Duurzame bedrijven zijn niet alleen groener, maar ook slimmer, sneller en gebouwd voor de toekomst
Samen tonen Van Dorp en 9altitudes aan dat duurzaamheid en zakelijk succes hand in hand kunnen gaan.
Het grootste risico voor je AI? Niet het model, maar jouw data.
Hoe onbetrouwbare data de nauwkeurigheid van AI-resultaten ondermijnt en wat je eraan kan doen.
Steeds meer productiebedrijven willen aan de slag met artificiële intelligentie. Begrijpelijk: je wil beter kunnen voorspellen, slimmer plannen en een stap voor blijven op je concurrenten. De tools zijn er. De modellen ook. Maar de resultaten? Die blijven vaak onder de verwachtingen. Waarom?
Omdat je data niet klaar is.
AI faalt zelden door technologie. De echte oorzaak zit in de data waarop je model leert. Als die data onvolledig, foutief of rommelig is, dan krijg je voorspellingen die je even goed had kunnen gokken.
In dit artikel ontdek je waarom datakwaliteit de basis vormt van elk succesvol AI-project, waar het meestal misloopt en hoe een Data Quality Assessment ervoor zorgt dat jouw AI-traject niet al struikelt voor het goed en wel begonnen is.
Rik Smink
AI consultant
De valkuilen die jouw AI-model onderuit halen
In klassieke BI-tools kan je veel rechttrekken. Je kan filters instellen, uitzonderingen manueel corrigeren of context toevoegen. AI daarentegen leert wat je het geeft, inclusief alle fouten. En dat heeft gevolgen.
Enkele pijnpunten die we vaak tegenkomen bij een Data Quality Assessment:
- Klanten of leveranciers met verschillende schrijfwijzen van dezelfde naam
- Verouderde of onvolledige adresgegevens
- Foute e-mailadressen
- Postcodes die niet overeenkomen met het land
- Dubbele producten door andere benamingen of categorieën (bijv. “Accessoires” vs “Randapparatuur”)
- Statusvelden met vage of tegenstrijdige waarden
- Onlogische combinaties zoals installatiejaar dat ouder is dan het bouwjaar
- Productieverlies zonder reden of met vage, vrij ingevulde verklaringen
Propere, consistente data is geen nice-to-have. Het is de basis voor een AI-model waarop je durft bouwen.
Wat een Data Quality Assessment blootlegt
De stap die de meeste bedrijven overslaan
Een Data Quality Assessment blijft niet aan de oppervlakte. Het brengt scherp in kaart hoe je data er écht aan toe is, en welke impact dat heeft op je AI-plannen.
We stellen onder andere deze vragen:
- Hoeveel velden zijn leeg, fout ingevuld of bevatten onrealistische uitschieters?
- Zitten er dubbele of tegenstrijdige records in je databank?
- Hoe duidelijk is de structuur en hiërarchie?
- Worden objecten en klanten consequent benoemd? Of is het een allegaartje?
- Zijn er onregelmatigheden of patronen die een AI-model op het verkeerde been zetten?
Je krijgt geen wollige analyses, maar concrete, bruikbare inzichten: wat je vandaag al kan verbeteren, wat technisch mogelijk is, en hoe je jouw data én organisatie klaarstoomt voor AI die écht werkt.
AI-tools zijn toegankelijker dan ooit. En net daarom stappen veel organisaties halsoverkop in een project zonder hun data eerst op orde te zetten. Gevolg? Onbetrouwbare modellen die niet doen wat jij verwacht.
Met een Data Quality Assessment vermijd je die valkuil. Je krijgt duidelijkheid. Je weet waarmee je werkt. En je neemt beslissingen op basis van data die je durft vertrouwen.
Want AI begint niet bij het model. AI begint bij jouw data. En dat begint bij grip op kwaliteit.
Neem contact op
Ben je op zoek naar een assessment om te bepalen of Microsoft Dynamics 365 bij jouw organisatie past? Heb je ondersteuning nodig bij de implementatie, of zoek je een nieuwe partner voor een bestaande oplossing?
Wij staan voor je klaar. Neem vandaag nog contact met ons op en ontdek hoe wij jouw bedrijf kunnen ondersteunen. Samen tillen we jouw organisatie naar nieuwe hoogtes!