Schone, gestructureerde data is de onmisbare basis voor succesvolle AI

AI presteert op het niveau van je datakwaliteit

AI-algoritmes staan of vallen met de kwaliteit van de data die ze krijgen. Rommel erin betekent rommel eruit: als je een model traint met fouten, ontbrekende waarden of willekeurige input, zal het model verkeerde patronen leren en onbetrouwbare output geven. En dit resulteert in misleidende inzichten die het vertrouwen in AI ondermijnen en kunnen leiden tot verkeerde beslissingen.

Geen enkel AI-systeem kan toveren met slechte data. Zo zal een chatbot met verouderde of inconsistente informatie onzinnige antwoorden geven. Een ML-model dat klantverloop moet voorspellen, raakt in de war als dezelfde klant meerdere keren voorkomt of belangrijke velden leeg zijn. 

Bovendien kost het achteraf corrigeren van een “vervuild” AI-systeem vaak meer tijd en geld dan van tevoren zorgen voor schone input. Slechte data werkt als een zandkorrel in de motor: je AI stottert, hoe geavanceerd de technologie op papier ook is.

Wat is schone en gestructureerde data?

Voordat we verder gaan, is het belangrijk te weten wat we precies bedoelen met “schone” en “gestructureerde” data. Schone data betekent dat je gegevens vrij zijn van fouten. Denk aan een database zonder dubbele records, zonder vreemde tekens of typefouten, en waarbij alle velden netjes zijn ingevuld. 

Schone data is ook consistente data: iedereen gebruikt bijvoorbeeld dezelfde afkortingen of categorieën en cijfers kloppen tot op de komma. Gestructureerde data verwijst naar hoe de informatie georganiseerd is. Gegevens zijn opgedeeld in duidelijke velden en formaten, in plaats van willekeurig of versnipperd opgeslagen. 

Kortom, schone data zorgt dat de inhoud klopt en gestructureerde data zorgt dat de vorm duidelijk is. Alleen wanneer je data zowel kwalitatief hoogwaardig als goed georganiseerd is, kan AI er optimaal mee werken.

Hoe verborgen dataproblemen AI saboteren

Zelfs bij organisaties die al jaren data verzamelen, ontstaat vaak een verkeerd gevoel van veiligheid. Er is immers veel informatie beschikbaar, dus dan moet AI daar toch iets mee kunnen? Pas wanneer er dieper in die data gedoken wordt, merkt men dat de inhoud verre van ideaal is. 

De cijfers kloppen niet altijd, dezelfde klant komt meerdere keren voor en sommige velden lijken vooral gevuld om het systeem tevreden te houden. Teams vertrouwen hun eigen spreadsheets meer dan het officiële CRM, en niemand weet precies welke gegevens nu echt leidend zijn. Daardoor pikken AI-modellen verkeerde signalen op en trekken ze conclusies op basis van ruis.

Het wrange is dat dit geen uitzonderingen zijn, maar juist de norm. Bij vrijwel elk AI- of automatiseringstraject komen dezelfde knelpunten bovendrijven. Niet omdat mensen onzorgvuldig werken, maar omdat datahistorie rommelig groeit, systemen zich opstapelen en prioriteiten verschuiven. Daardoor ontstaan typische datavalstrikken die AI-projecten onnodig frustreren. Enkele daarvan komen opvallend vaak voor:

• Geen enkele bron van waarheid: Vaak bestaan er meerdere versies van dezelfde data verspreid over verschillende afdelingen of systemen. Zonder een centrale “golden source” ontstaan tegenstrijdige cijfers. 

• Inconsistenties en fouten: Typfoutjes, verschillende notaties en ontbrekende velden sluipen er gemakkelijk in. Dat lijkt onschuldig, maar voor een AI betekent het dubbele en onvergelijkbare input. 

• Datasilo’s en beperkte toegankelijkheid: Data zit regelmatig opgesloten in silo’s. Afdelingen die hun eigen data hebben waar anderen niet bij kunnen. Bovendien ontbreekt het vaak aan duidelijke verantwoordelijkheid: iedereen verzamelt data, maar niemand bewaakt de kwaliteit ervan.

• Onvoldoende relevante data: Soms is er wel véél data, maar niet de juiste. Bijvoorbeeld duizenden rijen gegevens over klantnummers, productcodes, bestelmomenten en willekeurige logdata, behalve precies datgene wat je AI-model nodig heeft om de beoogde vraag te beantwoorden. 

Al deze problemen zorgen ervoor dat een AI-project op drijfzand bouwt. Voor je het weet ben je meer tijd kwijt aan het uitzoeken welke data bruikbaar is en welke niet, dan aan het bouwen van de AI zelf.

Zo maak je van ruwe data echte AI-brandstof

Je data AI-ready maken voelt soms als een megaproject, maar het hoeft zo ingewikkeld te zijn. Je hoeft geen compleet nieuw datalandschap te bouwen of eerst alle systemen te vervangen. Het begint met overzicht, aandacht en een beetje discipline. 

Zodra je begrijpt waar je data vandaan komt, hoe die wordt opgeslagen en welke kwaliteit die werkelijk heeft, ontstaat er ruimte om gericht te verbeteren in plaats van overal tegelijk te poetsen.

De kracht zit juist in een gestructureerde aanpak. Niet blind optimaliseren, maar weten welke stappen het verschil maken tussen data die je vervuilt en data die je AI voedt. Wanneer je dit proces bewust en stapsgewijs aanvliegt, zie je dat de chaos langzaam oplost en patronen zichtbaar worden. Teams raken beter op elkaar afgestemd, bronnen worden helder en beslissingen worden onderbouwd in plaats van gegokt.

Daarom doorlopen we hieronder vijf praktische, realistische stappen die iedere organisatie kan zetten. Zo verander je ruwe, ongepolijste data in betrouwbare brandstof waar AI daadwerkelijk iets mee kan.

Start met een reality check van je data

Voor je ook maar één AI-model bouwt, wil je weten hoe gezond je data eigenlijk is. Een datakwaliteits-audit brengt in kaart welke gegevens je hebt, waar ze staan en wat de staat ervan is. Denk aan ontbrekende velden, rare uitschieters, verouderde waarden of dubbele records. 

Dat kan met geavanceerde tooling, maar een simpele export naar Excel onthult vaak al verrassend veel. Het doel is helder inzicht: wat kun je gebruiken, wat moet worden opgeschoond en wat ontbreekt nog volledig?

Kies één betrouwbare bron als fundament

AI ontspoort wanneer verschillende systemen hun eigen waarheid hebben. Door een centrale, leidende databron aan te wijzen voor bijvoorbeeld klant-, product- of financiële data creëer je duidelijkheid en consistentie. Dat kan betekenen dat lijsten worden samengevoegd, systemen worden gesynchroniseerd en historische data wordt opgeschoond. Zodra iedereen dezelfde bron gebruikt, kun je AI voeden met informatie die klopt, actueel is en door de hele organisatie wordt gedragen.

Maak je data herkenbaar en voorspelbaar

AI houdt van structuur. Door data te normaliseren en standaardiseren spreek je af welke formats, benamingen en waarden jullie gebruiken. Dat kan gaan over uniforme datumweergaves, vaste productnamen of duidelijk gescheiden velden in plaats van alles in één kolom. Deze afspraken leg je vast zodat iedereen van marketing tot finance dezelfde taal spreekt. Hoe consistenter de data, hoe minder ruis een AI-model hoeft te verwerken en hoe betrouwbaarder de output wordt.

Laat tools het zware schoonmaakwerk doen

Datakwaliteit verbeteren hoeft geen handwerk te zijn. Er bestaan tools die duplicaten opsporen, foutieve postcodes signaleren, vreemde waarden markeren of nieuwe data automatisch valideren. Zelfs eenvoudige scripts of Excel-functies kunnen al veel werk uit handen nemen. Door opschoning te automatiseren voorkom je dat fouten blijven terugkeren en wordt datakwaliteit een doorlopend proces in plaats van een eenmalige opruimactie.

Haal de wijsheid van experts naar boven

Geen tool kent jullie data zoals de mensen die ermee werken. Domeinexperts herkennen meteen wanneer een waarde onmogelijk is, een categorie verkeerd is toegewezen of een veld verkeerd geïnterpreteerd wordt. Door hen te betrekken bij het opschonen, standaardiseren en beoordelen van data, borg je dat de inhoud klopt met de praktijk. Bovendien ontstaat er eigenaarschap, waardoor het bewaken van datakwaliteit een gezamenlijke verantwoordelijkheid wordt in plaats van een IT-taak.

De toolkit voor toekomstbestendige data

Om data structureel op orde te krijgen, kun je gebruikmaken van zowel technologische hulpmiddelen als slimme werkmethoden. Hieronder een paar belangrijke categorieën:

Bouw een centraal datapunt om versnippering te voorkomen

Overweeg een centrale plek te creëren waar alle belangrijke data samenkomt, zoals een datawarehouse of data lake. Dergelijke platforms helpen om datasilo’s te doorbreken en zorgen dat iedereen met dezelfde up-to-date dataset werkt. Integratietools kunnen automatisch verschillende databronnen samenvoegen en transformeren volgens de standaarden die je hebt ingesteld.

Geef je dataset een digitale schoonmaaktrein

Er bestaan gespecialiseerde tools die zijn ingericht om jouw data te profileren, op te schonen en te valideren. Denk aan open source-oplossingen als OpenRefine voor het opschonen van datasets, of uitgebreide commerciële pakketten voor master data management en kwaliteitscontroles. 

Zulke tools kunnen bijvoorbeeld regels toepassen (“markeer alle records waar het veld e-mail leeg is”) of dubbele entries automatisch samenvoegen. Ook veel CRM- en ERP-systemen bieden ingebouwde functies om invoer te valideren (zoals een waarschuwing als een ingevoerd adres niet blijkt te bestaan).

Maak datahygiëne onderdeel van jullie dagelijkse werkcultuur

Technologie alleen lost het probleem niet op, want de mensen die met data werken zijn minstens zo belangrijk. Stel duidelijke richtlijnen op voor data-invoer, bijvoorbeeld verplichte velden en lijstjes met vooraf gedefinieerde opties in plaats van vrije tekst. 

Train medewerkers in het belang van goede datahygiëne: als iedereen begrijpt waarom “even snel iets invullen” voor slechte data kan zorgen, zullen ze bewuster met gegevens omgaan. Richt eventueel periodieke kwaliteitsrapporten in die laten zien hoe de datakwaliteit ervoor staat en evolueert. Zo wordt datamanagement onderdeel van de bedrijfscultuur in plaats van een eenmalig project.

Kortom, benut het beste van twee werelden. Automatisering om het zware tilwerk te doen en menselijke afspraken om ervoor te zorgen dat die automatisering gevoed wordt met de juiste input. Met de juiste tools en technieken wordt het onderhouden van schone data een stuk minder arbeidsintensief.

Mini-checklist: Is jouw data klaar voor AI?

Voor je met AI begint, is het slim om even stil te staan bij de kwaliteit van je data. Niet om extra drempels op te werpen, maar om verrassingen later te voorkomen. Veel organisaties ontdekken pas halverwege dat er essentiële velden ontbreken, definities door elkaar lopen of datasets simpelweg niet toegankelijk zijn. Met een korte zelfcheck kun je snel inschatten of je data stevig genoeg staat om AI te dragen, of dat er eerst nog wat opruimwerk nodig is.

• Volledigheid: Zijn alle essentiële gegevens aanwezig en ingevuld?
• Consistentie: Gebruiken alle bronnen dezelfde termen, codes en formaten?
• Correctheid: Kloppen de gegevens feitelijk? 
• Actualiteit: Is de data up-to-date?
• Uniciteit: Komen entiteiten slechts één keer voor?
• Toegankelijkheid: Kunnen AI-toepassingen bij de data die ze nodig hebben? 
• Relevantie: Sluit de data aan bij de vraag die je met AI wilt beantwoorden? 

Ga deze checklist langs voordat je met een AI-project start. Kun je overal volmondig “ja” op zeggen? Dan heb je een goede uitgangspositie. Twijfelgevallen geven aan waar je nog werk te doen hebt om je data echt AI-proof te maken.

De weg naar werkende AI begint bij datakwaliteit

AI mag dan revolutionair zijn, maar het begint uiteindelijk bij iets heel basics: goede data. In het kort geldt dat een AI-traject valt of staat met je datafundament. Door te investeren in schone en gestructureerde data leg je de grondslag voor AI die daadwerkelijk waarde oplevert. Dat is geen eenmalige klus, maar een doorlopend proces dat constant aandacht verdient. De beloning is het waard: betrouwbare modellen, efficiënte processen en inzichten waar je echt op kunt bouwen.

Heb je zin gekregen om jullie data toekomstproof te maken en AI tastbare waarde te laten leveren? Plan een kennismaking met ons in, dan bekijken we samen welke stappen het meest impact hebben voor jouw doelen!.