Datakwaliteit Data Quality
Wat is Datakwaliteit?
Datakwaliteit gaat over de vraag of je data klopt, compleet is, actueel is en consistent is over systemen heen. Het is het fundament onder elke AI-toepassing. Een model dat werkt met incorrecte of onvolledige data, levert incorrecte of onvolledige resultaten.
Vijf dimensies van datakwaliteit: volledigheid (ontbreken er velden?), correctheid (kloppen de waarden?), actualiteit (is de data up-to-date?), consistentie (gebruikt elk systeem dezelfde definities?) en uniekheid (staan er geen duplicaten in?).
Veel organisaties onderschatten de staat van hun data. Ze denken dat hun CRM op orde is totdat ze ontdekken dat 30% van de e-mailadressen niet meer geldig is, dat klanten dubbel geregistreerd staan en dat de branche-indeling per vestiging verschilt.
De investering in datakwaliteit betaalt zich dubbel en dwars terug. Niet alleen voor AI, maar voor al je rapportages, analyses en bedrijfsbeslissingen. Het is de meest onderschatte voorwaarde voor succesvolle digitalisering.
Voorbeeld uit de praktijk
Een groothandel wil AI inzetten voor vraagvoorspelling. Bij de data-audit blijkt dat productcategorieën inconsistent zijn geregistreerd (dezelfde schroef staat in drie categorieën), dat historische verkoopdata gaten bevat en dat retouren niet altijd correct zijn verwerkt. Pas na opschoning levert het AI-model bruikbare voorspellingen.
Wat betekent dit voor jouw organisatie?
Agentech begint elk project met een beoordeling van je datakwaliteit. Niet om te vertragen, maar om te garanderen dat de AI-oplossing die we bouwen ook daadwerkelijk betrouwbare resultaten levert.