De rol van AI-tools ter ondersteuning van gegevenskwaliteit

Petrus Keyter, adviseur gegevensbeheer bij PBT Group

In de afgelopen 12 maanden hebben tools op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) zich ontpopt als een revolutie op het gebied van datakwaliteit. Deze spelen een belangrijke rol in de ondersteuning van datakwaliteit door verschillende datakwaliteitprocessen en -functies te automatiseren, verbeteren en stroomlijnen.

Hieronder staan drie van de belangrijkste gebieden waarop AI-tools de gegevenskwaliteit kunnen verbeteren:

• Detectie van afwijkingen: AI-tools kunnen uitschieters of ongebruikelijke patronen in gegevens identificeren die kunnen duiden op fouten of fraude. Machine-learningmodellen kunnen zich aanpassen aan veranderende gegevenstrends en hun detectiemogelijkheden na verloop van tijd verbeteren.
• Voorspellende datakwaliteit: AI kan potentiële problemen met de gegevenskwaliteit voorspellen voordat ze zich voordoen door trends en patronen in de gegevens te analyseren.
• Gegevens opschonen: AI-tools kunnen automatisch fouten identificeren en corrigeren. Denk hierbij aan duplicaten, inconsistenties en ontbrekende waarden om de algehele nauwkeurigheid van de gegevens te verbeteren. Bovendien kunnen machine learning-algoritmen leren van correcties uit het verleden om toekomstige inspanningen voor gegevensopschoning te verbeteren.

AI kan worden gezien als een essentieel onderdeel van datakwaliteitstools voor de toekomst. Ik zal het verder uitleggen. Het vermogen tot voortdurende zelfverbetering van AI-gestuurde tools voor datakwaliteit kan de kosten drastisch verlagen. AI-tools kunnen leren van datakwaliteitsproblemen en hun processen in de loop van de tijd verbeteren, waardoor ze effectiever worden in het onderhouden en verbeteren van datakwaliteit zonder uitgebreide menselijke tussenkomst. Dergelijke tools zullen ook resulteren in betrouwbaardere, nauwkeurigere en tijdige gegevens voor bedrijven, zodat ze beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen en hun operationele efficiëntie kunnen verbeteren.

AI-voordelen in gegevenskwaliteit

Er zijn talloze voordelen verbonden aan het integreren van AI in datakwaliteitsbeheer. De belangrijkste zijn

• Verbeterde data governance: AI kan helpen bij het afdwingen van datagovernancebeleid door automatisch regels en standaarden toe te passen in de hele organisatie. De datakwaliteit blijft daardoor op peil en is in lijn met wettelijke vereisten en intern beleid.
• Real-time bewaking van gegevenskwaliteit: AI-tools kunnen de gegevenskwaliteit in realtime bewaken en onmiddellijk feedback en waarschuwingen geven over mogelijke problemen. Dit zorgt ervoor dat gegevens betrouwbaar en bruikbaar blijven.
• Proactief problemen oplossen: AI kan potentiële problemen met de datakwaliteit voorspellen voordat ze zich voordoen, waardoor organisaties problemen proactief kunnen aanpakken in plaats van reactief.
• Snellere time to value: Omdat AI-tools gegevens veel sneller kunnen verwerken en opschonen dan traditionele methoden, kunnen de tools de tijd verkorten die nodig is om gegevens gebruiksklaar te maken.
• Zelflerend en aanpasbaar: AI-systemen kunnen leren van problemen met gegevenskwaliteit uit het verleden en hun prestaties voortdurend verbeteren. Dit aanpassingsvermogen zorgt ervoor dat het systeem na verloop van tijd effectiever wordt, zelfs als gegevensbronnen en -typen veranderen.

Door gebruik te maken van deze voordelen kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun gegevens een waardevol bezit blijven, waardoor ze nauwkeurigere inzichten verkrijgen, de operationele efficiëntie verbeteren en beter geïnformeerde besluitvorming ondersteunen.

Belangrijkste overwegingen

Voor een succesvolle implementatie van AI in het beheer van gegevenskwaliteit moeten verschillende factoren zorgvuldig worden overwogen om ervoor te zorgen dat de voordelen volledig worden benut en mogelijke valkuilen worden vermeden. Enkele van de belangrijkste overwegingen zijn de volgende:

1. Duidelijke doelstellingen en doelen.

Het bedrijf moet de specifieke datakwaliteitsproblemen definiëren die het met AI wil aanpakken. Of het nu gaat om het verbeteren van de nauwkeurigheid, het verminderen van duplicaten of het automatiseren van opschoningsprocessen, duidelijke doelstellingen helpen bij het selecteren van de juiste AI-tools en benaderingen.

2. Raamwerk voor gegevenskwaliteit.

Zorg voor een robuust raamwerk voor gegevenskwaliteit met normen, meetmethoden en bestuurspraktijken. AI-tools moeten binnen dit raamwerk werken om consistentie en afstemming op organisatorische doelen te garanderen.

3. Gegevensbeheer en compliance.

Zorg ervoor dat AI-gestuurde datakwaliteitsprocessen voldoen aan relevante regelgeving en normen. Bovendien moet er een sterk beleid voor datagovernance zijn om de rol van AI bij het handhaven van de datakwaliteit te beheren.

4. Privacy en beveiliging van gegevens.

AI-tools hebben mogelijk toegang tot gevoelige of persoonlijke informatie. Het is daarom essentieel voor het bedrijf om krachtige maatregelen voor gegevensprivacy en -beveiliging te implementeren om deze gegevens te beschermen tegen onbevoegde toegang of inbreuken.

5. Kwaliteit van de trainingsgegevens.

AI-modellen zijn afhankelijk van trainingsgegevens om te leren en voorspellingen te doen. De kwaliteit van deze gegevens is cruciaal. Trainingsgegevens van slechte kwaliteit kunnen leiden tot onnauwkeurige of bevooroordeelde AI-resultaten.

6. Transparantie en uitlegbaarheid.

Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de AI-processen transparant en verklaarbaar zijn. Dit is vooral het geval wanneer er beslissingen of correcties op gegevens worden uitgevoerd. Een verklaarbaar besluitvormingsproces schept vertrouwen en zorgt voor beter bestuur.

7. Menselijk toezicht en interventie.

Hoewel AI veel datakwaliteitstaken kan automatiseren, is menselijk toezicht nog steeds noodzakelijk. Datakwaliteitsteams moeten de AI-uitvoer in de gaten houden en klaar staan om in te grijpen als dat nodig is.

8. Schaalbaarheid en flexibiliteit.

AI-tools moeten kunnen meegroeien met de gegevensbehoeften van de organisatie en zich kunnen aanpassen aan veranderende eisen. Flexibiliteit is essentieel omdat gegevensomgevingen en kwaliteitsnormen in de loop der tijd kunnen veranderen.

9. Integratie met bestaande systemen.

AI-tools moeten kunnen integreren met de huidige datamanagementsystemen en workflows van het bedrijf. Dit betekent ook dat ze compatibel moeten zijn met bestaande databases, ETL-processen en tools voor data governance.

10. Kosten- en middelentoewijzing.

Het implementeren van AI voor datakwaliteit kan aanzienlijke investeringen vereisen op het gebied van technologie, infrastructuur en talent. Overweeg de kosten zorgvuldig en wijs de middelen op de juiste manier toe, zodat de verwachte voordelen de investering rechtvaardigen.

11. Voortdurend leren en verbeteren.

AI-modellen moeten regelmatig worden bijgewerkt en bijgeschoold als er nieuwe gegevens beschikbaar komen en als de kwaliteit van de gegevens verandert. Voortdurend leren zorgt ervoor dat de AI na verloop van tijd effectief en relevant blijft.

12. Gebruikerstraining en -adoptie.

Ervoor zorgen dat het datakwaliteitsteam en andere belanghebbenden begrijpen hoe ze AI-tools effectief kunnen gebruiken. Zorg voor training en ondersteuning om het gebruik aan te moedigen en de impact van de tools te maximaliseren.

13. Verwachtingen managen

Het is belangrijk dat het bedrijf realistische verwachtingen heeft over wat AI kan bereiken op het gebied van datakwaliteit. AI moet niet worden gezien als een wondermiddel. Het moet onderdeel zijn van een bredere strategie voor datamanagement.

14. Monitoring en feedbacklussen.

Een bedrijf moet monitoringsystemen implementeren om de prestaties van AI-gedreven datakwaliteitsprocessen te volgen. Feedbacklussen kunnen worden gebruikt om AI-modellen en -processen voortdurend te verfijnen op basis van resultaten uit de praktijk.

15. Ethische overwegingen

Bij AI-toepassingen op het gebied van gegevenskwaliteit moeten ethische principes als leidraad dienen, met name op gebieden als biasdetectie en eerlijkheid. Besluitvormers moeten ervoor zorgen dat AI-beslissingen niet onbedoeld vooroordelen introduceren of in stand houden.

Door deze factoren zorgvuldig te overwegen, kunnen organisaties AI effectief inzetten om de datakwaliteit te verbeteren en tegelijkertijd de risico’s te minimaliseren en de waarde van hun datamateriaal te maximaliseren.