De stille saboteur van je AI-model: je eigen datakwaliteit

Steeds meer organisaties willen aan de slag met AI. Maar wie dieper kijkt, ziet dat veel AI-modellen niet falen vanwege techniek – maar vanwege wat je erin stopt.

Je wil voorspellen hoeveel je gaat verkopen. Slim plannen. Je concurrentie een stap voor blijven. De tools zijn er. De modellen ook. En toch kloppen de uitkomsten vaak niet. Hoe dat komt? Omdat de kwaliteit van je data simpelweg niet voldoende is.

In dit artikel lees je waarom datakwaliteit het fundament is onder elke AI-toepassing, waar het vaak misgaat in de praktijk, en hoe je met een Data Quality Assessment voorkomt dat je AI-project strandt voordat het goed en wel begonnen is.

Waar het misgaat

In een BI-omgeving kun je veel corrigeren of compenseren. Maar AI is onverbiddelijk. Het model leert van de data zoals die is. Als die data onvolledig, inconsistent of verwarrend is, krijg je onbetrouwbare voorspellingen.

Voorbeelden die we in assessments tegenkwamen:

• Klant of leverancier data met meerdere schrijfwijzen van dezelfde naam.
  • Onjuiste adresgegevens
  • Mailadressen die niet mogelijk zijn
  • Postcodes in de verkeerde landen
• Artikelen die dubbel tellen door variatie in omschrijving of plaatsing in meerdere productgroepen (bijv. één artikel in zowel 'Accessoires' als 'Randapparatuur')
• Statusvelden met nietszeggende of inconsistente waarden.
• Onlogische combinaties in de data. In de data wordt plaatsing aar en bouwjaar door elkaar gehaald.
• Registratie van productieafval zonder standaard redenen of met vrije tekst

Zulke afwijkingen zijn funest voor een model. Wil je iets voorspellen zoals verkoopvolumes, klantgedrag of faalkosten van machines. Dan moet de onderliggende data helder en eenduidig zijn.

Wat is een Data Quality Assessment?

Een Data Quality Assessment kijkt niet oppervlakkig, maar grondig naar je data:

• Hoeveel velden zijn leeg, fout ingevuld of bevatten onrealistische waarden (outliers)?
• Zijn er dubbele of tegenstrijdige records?
• Hoe logisch is de structuur en hiërarchie opgebouwd? Is er incontinentie in de classificatie van de data?
• Zijn er afwijkende patronen of uitzonderingen die AI-modellen kunnen misleiden?

We brengen de knelpunten in kaart en geven concreet advies: wat kun je nu verbeteren, wat is technisch haalbaar, en hoe maak je jouw organisatie klaar voor betrouwbare AI.

Waarom deze stap vaak wordt overgeslagen – en dat zonde is

Juist omdat AI-tools steeds toegankelijker worden, slaan veel organisaties het fundament over: datakwaliteit. Ze beginnen enthousiast, maar ontdekken pas bij het gebruik dat hun model ‘rare dingen doet’. 

Een Data Quality Assessment helpt je dat vóór te zijn. Je maakt gefundeerde keuzes, op basis van data die klopt.

AI begint bij data. En dat begint bij grip op je datakwaliteit.