In deze tijd van digitalisering gaat alle aandacht uit naar kunstmatige intelligentie. Daarbij wordt vaak vergeten dat deze fascinerende wereld rust op een cruciale pijler: Datamanagement. Deze discipline is lang niet zo sexy als Artificial Intelligence (AI), maar wel een onmisbare hygiënefactor om AI veilig en effectief in te zetten. De defacto-standaard DAMA-DMBOK geeft een goede leidraad hoe datamanagement helpt om betrouwbaarheid, veiligheid, effectiviteit en compliance van AI-systemen te verhogen. In deze blog gaan we in op deze essentiële rol van datamanagement in AI, vanuit de diverse invalshoeken, zoals datakwaliteit, data governance, data security, metadata, en data-integratie.
Data Governance: Noodzaak voor ethiek en compliance
In het AI-tijdperk is de ethische omgang met data en de bescherming van privacy van cruciaal belang. AVG-compliance zorgt ervoor dat organisaties verantwoordelijk en transparant omgaan met persoonsgegevens. Dit houdt in dat data op een eerlijke en legale manier wordt verzameld en gebruikt, met respect voor de privacy van individuen. Dit geldt niet alleen voor de eigen data, maar ook voor de data die uw klanten en andere relaties u toevertrouwen. Data governance richt hiervoor het beleid, de kaders, de organisatie en de processen in. Dit is fundamenteel voor het opbouwen van vertrouwen in de AI-systemen en producten die u gebruikt.
Datakwaliteit: Het Fundament van AI
Datakwaliteit is de hoeksteen van betrouwbare AI. Het trainen van AI-modellen vereist grote hoeveelheden kwalitatieve data. Onvolledige, inaccurate of verouderde data kan AI-modellen op een dwaalspoor brengen, resulterend in foutieve uitkomsten (“hallucinaties”). Het waarborgen van hoge datakwaliteit – correctheid, volledigheid, actualiteit en consistentie – is daarom essentieel. Dit vereist datamanagementinspanningen als het bepalen, monitoren en verbeteren van data. Dit proces is onlosmakelijk verbonden met de betrouwbaarheid van AI-toepassingen.
Data Security: Bescherming tegen Risico’s
Data security is van vitaal belang om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang, misbruik of lekken. Dit is niet alleen cruciaal voor het behoud van vertrouwelijkheid, maar ook voor het waarborgen van de integriteit van data die gebruikt wordt in AI. Sterke datasecuritymaatregelen, zoals encryptie en toegangscontrole, zijn onmisbaar om de veiligheid van data te garanderen in een AI-gedreven omgeving.
Data Analytics: Leren via Machine Learning
AI-systemen zijn afhankelijk van hun Large Language Model (LLM). Dit model is een soort neuraal netwerk en bevat alle kennis van het systeem. Het LLM wordt getraind door er zoveel mogelijk data aan te voeden. Dit leerproces heet Machine Learning, één van de technieken die Data Science en Analytics biedt. Hiermee leren modellen van bestaande data om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Dit is cruciaal voor de ontwikkeling van effectieve AI.
Data integratie: Het Samenbrengen van diverse bronnen
Data-integratie is essentieel voor het samenbrengen van data uit diverse bronnen. Dit is nodig voor het creëren van een compleet en accuraat beeld en voor complexe AI-analyses. Door data uit verschillende systemen en formaten te integreren, kunnen AI-modellen een vollediger en nauwkeuriger inzicht bieden. Datamanagement en -architectuur zorgen voor een goed fundament van goed geïntegreerde en gestructureerde data die op die plek aanwezig zijn waar de AI-systemen het nodig hebben.
Metadata: De Gids voor AI
Metadata, of data over data, speelt een sleutelrol in AI en in alle bovenstaande datamanagementdisciplines. Metadata levert essentiële informatie over de betekenis, bron, structuur, de gevoeligheid en het gebruik van data. Deze informatie is cruciaal voor AI-systemen en -modellen om data correct te interpreteren en te verwerken. Datamanagement draagt zorg voor goed beheerde metadata. Deze maken het voor AI-systemen weer mogelijk om deze data efficiënter en effectiever te gebruiken.
Conclusie
Datamanagement is cruciaal voor het succes van AI. Het biedt de fundamenten waarop betrouwbare, ethische en effectieve AI-systemen gebouwd kunnen worden. Van datakwaliteit tot data-integratie, elk aspect van datamanagement draagt bij aan het versterken van AI-toepassingen. Het is daarom van belang dat organisaties een strategische en holistische benadering van datamanagement hanteren om het volledige potentieel van AI te benutten. DAMA-DMBOK biedt daarbij het noodzakelijke houvast.
