Goede data, sterke AI – zo leg je een fundament voor innovatie en groei

Veel organisaties worstelen met hun data. Data is namelijk overal, maar zit vaak verspreid over meerdere systemen en in verschillende formats. Denk aan de silo's zoals je ERP, CRM of MES. Of de locatie: on-prem of in de cloud als PaaS of SaaS. En dan is er nog ‘ongestructureerde’ data zoals tekst, audio of video. Ook laat de datakwaliteit vaak te wensen over: corrupte gegevens en dubbele datasets maken het lastig om op je data te vertrouwen.

Het resultaat van al die versnipperde en ongestructureerde gegevens? Een data-chaos. En dat is funest als je AI wilt gaan inzetten om je bedrijfsprocessen te verbeteren. Rubbish in, rubbish out: als je AI voedt met slechte of incomplete data, krijg je onbetrouwbare resultaten. Het opschonen, structureren en optimaliseren van je data is daarom essentieel om met je organisatie de volgende stap te zetten richting AI-volwassenheid.

Goede data maakt het verschil

Met AI is veel mogelijk, maar zonder orde in je data-chaos is AI een tandeloze tijger. Een succesvolle AI-strategie vereist dus een solide basis. Die begint bij een heldere data-architectuur en een krachtig dataplatform.

Een belangrijk onderdeel van zo’n platform kan een data-lakehouse zijn: een architectuur die je gestructureerde én ongestructureerde data samenbrengt in één centrale opslaglocatie. Een dataplatform op basis van een data-lakehouse biedt jouw organisatie drie belangrijke voordelen:

1. Centrale toegang tot data: in een lakehouse centraliseer je data, waardoor tools zoals AI-algoritmes gemakkelijker patronen en afwijkingen kunnen analyseren. Geavanceerde analysemogelijkheden helpen outliers en fouten in datasets te identificeren.
   
   
2. Datakwaliteit verbeteren: door data te combineren in één platform kun je deze opschonen en verrijken. ELT-processen maken het mogelijk om ruwe data te transformeren, ontbrekende waarden aan te vullen en inconsistenties op te lossen.
   
   
3. Vertrouwen door transparantie: met een data-lakehouse creëer je een ‘single source of truth’, op basis van consistente, traceerbare en gedocumenteerde data. Dit zorgt voor transparantie en helpt gebruikers vertrouwen op te bouwen in de herkomst en kwaliteit van hun data.

Een succesvolle AI-strategie vereist niet alleen een robuust dataplatform, maar ook goede afspraken over hoe je data beheert en gebruikt. Dit noemen we data governance. Zoals regels wie toegang heeft tot welke data, hoe je datakwaliteit monitort en hoe je consistentie waarborgt. Een governance-laag vormt zo de basis voor betrouwbare en bruikbare data.

De stappen richting AI-volwassenheid

Een dataplatform is het fundament waarop je kunt bouwen. Om vervolgens de volgende stap te zetten richting AI-volwassenheid, is het belangrijk om te beseffen waar je staat. De eerste fase van je weg naar datagedreven werken is Business Intelligence. Daarbij draaien je data-rapportages, simpel gezegd, om deze twee vragen:

• Wat is er gebeurd?
• Waarom is het gebeurd?

Met deze statische rapportages en interactieve dashboards krijg je inzicht, maar je kijkt altijd terug, niet vooruit.

De volgende fase, na Business Intelligence, is Advanced Analytics + AI. Daar staan drie nieuwe vragen centraal:

• Wat gaat er gebeuren?
• Wat moet ik doen?
• Is het terugkerend?

Hier kijk je niet alleen vooruit, maar helpt AI je ook met voorspellingen, aanbevelingen en automatiseringen. Het gevolg: minder handmatig werk en meer slimme processen. Deze stap kan spannend lijken, zeker voor organisaties die in de BI-fase zitten. Maar als je klein begint, boek je snel resultaten. Denk aan een eerste concrete use case, zoals het voorspellen van klantbehoeften of het verbeteren van operationele efficiëntie.

Vier tips om te beginnen

Wil jij ook af van die data-chaos en starten met het benutten van jouw waardevolle gegevens? Dit zijn onze belangrijkste adviezen:

• Investeer in een robuust dataplatform en bouw een solide basis voor AI. Gebruik technologieën zoals een data-lakehouse om data te centraliseren en toegankelijk te maken.
• Begin met eerste use cases (quick wins). Plan bijvoorbeeld een AI-workshop om kansen te identificeren, zoals het voorspellen van klantbehoeften of verbeteren van efficiëntie.
• Implementeer een governance-laag om jouw data AI-klaar te maken. Zorg voor duidelijke regels over datakwaliteit, toegang en consistentie. Dit helpt om data betrouwbaar en bruikbaar te maken.
• Zorg voor de juiste expertise binnen je organisatie. Of werk samen met een ervaren partner om snel en effectief resultaten te boeken.

Cegeka is jouw partner in deze reis. Met onze expertise helpen we organisaties om data te centraliseren, structureren en transformeren tot waardevolle inzichten. Samen bouwen we aan een toekomst waarin AI écht het verschil maakt. Ben je klaar om de eerste stap te zetten? Neem dan contact.