Net zoals niet elk hout geschikt is voor timmerwerk, is niet alle data geschikt voor gebruik in kunstmatige intelligentie (AI). De relatie tussen een timmerman die hout gebruikt voor zijn project en een datamanager die data gebruikt, is vergelijkbaar in termen van grondstof, vakmanschap en doelgerichtheid.

De timmerman
De timmerman werkt met hout als zijn primaire grondstof. Dit hout komt in ruwe vorm en moet zorgvuldig geselecteerd, verzaagd en bewerkt worden om het eindproduct te creëren. Hij gebruikt zijn kennis en gereedschappen om van een grondstof een bruikbaar object te maken, of het nu een meubelstuk, een gebouw of een ander project is. Het succes van zijn werk hangt af van de kwaliteit van het hout en hoe goed hij dit weet te verwerken tot iets nuttigs en functioneels.

De datamanager
Op een vergelijkbare manier werkt een datamanager met data als grondstof. Data komt vaak in ruwe vorm en moet worden verzameld, gefilterd en georganiseerd voordat het bruikbaar wordt voor een project, zoals het nemen van beslissingen of het maken van analyses. De datamanager gebruikt geavanceerde softwaretools en methodologieën om ruwe data om te zetten in bruikbare informatie, die uiteindelijk helpt om bedrijfsdoelen te realiseren. Net zoals een timmerman afhankelijk is van de kwaliteit van het hout, is een datamanager afhankelijk van de kwaliteit van de data om nauwkeurige en waardevolle resultaten te leveren. In beide beroepen is vakmanschap essentieel: de timmerman moet zijn materiaal begrijpen en manipuleren, net zoals de datamanager data moet beheren en interpreteren om het gewenste resultaat te bereiken.

Over de data willen we het in deze blog hebben, en dan met name over de kwaliteit ervan.

Verwachtingen van door AI bewerkte data

Het Europees Parlement definieert AI als volgt:is: “AI is de mogelijkheid van een machine om mensachtige vaardigheden te vertonen – zoals redeneren, leren, plannen en creativiteit.” Organisaties in alle sectoren hebben hoge verwachtingen van Artificial Intelligence (AI) om uiteenlopende redenen zoals:

  • Efficiëntie en productiviteit: AI kan helpen bij het automatiseren van repetitieve taken. Werknemers die deze taken normaal zouden uitvoeren kunnen zich nu richten op complexere taken. Dit verhoogt de algehele productiviteit en efficiëntie binnen een organisatie.
  • Data-analyse en inzichten: AI kan enorme hoeveelheden data analyseren en patronen herkennen die voor mensen moeilijk te zien zijn. Dit helpt organisaties uiteindelijk om betere beslissingen te nemen op basis van data-gedreven inzichten.
  • Klantgerichtheid: Met AI kunnen organisaties eenvoudig gepersonaliseerde ervaringen bieden aan klanten. Chatbots kunnen bijvoorbeeld 24/7 klantenservice bieden en aanbevelingen doen op basis van klantgedrag.
  • Innovatie: Met AI kunnen organisaties nieuwe producten en diensten ontwikkelen die voorheen niet mogelijk waren, zoals bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s of geavanceerde oplossingen in de zorg.
  • Kostenbesparing: Door met AI processen te automatiseren en efficiënter te werken, kunnen organisaties kosten besparen. Dit is vooral belangrijk in sectoren met hoge operationele kosten.
  • Concurrentievoordeel: Organisaties die AI effectief inzetten, kunnen een voorsprong krijgen op hun concurrenten door sneller en slimmer te opereren.

De output van AI is echter vooralsnog afhankelijk van de input die bestaat uit kennis en modellen, vertaald in algoritmen, en de data die door deze algoritmen gebruikt wordt. Welke input is nodig om goed gebruik te maken AI?

Wanneer is data geschikt voor AI?

Om data te gebruiken voor AI en algoritmes door AI te laten interpreteren, moet je rekening houden met een aantal voorwaarden.

1. Data moet relevant zijn
In de eerste plaats moet de data(set) relevant zijn voor de specifieke taak of het probleem dat je wilt oplossen. Relevante data zorgt ervoor dat de AI-modellen zich kunnen richten op de juiste patronen en kenmerken. Dit leidt tot betere prestaties en nauwkeurigere uitkomsten.

2. Het volume van data moet groot zijn
Daarnaast is het belangrijk dat het volume van de data die je gebruikt voldoende groot is. AI-modellen hebben vaak grote hoeveelheden data nodig om goed te kunnen leren. Meer data betekent meer voorbeelden om van te leren, wat de nauwkeurigheid en robuustheid van de modellen verbetert.

3. Data moet divers zijn
Verder helpt diversiteit in de data de modellen om beter te generaliseren naar nieuwe situaties en scenario’s. Variëteit in de data zorgt ervoor dat de modellen robuuster zijn en beter kunnen omgaan met verschillende scenario’s. Dit is vooral belangrijk in toepassingen zoals beeldherkenning en spraakherkenning, waar de variatie in data groot kan zijn.

4. Data moet van goede kwaliteit zijn
Tenslotte, AI kan niet zonder betrouwbare data van hoge kwaliteit! Grote hoeveelheden onzuivere data kunnen de prestaties schaden. Hoge kwaliteit data zonder veel ruis of fouten is essentieel voor nauwkeurige en betrouwbare AI-modellen. Het zorgt er ook voor dat de modellen consistente en betrouwbare resultaten leveren. Het is daarom belangrijk om te investeren in het beschikbaar maken van betrouwbare data van goede kwaliteit.

Kwaliteit van hout versus de kwaliteit van data

Kwaliteit is dus één van de belangrijkste voorwaarden die aan de data wordt gesteld om het te gebruiken voor AI doeleinden. De grondstof voor een timmerman is hout, en ook een timmerman zoekt naar de juiste kwaliteit voor een goed resultaat van zijn werk. We willen nu ingaan op het belang van de kwaliteit van de grondstof data voor AI, door een parallel te trekken met de kwaliteit van hout voor een timmerman.

Voor we dit doen benadrukken we nog eens de verschillende redenen waarom de kwaliteit van data zo cruciaal is voor het effectief gebruik van Artificial Intelligence (AI):

  1. Nauwkeurigheid van modellen: AI-modellen leren van de data die ze krijgen. Als de data onnauwkeurig of onvolledig is, zullen de modellen ook onnauwkeurige resultaten produceren. We kennen dit onder het adagium ‘garbage in is garbage out’.
  2. Bias en vooroordelen: Slechte data kan biases bevatten die leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten. Dit kan vooral problematisch zijn in toepassingen zoals werving, kredietbeoordeling, en rechtshandhaving. Dit aspect van de data raakt nadrukkelijk aan ethische principes.
  3. Efficiëntie: Lage kwaliteit data kan leiden tot inefficiënte processen, omdat er meer tijd en middelen nodig zijn om de data schoon te maken en te verwerken voordat deze bruikbaar is voor AI-modellen.
  4. Betrouwbaarheid: Voor toepassingen waar betrouwbaarheid cruciaal is, zoals in de gezondheidszorg of autonome voertuigen, kan slechte data leiden tot gevaarlijke situaties en verlies van vertrouwen in AI-systemen.

Hoe ziet dit eruit wanneer we de parallel maken tussen timmerhout en data?

Zuiverheid en Onzuiverheden

Hout: Wanneer een timmerman hout selecteert, let hij op de zuiverheid ervan. Hout met knoesten, scheuren of rot is minder geschikt voor fijn timmerwerk. Deze onzuiverheden kunnen de sterkte en het uiterlijk van het eindproduct beïnvloeden. Net zoals een timmerman zorgvuldig hout kiest, moeten datawetenschappers data selecteren die vrij is van fouten en inconsistenties.
Data: Data met veel fouten, ontbrekende waarden of inconsistenties is minder bruikbaar voor AI-modellen. Zuivere, goed gestructureerde data is essentieel voor nauwkeurige resultaten. Onzuivere data kan leiden tot verkeerde conclusies en inefficiënte modellen. Daarom is het opschonen van data een cruciale stap in het proces van voorbereiden van data voor gebruik in AI.

Geschiktheid voor Specifieke Taken

Hout: Verschillende houtsoorten zijn geschikt voor verschillende toepassingen. Hardhout, zoals eiken of mahonie, is bijvoorbeeld beter voor meubels vanwege de duurzaamheid en esthetiek. Zachtere houtsoorten, zoals vurenhout of dennenhout, zijn daarentegen beter geschikt voor constructiewerk vanwege de flexibiliteit en het lagere gewicht.
Data: Net zoals hout, zijn verschillende soorten data geschikt voor verschillende AI-toepassingen. Beelddata is bijvoorbeeld geschikt voor computer vision, terwijl tekstdata beter is voor natuurlijke taalverwerking (NLP). Het is belangrijk om de juiste soort data te kiezen die past bij de specifieke taak die je wilt uitvoeren. Dit zorgt ervoor dat de AI-modellen optimaal presteren.

Voorbewerking en Behandeling

Hout: Voordat hout kan worden gebruikt, moet het vaak worden behandeld, geschuurd en op maat gezaagd. Dit proces zorgt ervoor dat het hout geschikt is voor het beoogde gebruik en dat het eindproduct van hoge kwaliteit is.
Data: Data moet vaak worden schoongemaakt, genormaliseerd en getransformeerd voordat het kan worden gebruikt in AI-modellen. Dit proces, bekend als data preprocessing, omvat stappen zoals het verwijderen van ruis, het invullen van ontbrekende waarden en het normaliseren van dataformaten. Zonder deze stappen kan de kwaliteit van de AI-modellen ernstig worden aangetast.

Bron en Herkomst

Hout: De bron van het hout kan invloed hebben op de kwaliteit en duurzaamheid. Hout afkomstig van duurzaam beheerde bossen is vaak van hogere kwaliteit en heeft een lagere ecologische voetafdruk. Het is belangrijk om te weten waar het hout vandaan komt om de beste keuze te maken.
Data: De bron van de data is cruciaal voor de betrouwbaarheid en generaliseerbaarheid van AI-modellen. Data afkomstig van betrouwbare en representatieve datasets zorgt ervoor dat de modellen nauwkeurige en consistente resultaten leveren. Het is belangrijk om te weten waar de data vandaan komt en hoe deze is verzameld om de kwaliteit te waarborgen.

Betrouwbare data voor AI

Daarmee komen we bij de vraag hoe organisaties kunnen zorgen voor betrouwbare data? Het antwoord hierop is door nadrukkelijk aandacht te hebben voor twee onderwerpen:

De kwaliteit en oorsprong van de data begrijpen

Datakwaliteit management richt zich op het waarborgen van de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid van data door middel van regels en controles. Data observability biedt inzicht in de gezondheid van je data pipelines door continu te monitoren en afwijkingen te detecteren, wat helpt bij het snel identificeren en oplossen van problemen. Data lineage tenslotte traceert de herkomst en transformaties van data, waardoor je als organisatie begrijpt hoe data is geëvolueerd, waar het vandaan komt, en waar het naartoe stroomt. Samen zorgen deze disciplines ervoor dat een organisatie een helder beeld krijgt van de kwaliteit en oorsprong van hun data, wat cruciaal is voor betrouwbaarheid en het vertrouwen in data.

Data onderhouden, ‘masteren’ en verrijken

Data Cleansing en Master Data Management (MDM) zijn cruciale processen voor organisaties die streven naar het behouden van hoogwaardige data. Data Cleansing houdt in dat fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden in datasets worden geïdentificeerd en gecorrigeerd, zodat de data nauwkeurig en betrouwbaar is. Dit proces helpt bij het elimineren van dubbele records, het standaardiseren van dataformaten en het invullen van ontbrekende informatie. Master Data Management daarentegen richt zich op het creëren van een enkele, gezaghebbende bron van waarheid voor kritieke bedrijfsgegevens. MDM integreert data uit verschillende bronnen, waardoor consistentie en nauwkeurigheid in de hele organisatie worden gewaarborgd. Samen stellen deze processen organisaties in staat om hun data te cureren, beheren en verrijken. Ook dit draagt bij aan betrouwbaarheid van en vertrouwen in de data.

Conclusie

Net zoals een timmerman zorgvuldig zijn hout kiest en voorbereidt, moeten organisaties in het algemeen, en datawetenschappers en AI-ingenieurs in het bijzonder, zorgvuldig omgaan met hun data om succesvolle AI-toepassingen te ontwikkelen. Het selecteren van de juiste data, het uitvoeren van grondige data preprocessing en het waarborgen van de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data zijn cruciale stappen in het ontwikkelen van effectieve en betrouwbare AI-modellen.

Zoek de juist partner

Bij een complexe aangelegenheid als AI is het belangrijk om te begrijpen vanuit welke richting je ondersteuning kunt krijgen, of zou moeten zoeken. Kies voor een partner die verder kan kijken dan tooling alleen. Die in staat is de processen binnen jouw organisatie te begrijpen en die alle aspecten van datamanagement en de integratie met AI kent. En een partner die ook nog kan helpen bij de implementatie. Neem gerust eens contact met ons op om te brainstormen hoe AI in jouw organisatie gebruikt kan worden met behulp van kwalitatief goede data.