Terug naar begrippenlijst
Data Readiness Check
Een Data Readiness Check is een slimme eerste stap voordat je data gaat inzetten voor analyses, AI of automatisering. Zie het als een soort APK voor je data: je controleert of alles werkt zoals het hoort, of er cruciale onderdelen ontbreken en of je veilig op weg kunt. Zonder die controle bouw je al snel luchtkastelen en dat kost tijd, geld en frustratie.
Inhoudsopgave
Onzichtbare valkuilen, zichtbaar gemaakt
Wat vaak vergeten wordt is dat veel dataproblemen onder de radar blijven tot je écht iets wilt gaan bouwen. Ineens blijkt een database incompleet, zijn kolomnamen onduidelijk of missen er historische gegevens. Een Data Readiness Check brengt dat aan het licht, voordat je verder gaat.
Je beoordeelt of de data actueel en betrouwbaar is, of de bronnen makkelijk beschikbaar zijn, en of je dataset aansluit bij het doel. Want een AI-model trainen op oude of onvolledige data? Dat is vragen om problemen.
Klaar om te knallen of nog even terug naar de tekentafel?
Zo’n check geeft een concreet beeld van wat er goed gaat en waar je moet bijsturen. Soms betekent het dat je alleen wat kolommen moet opschonen of datavelden moet standaardiseren. In andere gevallen kom je erachter dat je bepaalde data nog helemaal niet hebt of dat de rechten en beveiliging niet op orde zijn.
Je voorkomt hiermee dat je tijdens een project alsnog terug moet naar de basis. En je weet precies wat je nodig hebt om écht te kunnen knallen met AI, dashboards of automatisering.
Van losse excels naar een volwassen datastructuur
Zodra je weet waar je staat, kun je met vertrouwen verder. Misschien is je data al bijna klaar voor productie en heb je alleen wat opschoning nodig. Misschien is het tijd voor een betere structuur of dataverzameling. Hoe dan ook: met een Data Readiness Check zet je geen stap in het duister, maar werk je doelgericht naar een robuust dataplatform toe.
En minstens zo belangrijk: het laat aan je hele organisatie zien dat je data serieus neemt. Zo sturen jullie niet meer op onderbuikbeslissingen, maar werken jullie op basis van inzicht.
Veelgestelde vragen
Een duidelijk overzicht van je datakwaliteit, knelpunten en concrete stappen om je data geschikt te maken voor vervolgtoepassingen.
Nee, zeker niet. Juist kleinere organisaties profiteren van helderheid over hun data voordat ze investeren in tooling of AI.
Bij voorkeur een dataspecialist of extern bureau met ervaring in data-analyse, IT en governance.
Eén keer bij de start van een project, en daarna periodiek. Data verandert, en je check helpt om scherp te blijven.
Bo Pennings AI specialist
Gerelateerde begrippen
- Autonome AI
- Binary Search Tree
- Classificatie
- Conversational AI
- Deepfake
- DeepMind
- Edge AI
- Ethische AI
- Generative Adversarial Network
- Generative Pre-trained Transformer
- Hallucinatie
- Learning curve
- Low-code AI
- No-code AI
- Parameter
- Prompt engineering
- Proof-of-Concept
- Robot
- Speech-to-Text
- Stable Diffusion
- Supervised Learning
- Trainingsdataset
- Transformer
- Turingtest
