In de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) en business intelligence (BI) hoor je vaak de uitdrukking "garbage in, garbage out". Dit betekent simpelweg dat de kwaliteit van je output afhankelijk is van de kwaliteit van je input. Maar wat betekent dit nu concreet voor organisaties die datagedreven willen werken? Laten we eens duiken in het belang van data schoning en data governance voor succesvolle AI- en BI-implementaties.
Waarom data schoning meer is dan alleen opruimen
Stel je voor dat je een heerlijke taart wilt bakken. Je hebt alle ingrediënten in huis, maar sommige zijn over de datum, anderen zijn niet vers, en er zit zelfs wat zand tussen de bloem. Zou je dan nog steeds een lekkere taart verwachten? Waarschijnlijk niet. Hetzelfde geldt voor data in je organisatie.
Data schoning is als het zorgvuldig selecteren en voorbereiden van je ingrediënten. Het gaat om het identificeren en corrigeren (of verwijderen) van fouten, inconsistenties en irrelevante informatie in je datasets. Dit klinkt misschien als een saaie klus, maar het is essentieel voor betrouwbare analyses en voorspellingen.
Denk bijvoorbeeld aan een klantenbestand waar sommige postcodes ontbreken of waar adressen inconsistent zijn ingevoerd. Als je deze data zou gebruiken voor een AI-model dat klantengedrag voorspelt, of voor een BI-dashboard dat regionale verkopen visualiseert, krijg je onnauwkeurige resultaten. En dat kan leiden tot verkeerde beslissingen!
Data governance: de chef in de datakeuken
Als data schoning het voorbereiden van ingrediënten is, dan is data governance de chef-kok die het hele proces overziet. Het gaat om het opstellen van regels, processen en verantwoordelijkheden rondom data binnen je organisatie. Maar waarom is dit zo belangrijk?
Stel je voor dat iedereen in je organisatie data kan toevoegen, wijzigen of verwijderen zonder enige controle. Het zou een chaos worden! Data governance zorgt ervoor dat er duidelijke afspraken zijn over wie wat mag doen met data, hoe data moet worden opgeslagen en beveiligd, en hoe de kwaliteit wordt gewaarborgd.
Een goed data governance-beleid helpt ook bij het naleven van privacywetgeving zoals de AVG. Het zorgt ervoor dat gevoelige gegevens goed beschermd zijn en dat je kunt aantonen dat je verantwoordelijk omgaat met data.
Bovendien maakt data governance het mogelijk om datagedreven te werken. Als iedereen in de organisatie weet waar welke data te vinden is, hoe betrouwbaar deze is en hoe deze geïnterpreteerd moet worden, kunnen er sneller en beter onderbouwde beslissingen worden genomen.
Door te investeren in data schoning en governance, creëer je een solide basis voor AI- en BI-toepassingen. Het kost tijd en moeite, maar het betaalt zich dubbel en dwars terug in de vorm van betrouwbaardere inzichten, betere besluitvorming en uiteindelijk een competitiever bedrijf. Dus, voordat je je in het diepe stort van AI en BI, zorg ervoor dat je datahuishouding op orde is. Want alleen met de juiste ingrediënten en een goed recept, bak je die perfecte data-taart!
