Er is een grap die rondgaat onder data engineers: 'AI is 10% machine learning en 90% data pipeline.' Het is een karikatuur, maar er zit een stevige kern van waarheid in. De mooiste modellen ter wereld zijn nutteloos als de data eronder onbetrouwbaar, versnipperd of verouderd is.
Het probleem met data in de praktijk
Veel organisaties zitten in wat we 'data chaos' noemen. Data staat verspreid over legacy-systemen, SaaS-tools, spreadsheets en soms nog fysieke bestanden. Er is geen centrale bron van waarheid. Definities wijken af: voor marketing is een 'klant' iemand die ooit heeft besteld, voor finance pas iemand die betaald heeft.
Wat een goede data-infrastructuur inhoudt
- Een centrale datahub of data warehouse waar alle bronnen samenkomen
- Duidelijke definities: één definitie van een klant, order en product
- Geautomatiseerde data-kwaliteitscontroles en monitoring
- Governance: wie mag wat aanpassen, en wie is verantwoordelijk?
Investeer in de fundering
We adviseren klanten altijd: begin met de data-laag, ook als dat minder spannend klinkt dan een AI-model bouwen. Een goed ingerichte data-infrastructuur betaalt zich terug in elk project dat erop volgt — snellere ontwikkeltijd, betrouwbaardere resultaten, en modellen die je kunt vertrouwen.
De bedrijven die nu voorlopen op AI, zijn drie tot vijf jaar geleden begonnen met het op orde brengen van hun data. Dat is de investering die nu rendeert.
Deel dit artikel
