(Gen) AI - Garbage in, Garbage out: waarom data governance cruciaal is om datarisico’s te vermijden

20 mei 2024

Hoeveel verliest uw organisatie echt door slechte data? In een wereld waar data koning is, kunnen de verborgen kosten van slechte datakwaliteit uw bedrijf meer schaden dan u zich kunt voorstellen. Vooral nu, in het tijdperk van generatieve AI – met CoPilot, ChatGPT -, waar elke onnauwkeurigheid in data kan leiden tot verkeerde zakelijke beslissingen. Van verzekeringsclaims die onterecht worden afgewezen tot energienetwerken die inefficiënt werken, de impact is voelbaar in alle sectoren die vertrouwen op nauwkeurige en betrouwbare data voor hun operationele efficiëntie en strategische besluitvorming.

In dit artikel zoomen we daarom in op de cruciale rol van data governance als beschermende maatregel tegen de risico’s van datavervuiling en als katalysator voor optimaal bruikbare data voor toekomstige innovaties.

De verborgen kosten van slechte datakwaliteit

Slechte datakwaliteit kan leiden tot verkeerde besluitvorming, inefficiëntie in bedrijfsprocessen, verlies van klantvertrouwen en uiteindelijk financiële verliezen. Een rapport van Gartner schat dat slechte datakwaliteit organisaties gemiddeld $15 miljoen per jaar kost. In de context van AI en machine learning kan slechte datakwaliteit de effectiviteit van modellen ernstig beïnvloeden, resulterend in 'Garbage in, Garbage out'-scenario's waarbij onbetrouwbare resultaten worden gegenereerd.

Het cruciale belang van datakwaliteit voor AI-prestaties

Het succes van een AI-model hangt in hoge mate af van de kwaliteit van de data waarmee het is getraind. Kwalitatief hoogwaardige data zorgt ervoor dat het model patronen en relaties nauwkeurig kan leren, wat resulteert in verbeterde voorspellingen en prestaties. Omgekeerd kan data van lage kwaliteit resulteren in modellen die onnauwkeurig of zelfs bevooroordeeld zijn, wat de betrouwbaarheid en eerlijkheid van AI-toepassingen ondermijnt.

Het verbeteren van datakwaliteit is daarom niet alleen een investering in de nauwkeurigheid van het model, maar ook in de robuustheid ervan. Modellen die getraind zijn met schone en gevarieerde data zijn beter uitgerust om om te gaan met variaties, uitschieters en onverwachte scenario's die zich voordoen in real-world toepassingen. Het handhaven van deze hoge normen van datakwaliteit is niet alleen cruciaal om juridische problemen te vermijden, maar ook om een verantwoordelijk en ethisch gebruik van AI te waarborgen.

Ben jij klaar om de data governance van jouw organisatie naar een hoger niveau te tillen?

Doe mee met onze Data Governance Maturity Assessment en krijg helder inzicht in waar je nu staat en wat de volgende stappen zijn om je data governance te optimaliseren.

Start de Maturity Assessment

De cruciale rol van data governance in AI-succes

Data governance is de ruggengraat van elke organisatie die streeft naar hoge datakwaliteit, consistentie, bruikbaarheid, veiligheid, en beschikbaarheid. Dit systeem van processen, beleid, standaarden, en technologieën is essentieel voor het waarborgen dat data door de hele organisatie heen uniform wordt beheerd en beschermd. Hiermee zorgt data governance ervoor dat de datasets die de AI-modellen voeden betrouwbaar en vrij van discriminatie zijn.

Concreet omvat data governance het definiëren van gegevensformaten, naamgevingsconventies en regels voor gegevensinvoer, die bijdragen aan een verbeterde gegevenskwaliteit. Het biedt een raamwerk waarbinnen datakwaliteit kan worden bepaald en actief gemonitord.

Goed geïmplementeerde data governance zorgt ervoor dat de data die wordt gebruikt voor besluitvorming zowel accuraat als betrouwbaar is. Dit is van cruciaal belang in een tijdperk waar AI-modellen een centrale rol spelen in operationele processen en strategische besluitvorming.

Integratie van generatieve AI-tools

Voor organisaties, zoals financiële instellingen, grote enterprises of energiebedrijven, waar besluiten vaak grote financiële en operationele gevolgen hebben, is data governance geen optie maar een noodzaak. Het is een strategisch hulpmiddel bij het verminderen van risico's, het verhogen van de operationele efficiëntie, het verbeteren van de klanttevredenheid en het waarborgen van de naleving van wet- en regelgeving.

Met de opkomst van generatieve AI-tools zoals CoPilot en ChatGPT wordt de behoefte aan sterke data governance nog urgenter. Deze AI-modellen kunnen enorme waarde toevoegen aan bedrijfsprocessen door het automatiseren van taken, het genereren van inzichten uit grote datasets en het ondersteunen van besluitvorming. Echter, zonder de juiste data governance kaders lopen organisaties het risico AI-modellen te voeden met onnauwkeurige of onbetrouwbare data, wat leidt tot foutieve uitkomsten en beslissingen. Een solide data governance strategie is daarom essentieel om de integriteit van data te waarborgen en om te zorgen dat AI-tools zoals CoPilot en ChatGPT hun volledige potentieel kunnen bereiken. 'Garbage in, Garbage out' is een waarschuwing die niet lichtvaardig opgevat mag worden, vooral niet in het tijdperk van generatieve AI.

Meer weten?

Benieuwd hoe je data governance in jouw organisatie kunt optimaliseren? Neem contact met ons op. Samen brengen we de data governance van jouw organisatie naar een hoger plan.

Neem contact op