Datamodelleren als fundament voor succesvolle AI-implementatie
Bedrijven zijn wereldwijd in een verhitte AI-race verwikkeld. Met behulp van de innovatieve technologie willen ze hun dienstverlening en bedrijfsvoering verbeteren, en zo de concurrentie voorblijven. Maar daarvoor moeten ze wel de basis op orde hebben. En dat begint bij de data, schrijven Jeroen Tegelaar, Boris Binnendijk en Bram Zentveld van BearingPoint.
Het is geen nieuws dat kunstmatige intelligentie (AI) bezig is om ook het bedrijfslandschap te revolutioneren.
Door menselijke intelligentie te simuleren via geavanceerde algoritmen, kunnen AI-systemen enorme hoeveelheden data analyseren, patronen herkennen en weloverwogen beslissingen nemen met minimale menselijke tussenkomst. Bedrijven in uiteenlopende sectoren beginnen dit potentieel te benutten om een concurrentievoordeel te behalen.
Van het verbeteren van klantervaringen door gepersonaliseerde aanbevelingen tot het optimaliseren van toeleveringsketens en het automatiseren van routinetaken: het is duidelijk dat AI de manier waarop bedrijven opereren verandert. Zo gebruiken detailhandelaren AI-gedreven analyses om consumentengedrag te voorspellen, terwijl fabrikanten voorspellend onderhoud inzetten om stilstand en kosten te verminderen.
Waar AI krachtige oplossingen biedt voor bedrijven, is het succesvol inzetten van AI een complexe en arbeidsintensieve onderneming. Er komen dan ook nogal wat factoren bij kijken. Een van de belangrijkste is zonder enige twijfel data.
Het is essentieel om te zorgen dat er een stevig datafundament ligt, want zolang dat ontbreekt is AI eerder een risico dan een kans. Op basis van onze ervaring met het implementeren van AI, zien we bij BearingPoint vijf datapijlers die onmisbaar zijn voor de succesvolle inzet van AI:
1: Goede datakwaliteit
De hoeksteen van elk AI-systeem, die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de geproduceerde inzichten garandeert.
2: Efficiënt datamanagement
Faciliteert de naadloze integratie en verwerking van uitgebreide datasets, waardoor AI-systemen optimaal kunnen functioneren.
3: Wettelijke en regelgevende normen
Door naleving kunnen organisaties ethische AI-praktijken handhaven, de privacy van gebruikers beschermen en juridische gevolgen vermijden.
4: Schaalbaarheid en prestaties
Essentieel voor het handhaven van systeemefficiëntie naarmate de datavolumes groeien.
5: Kenmerkselectie en normalisatie
Verbetert de prestaties van AI-algoritmen door relevante kenmerken zorgvuldig te selecteren en data te normaliseren.
Een robuust datamodel adresseert al deze kritieke elementen en biedt een uitgebreide blauwdruk voor bedrijven die AI-technologie willen benutten. Datamodelleren kent vier verschillende lagen, semantisch, conceptueel, logisch en fysiek.
Elke laag richt zich op één of meerdere van de vijf datapijlers. Datamodellering vormt dus de basis voor de vijf datapijlers van AI, waardoor deze AI-systemen nauwkeurig en efficiënt zijn, en in staat om snel waardevolle inzichten en automatisering te leveren.
Conclusie
We staan nog maar aan het begin van de AI-revolutie – zie alleen al hoe snel en krachtig generatieve AI zich ontwikkelt. Die ontwikkelingen afwachten is echter geen optie. Om niet achterop te raken moeten organisaties nú investeren in AI. En als je wil dat AI-systemen zinvolle en bruikbare inzichten genereren, moet je ervoor zorgen dat alle basiselementen op hun plek staan, en dit doe je met datamodelleren.
