een ervaren Software Development Manager bij Amazon, met meer dan 16 jaar expertise in big data-analyse en softwareontwikkeling. Hij geeft leiding aan een team van ingenieurs om producten en diensten te bouwen met behulp van AWS big data-technologieรซn, voor het leveren van belangrijke zakelijke inzichten voor Amazon Finance Operations in diverse zakelijke branches. Naast zijn werk vindt hij plezier in lezen, reizen en het leren van strategische schaakuitdagingen.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
- Bron: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-amazon-finance-automation-built-a-data-mesh-to-support-distributed-data-ownership-and-centralize-governance/
- : heeft
- :is
- :waar
- $UP
- 100
- 16
- 300
- 98
- a
- in staat
- Over
- ACCEPTEREN
- Accepteert
- toegang
- toegangsbeheer
- Toegang tot gegevens
- Account
- accounts
- rekeningen betalen
- nauwkeurigheid
- accuraat
- over
- toevoegen
- toegevoegd
- Daarnaast
- adres
- beheerder
- Adoptie
- voordelen
- Na
- Veroudering
- AI
- AI / ML
- toestaat
- langs
- ook
- Amazone
- Amazon EMR
- Amazon Web Services
- an
- analisten
- analytics
- en
- Andrew
- api
- Aanvraag
- toegepast
- Solliciteer
- goedkeuring
- goedkeuringen
- goedgekeurd
- AR
- architectuur
- ZIJN
- gebieden
- rond
- AS
- Activa
- At
- attributen
- auditing
- geautomatiseerde
- Automatisering
- beschikbaarheid
- Beschikbaar
- AWS
- AWS-bigdata
- AWS lijm
- AWS Lake-formatie
- backup
- Balance
- Bank
- bankrekening
- gebaseerde
- basis-
- BE
- omdat
- vaardigheden
- BEST
- 'best practices'
- tussen
- Verder
- Groot
- Big data
- Blok
- boord
- Gezelschapsspelletjes
- zowel
- grenzen
- bouw
- Gebouw
- bebouwd
- bedrijfsdeskundigen
- bedrijfsprocessen
- ondernemingen
- by
- berekend
- CAN
- mogelijkheden
- bekwaamheid
- captures
- gevallen
- Contant geld
- catalogus
- catalogi
- centraal
- uitdagingen
- Schaakspel
- keuze
- classificatie
- Cloud
- collecties
- columns
- Gemeen
- compleet
- consequent
- consumeren
- consument
- consumentengegevens
- Consumenten
- bevat
- voortzetten
- doorlopend
- onder controle te houden
- controles
- gemak
- kopieรซn
- Overeenkomend
- Kosten
- kon
- aan het bedekken
- en je merk te creรซren
- aangemaakt
- creรซert
- Wij creรซren
- het aanmaken
- Credits
- kritisch
- curated
- Actueel
- klant
- Klanten
- dashboards
- gegevens
- toegang tot data
- gegevens Analytics
- Datameer
- gegevensbeheer
- gegevensverwerking
- data science
- gegevensstrategie
- Gegevensgestuurde
- Database
- datasets
- dag
- dagelijks
- dagen
- beslist
- toegewijd aan
- deep
- leveren
- het leveren van
- levering
- Democratiserend
- Afhankelijkheid
- Design
- ontworpen
- Opsporing
- Ontwikkelaar
- Ontwikkeling
- anders
- Ontdekt
- ontdekking
- bespreken
- verdeeld
- diversen
- Nee
- doen
- domein
- tientallen
- rit
- duplicaten
- gedurende
- Vroeg
- effectief
- doeltreffendheid
- in staat stellen
- ingeschakeld
- omvat
- einde
- Engineering
- Ingenieurs
- Motoren
- entiteiten
- Ether (ETH)
- Zelfs
- voorbeeld
- uitbreiding
- ervaring
- ervaren
- experimenten
- expertise
- Verkennen
- exponentiรซle
- Exponentiรซle groei
- FAIL
- Storing
- familie
- SNELLE
- sneller
- financiรซn
- financieel
- financiรซle data
- vondsten
- gericht
- volgend
- Voor
- Voor consumenten
- Dwingen
- vorming
- bedrog
- fraude detectie
- oppompen van
- voor
- Voorkant
- aangewakkerd
- geheel
- verder
- Spellen
- afgestemd
- voortbrengen
- krijgen
- Globaal
- bestuur
- geregeerd
- subsidies
- Groeien
- gegroeid
- HAD
- Behandeling
- Hebben
- he
- Hart
- hulp
- geholpen
- Hoge
- hoge performantie
- zijn
- gehost
- hosts
- Hoe
- How To
- Echter
- HTML
- http
- HTTPS
- IAM
- ID
- identificeren
- Identiteit
- if
- Impact
- uitvoering
- geรฏmplementeerd
- belangrijk
- verbeteren
- verbeteringen
- verbetert
- in
- omvat
- Inclusief
- Infrastructuur
- initiatieven
- innoveren
- innovatieve
- ingangen
- inzichten
- wisselwerking
- geรฏnteresseerd
- Interface
- intern
- inwendig
- in
- betrokken zijn
- problemen
- IT
- HAAR
- Jobomschrijving:
- jpg
- houden
- sleutel
- kennis
- meer
- Landschap
- Wachttijd
- lagen
- leiden
- Leads
- LEARN
- leren
- Grootboek
- als
- sympathieรซn
- Lijn
- links
- Het luisteren
- plaats
- locaties
- lang
- Kijk
- Laag
- machine
- machine learning
- gemaakt
- onderhouden
- onderhoud
- management
- manager
- manier
- veel
- in kaart brengen
- mechanisme
- mechanismen
- mesh
- Metadata
- Misra
- Missie
- ML
- modellering
- Modern
- meer
- meest
- beweging
- meervoudig
- Muziek
- naam
- noodzakelijk
- Noodzaak
- nodig
- behoeften
- New
- meldingen
- nu
- nummers
- hindernis
- of
- vaak
- on
- Aan boord
- Onboarding
- EEN
- Slechts
- besturen
- werkzaam
- operatie
- operationele
- Operations
- optimale
- or
- orkestratie
- organisatie
- onze
- resultaten
- buiten
- over
- Overwinnen
- het te bezitten.
- eigenaar
- eigenaren
- ownership
- partner
- partners
- hartstochtelijk
- betalingen
- voor
- prestatie
- permissies
- perspectief
- plaats
- plaatsen
- platform
- Plato
- Plato gegevensintelligentie
- PlatoData
- spelen
- plezier
- punt
- beleidsmaatregelen door te lezen.
- positie
- mogelijk
- Post
- mogelijk
- energie
- praktijken
- Pradeep
- geprioriteerd
- verwerkt
- processen
- verwerking
- producent
- Producenten
- Product
- Producten
- Producten en Diensten
- Programma
- zorgen voor
- mits
- biedt
- het verstrekken van
- publiceren
- sneller
- RAM
- reeks
- Rauw
- Lees
- lezing
- realiseerde
- herkennen
- adviseren
- aanbevelingen
- vermindering
- registreren
- geregistreerd
- verwant
- betrouwbaarheid
- betrouwbaar
- verwijderen
- verwijderd
- reparatie
- Rapportage
- vertegenwoordigen
- te vragen
- verzoeken
- vereist
- hulpbron
- degenen
- verantwoordelijkheid
- Resultaten
- behouden
- hergebruiken
- beoordelen
- rechts
- Risico
- Rol
- rollen
- weg
- wegen
- reglement
- lopen
- schaalbare
- Scale
- Wetenschap
- scripts
- naadloos
- beveiligen
- veiligheid
- zien
- gekozen
- Zelfbediening
- gevoelig
- apart
- service
- Diensten
- serveer-
- reeks
- verscheidene
- Delen
- delen
- Shows
- gelijk
- Eenvoudig
- vereenvoudigd
- single
- So
- Software
- software development
- oplossing
- Oplossingen
- Het oplossen van
- bron
- Tussenruimte
- Vonk
- specialist
- Spectrum
- gestart
- Stappen
- mediaopslag
- shop
- opgeslagen
- winkels
- strategisch
- Strategie
- structuur
- voorleggen
- dergelijk
- ondersteuning
- system
- Systems
- tafel
- taken
- team
- teams
- tech
- Technisch
- Technologies
- templates
- neem contact
- dat
- De
- hun
- Ze
- harte
- Er.
- daarbij
- Deze
- ze
- dit
- die
- Door
- ticket
- tickets
- niet de tijd of
- naar
- vandaag
- tools
- in de richting van
- Traceerbaarheid
- spoor
- transactionele
- Transacties
- overdracht
- Reizend
- ui
- begrip
- begrijpt
- unified
- unieke
- bijgewerkt
- updates
- Gebruik
- .
- gebruikt
- gebruikers
- gebruik
- controleren
- verticals
- via
- zichtbaarheid
- zichtbaar
- willen
- gezocht
- was
- Manier..
- we
- web
- webservices
- GOED
- waren
- wanneer
- welke
- en
- WIE
- wil
- Met
- binnen
- zonder
- Mijn werk
- workflow
- Bedrijven
- wereld
- zou
- jaar
- u
- zephyrnet