Is Je Data AI-Ready? (De 10-Punten Checklist)

Wil je AI succesvol inzetten in jouw organisatie? Dan moet je data eerst AI-ready zijn. Deze 10-punten checklist helpt je bepalen of jouw data klaar is voor AI-implementatie.

Waarom AI-ready data belangrijk is

80% van AI-projecten faalt niet door slechte AI-technologie, maar door slechte data. AI werkt alleen als de data waarop het getraind wordt van hoge kwaliteit is. Garbage in, garbage out - dat geldt zeker voor AI.

De kosten van niet-AI-ready data:

• AI-modellen geven verkeerde resultaten
• Vertrouwen in AI daalt
• Projecten worden stopgezet
• Investeringen gaan verloren
• Reputatieschade

De voordelen van AI-ready data:

• Betrouwbare AI-resultaten
• Snellere AI-implementatie
• Hogere ROI op AI-investeringen
• Betere business beslissingen
• Concurrentievoordeel

De 10-punten AI-Ready Checklist

Gebruik deze checklist om te bepalen of jouw data klaar is voor AI. Beantwoord elke vraag met Ja/Nee/Deels.

1. Is je data volledig?

Vraag: Hebben alle kritische velden een hoge volledigheid (>90%)?

Waarom belangrijk: AI-modellen hebben complete data nodig om betrouwbare patronen te herkennen. Incomplete data leidt tot bias en onbetrouwbare resultaten.

Hoe te checken:

• Bereken percentage ingevulde velden per kritisch veld
• Target: >90% voor kritische velden

• 95% voor compliance-gerelateerde velden

Voorbeeld:

• Klantnaam: 98% volledig ✓
• E-mail: 95% volledig ✓
• Telefoonnummer: 70% volledig ✗
• Adres: 92% volledig ✓

Actie als niet voldoende:

1. Identificeer velden met lage volledigheid
2. Maak velden verplicht bij nieuwe records
3. Vul bestaande records aan waar mogelijk
4. Implementeer validatie bij invoer

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

2. Is je data accuraat?

Vraag: Klopt je data met de werkelijkheid? Zijn er geen systematische fouten?

Waarom belangrijk: AI leert van je data. Als je data onjuist is, leert AI verkeerde patronen. Dit leidt tot verkeerde voorspellingen en beslissingen.

Hoe te checken:

• Sample check: vergelijk data met werkelijkheid
• Check voor systematische fouten (bijv. alle datums in verkeerd format)
• Verifieer kritische velden met externe bronnen waar mogelijk

Voorbeelden van accuracy problemen:

• Klantadressen die niet meer kloppen (verhuizingen)
• Productprijzen die verouderd zijn
• Contactpersonen die niet meer bij bedrijf werken
• Categorieën die verkeerd gelabeld zijn

Actie als niet voldoende:

1. Identificeer bronnen van inaccurate data
2. Implementeer verificatie processen
3. Stel update-frequenties per dataset
4. Automatiseer waar mogelijk (bijv. adresvalidatie)

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

3. Is je data consistent?

Vraag: Zijn dezelfde gegevens overal hetzelfde? Geen conflicterende informatie tussen systemen?

Waarom belangrijk: AI-modellen verwachten consistente data. Verschillende formats of waarden voor hetzelfde concept verwarren het model en leiden tot slechte resultaten.

Hoe te checken:

• Vergelijk dezelfde entiteit tussen systemen
• Check voor verschillende formats (bijv. telefoonnummers)
• Identificeer conflicterende waarden

Voorbeelden van consistency problemen:

• Telefoonnummer: +31612345678 in CRM, 0612345678 in boekhouding
• Klantnaam: "Jan Jansen" in systeem A, "J. Jansen" in systeem B
• Productcategorie: "Electronica" vs "Elektronica"
• Datum format: DD-MM-YYYY vs YYYY-MM-DD

Actie als niet voldoende:

1. Normaliseer formats (bijv. alle telefoonnummers naar +31 format)
2. Creëer master data lijsten (bijv. productcategorieën)
3. Implementeer data integratie tussen systemen
4. Stel data governance regels op

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

4. Is je data actueel?

Vraag: Is je data up-to-date? Hoe oud is de gemiddelde record?

Waarom belangrijk: AI-modellen leren van historische patronen, maar moeten ook actuele data hebben. Verouderde data leidt tot verouderde inzichten en voorspellingen.

Hoe te checken:

• Bereken gemiddelde leeftijd van records
• Check laatste update datum per dataset
• Identificeer verouderde records

Richtlijnen per use case:

Real-time AI (bijv. fraud detection):

• Data moet < 1 dag oud zijn
• Real-time updates vereist

Operationele AI (bijv. aanbevelingen):

• Data moet < 1 maand oud zijn
• Wekelijkse updates voldoende

Analytische AI (bijv. trend analyse):

• Data kan 3-6 maanden oud zijn
• Maandelijkse updates voldoende

Voorbeeld:

• 60% van klantrecords < 3 maanden oud ✓
• 30% van klantrecords 3-12 maanden oud ⚠️
• 10% van klantrecords > 12 maanden oud ✗

Actie als niet voldoende:

1. Stel update-frequenties per dataset
2. Implementeer automatische updates waar mogelijk
3. Verifieer oude records bij contact
4. Archiveer of verwijder zeer verouderde data

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

5. Zijn er geen duplicaten?

Vraag: Heeft elke entiteit (klant, product, order) maar één record? Geen dubbele records?

Waarom belangrijk: Duplicaten verwarren AI-modellen. Het model ziet dezelfde entiteit als verschillende entiteiten, wat leidt tot verkeerde patronen en voorspellingen.

Hoe te checken:

• Zoek exacte duplicaten (zelfde identifier)
• Zoek mogelijke duplicaten (vergelijkbare namen/emails)
• Bereken duplicaten percentage

Voorbeelden:

• Klant "Jan Jansen" komt 3x voor met verschillende e-mails
• Product "Laptop Dell XPS" komt 2x voor met verschillende SKU's
• Order #12345 komt 2x voor (fout in import)

Acceptabele duplicaten rate:

• < 2%: Goed
• 2-5%: Redelijk (opschonen)
• 5-10%: Matig (actie nodig)

• 10%: Problematisch (directe actie)

Actie als niet voldoende:

1. Identificeer alle duplicaten
2. Merge duplicaten (behoud beste record)
3. Implementeer duplicaat-check bij invoer
4. Regelmatige deduplicatie runs

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

6. Is je data gestructureerd?

Vraag: Is je data in een gestructureerd format (database, CSV, JSON)? Geen ongestructureerde data in Word docs of PDF's?

Waarom belangrijk: AI-modellen werken met gestructureerde data. Ongestructureerde data (tekst in Word, tabellen in PDF) moet eerst geëxtraheerd worden, wat tijd kost en fouten introduceert.

Hoe te checken:

• Waar zit je data? (Database, Excel, Word, PDF, e-mail?)
• Is data in standaard format? (CSV, JSON, database tabel)
• Kan data automatisch gelezen worden?

Voorbeelden:

Gestructureerd (goed):

• Database tabellen
• CSV bestanden
• JSON bestanden
• API endpoints
• Excel met vaste structuur

Ongestructureerd (probleem):

• Data in Word documenten
• Tabellen in PDF bestanden
• Informatie in e-mail threads
• Notities in verschillende formaten
• Screenshots van data

Actie als niet voldoende:

1. Migreer data naar gestructureerd format
2. Automatiseer data extractie waar mogelijk
3. Stel data standaarden op
4. Train team op gestructureerde data opslag

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

7. Is je data geïntegreerd?

Vraag: Komt je data uit één bron, of zit het verspreid over meerdere systemen?

Waarom belangrijk: AI-modellen hebben een compleet beeld nodig. Data in silo's betekent incomplete informatie, wat leidt tot slechte AI-resultaten.

Hoe te checken:

• Hoeveel systemen bevatten relevante data?
• Is er één "single source of truth"?
• Wordt data automatisch gesynchroniseerd?

Voorbeeld situatie:

• Klantdata in CRM
• Orderdata in webshop systeem
• Betalingsdata in boekhouding
• Marketing data in e-mail tool
• Probleem: Geen integratie, AI ziet niet compleet plaatje

Ideale situatie:

• Alle data in één data warehouse
• Of: Automatische synchronisatie tussen systemen
• Of: API integraties die real-time data delen

Actie als niet voldoende:

1. Breng alle databronnen in kaart
2. Identificeer welke data waar nodig is
3. Implementeer data integratie (ETL proces)
4. Creëer single source of truth

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

8. Is je data gelabeld en gecategoriseerd?

Vraag: Heeft je data labels, categorieën of tags? Is het duidelijk wat elke record betekent?

Waarom belangrijk: Voor supervised learning (de meeste AI-toepassingen) heb je gelabelde data nodig. Zonder labels kan AI niet leren wat goed of fout is.

Hoe te checken:

• Hebben producten duidelijke categorieën?
• Zijn orders gelabeld (bijv. succesvol/geannuleerd)?
• Zijn klanten gecategoriseerd (bijv. segment, type)?
• Zijn er metadata velden?

Voorbeelden:

Goed gelabeld:

• Producten met categorie, subcategorie, tags
• Orders met status (pending, completed, cancelled)
• Klanten met segment (A, B, C) en type (B2B, B2C)
• Support tickets met categorie en prioriteit

Slecht gelabeld:

• Producten zonder categorie
• Orders zonder status
• Klanten zonder segmentering
• Geen metadata beschikbaar

Actie als niet voldoende:

1. Voeg labels toe aan bestaande data
2. Implementeer labeling bij nieuwe records
3. Creëer taxonomie (categorie structuur)
4. Train team op consistent labeling

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

9. Heb je voldoende data volume?

Vraag: Heb je genoeg data om AI te trainen? (Minimaal 1000+ records voor simpele modellen, 10.000+ voor complexe modellen)

Waarom belangrijk: AI-modellen hebben data nodig om te leren. Te weinig data = model kan geen patronen herkennen = slechte resultaten.

Hoe te checken:

• Tel aantal records per dataset
• Check of je voldoende voorbeelden per categorie hebt
• Bepaal welk AI-model je wilt gebruiken (vereist verschillende volumes)

Richtlijnen:

Simpele modellen (bijv. classificatie):

• Minimum: 1.000 records
• Aanbevolen: 5.000+ records
• Per categorie: minimaal 100 voorbeelden

Complexe modellen (bijv. deep learning):

• Minimum: 10.000 records
• Aanbevolen: 50.000+ records
• Per categorie: minimaal 1.000 voorbeelden

Voorbeeld:

• Klantdata: 15.000 records ✓ (genoeg voor simpele modellen)
• Orders: 50.000 records ✓ (genoeg voor complexe modellen)
• Product reviews: 500 records ✗ (te weinig)

Actie als niet voldoende:

1. Verzamel meer data (historisch, externe bronnen)
2. Start met simpelere AI-modellen die minder data nodig hebben
3. Gebruik data augmentation technieken
4. Overweeg transfer learning (gebruik pre-trained modellen)

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

10. Is er data governance?

Vraag: Zijn er duidelijke regels over wie verantwoordelijk is voor data? Zijn er processen voor data kwaliteit?

Waarom belangrijk: Zonder governance verslechtert data kwaliteit over tijd. AI-modellen die getraind worden op slechter wordende data geven steeds slechtere resultaten.

Hoe te checken:

• Is er een data owner per dataset?
• Zijn er data definities en standaarden?
• Zijn er processen voor data kwaliteit?
• Wordt data kwaliteit gemonitord?

Elementen van data governance:

Data ownership:

• Wie is verantwoordelijk voor welke data?
• Wie mag data wijzigen?
• Wie beslist over data standaarden?

Data definities:

• Wat betekent elk veld?
• Wat zijn de geldige waarden?
• Wat zijn de business rules?

Data processen:

• Hoe wordt data ingevoerd?
• Hoe wordt data gevalideerd?
• Hoe wordt data bijgewerkt?
• Hoe wordt data gearchiveerd?

Data monitoring:

• Wordt data kwaliteit gemeten?
• Zijn er alerts bij problemen?
• Worden problemen opgelost?

Actie als niet voldoende:

1. Wijs data owners toe
2. Documenteer data definities
3. Stel data standaarden op
4. Implementeer data kwaliteit monitoring
5. Creëer data governance proces

Score: Ja = 2 punten, Deels = 1 punt, Nee = 0 punten

Je AI-Ready Score Berekenen

Tel je punten op:

• 18-20 punten: Uitstekend! Je data is AI-ready. Je kunt direct starten met AI-implementatie.
• 14-17 punten: Goed! Je data is bijna AI-ready. Los eerst de belangrijkste problemen op voordat je start.
• 10-13 punten: Matig. Je data heeft verbetering nodig voordat je AI kunt inzetten. Maak een actieplan.
• 0-9 punten: Niet AI-ready. Focus eerst op data kwaliteit voordat je aan AI denkt.

Actieplan: Van Niet-Ready naar AI-Ready

Fase 1: Quick Wins (Week 1-2)

Focus op snelle verbeteringen:

• Verwijder duplicaten
• Normaliseer formats
• Vul kritische lege velden aan

Fase 2: Structuur (Week 3-4)

Breng structuur aan:

• Migreer ongestructureerde data
• Creëer data integratie
• Implementeer labeling

Fase 3: Governance (Maand 2-3)

Zet governance op:

• Wijs data owners toe
• Documenteer definities
• Stel processen op

Fase 4: Monitoring (Maand 3+)

Blijf monitoren:

• Meet data kwaliteit regelmatig
• Los problemen direct op
• Onderhoud data standaarden

Real-World Voorbeeld: Van Niet-Ready naar AI-Ready

Situatie: E-commerce bedrijf wil AI inzetten voor productaanbevelingen.

Start situatie (Score: 8/20):

• ✗ Volledigheid: 60% (veel incomplete productdata)
• ✗ Accuraatheid: Veel verouderde prijzen
• ✗ Consistentie: Verschillende categorie namen
• ✗ Actualiteit: 40% data > 1 jaar oud
• ✗ Duplicaten: 15% duplicaten
• ✗ Gestructureerd: Mix van database en Excel
• ✗ Geïntegreerd: Data in 3 verschillende systemen
• ✗ Gelabeld: Geen consistente categorieën
• ✗ Volume: 2.000 producten (voldoende)
• ✗ Governance: Geen duidelijke processen

Na 3 maanden verbetering (Score: 16/20):

• ✓ Volledigheid: 92% (productdata compleet gemaakt)
• ✓ Accuraatheid: Automatische prijs updates
• ✓ Consistentie: Gestandaardiseerde categorieën
• ✓ Actualiteit: 80% data < 6 maanden oud
• ✓ Duplicaten: 2% (gededupliceerd)
• ✓ Gestructureerd: Alles in database
• ✓ Geïntegreerd: Data warehouse met alle bronnen
• ✓ Gelabeld: Consistente productcategorieën
• ✓ Volume: 2.000 producten (voldoende)
• ⚠️ Governance: Basis processen opgezet

Resultaat: AI-implementatie kon starten. Binnen 4 weken was productaanbeveling AI live en gaf betrouwbare resultaten.

Veelgemaakte Vragen

Moet ik alle 10 punten perfect hebben?

Antwoord: Nee, maar je moet wel minimaal 14 punten scoren (70%) voordat je AI kunt inzetten. Focus eerst op de punten met de grootste impact.

Welke punten zijn het belangrijkst?

Antwoord: Voor de meeste AI-use cases zijn dit de top 3:

1. Data volledigheid (punt 1)
2. Data integratie (punt 7)
3. Data labeling (punt 8)

Hoe lang duurt het om AI-ready te worden?

Antwoord: Afhankelijk van je start situatie:

• Goede basis (12+ punten): 4-8 weken
• Matige basis (8-11 punten): 2-3 maanden
• Slechte basis (<8 punten): 3-6 maanden

Kan ik AI gebruiken met niet-AI-ready data?

Antwoord: Technisch wel, maar resultaten zullen slecht zijn. Je zult veel tijd besteden aan data-opschoning tijdens het project. Beter: eerst data op orde, dan AI.

Moet ik alles zelf doen?

Antwoord: Nee, je kunt hulp inschakelen van data consultancy zoals Data Dock. Wij helpen je data AI-ready te maken binnen 2-4 weken.

Aan de Slag

Klaar om je data AI-ready te maken? Start vandaag:

1. Doe de checklist (vandaag, 15 minuten)
2. Bereken je score (vandaag)
3. Maak een actieplan (deze week)
4. Start met quick wins (deze week)
5. Monitor vooruitgang (maandelijks)

Hulp nodig? Plan een vrijblijvend gesprek en we helpen je data AI-ready te maken. Binnen 2-4 weken heb je een actieplan en kun je starten met AI-implementatie.

Je data is de basis voor AI-succes. Zorg dat je data AI-ready is voordat je start met AI-implementatie. Deze checklist helpt je bepalen waar je staat en wat je moet verbeteren.