Data Kwaliteit: Het Fundament van Succesvolle AI
Gepubliceerd op 28 October 2024
"Onze AI werkt niet goed." Dit horen we vaak. En bijna altijd is het antwoord: "Het ligt niet aan de AI, maar aan je data."
Garbage in, garbage out - dit gezegde is bij AI letterlijk waar. De beste ML-modellen presteren slecht met slechte data. En andersom: middelmatige modellen presteren uitstekend met kwalitatieve data.
In dit artikel leer je wat datakwaliteit betekent, hoe je slechte data herkent, en vooral: hoe je datakwaliteit structureel verbetert en borgt.
💡 Dit artikel is onderdeel van onze complete gids over AI Procesoptimalisatie. Bekijk het volledige traject en implementatie-tips.
Wat is Datakwaliteit? 6 Dimensies
Datakwaliteit is niet één ding. Het bestaat uit zes kritieke dimensies:
1. Volledigheid (Completeness)
Wat: Zijn alle vereiste velden ingevuld?
Voorbeeld slechte data:
Klantrecords zonder e-mailadres
Facturen zonder leverancier-ID
Orders zonder afleveradres
Impact op AI: ML-modellen kunnen geen voorspellingen maken zonder complete input. 30% missing data = 30% lagere accuratesse.
2. Actualiteit (Timeliness)
Wat: Is de data up-to-date?
Voorbeeld slechte data:
Klantdata met verouderde adressen
Voorraadniveaus die 1x per week updaten (ipv realtime)
Prijslijsten van vorig jaar
Impact op AI: Voorspellingen gebaseerd op verouderde patronen zijn waardeloos. Vooral bij dynamische processen (voorraad, prijzen, vraag).
3. Consistentie (Consistency)
Wat: Is dezelfde data hetzelfde weergegeven in alle systemen?
Voorbeeld slechte data:
Klant "Jansen B.V." vs "B.V. Jansen" vs "Jansen" (3× hetzelfde bedrijf)
Datum als "28-10-2025" vs "2025-10-28" vs "28 okt 2025"
Product "XL" in ERP vs "Extra Large" in webshop
Impact op AI: ML ziet dit als drie verschillende entiteiten, waardoor patronen gemist worden en accuratesse daalt.
4. Nauwkeurigheid (Accuracy)
Wat: Klopt de data met de werkelijkheid?
Voorbeeld slechte data:
Typo's in adressen (levering mislukt)
Verkeerde productcodes (fout item verzonden)
E-mail bounce rates > 20% (foute e-mails)
Impact op AI: Modellen leren van fouten en nemen die over. "Garbage in, garbage out".
5. Relevantie (Relevancy)
Wat: Is deze data relevant voor het doel?
Voorbeeld slechte data:
ML-model voorspelt vraag, maar gebruikt data van 10 jaar geleden (niet meer relevant)
Lead scoring met data van prospects die nooit klant werden
Inclusief test-data of intern gebruik in trainingsset
Impact op AI: Model leert de verkeerde patronen en voorspellingen kloppen niet met huidige situatie.
6. Toegankelijkheid (Accessibility)
Wat: Kan de data bereikt en gebruikt worden wanneer nodig?
Voorbeeld slechte data:
Data zit in 8 verschillende systemen zonder integratie
Excel-sheets op lokale harde schijven
Legacy systemen zonder API
Impact op AI: Als data niet toegankelijk is, kan AI er niet mee werken. Punt.
Symptomen van Slechte Data: Herken je dit?
Hoe weet je of jouw data een probleem is? Deze symptomen zijn alarmsignalen:
🚨 AI-modellen presteren slecht
ML-accuratesse < 70% terwijl benchmark 85%+ is
Voorspellingen kloppen niet met werkelijkheid
Model presteert goed in test, maar slecht in productie ("model drift")
🚨 Gebruikers vertrouwen de output niet
"Dat kan niet kloppen" - medewerkers checken alles handmatig
Lage user adoption (AI wordt niet gebruikt)
Veel uitzonderingen en handmatige correcties
🚨 Integraties falen
RPA-bots breken omdat data onverwacht formaat heeft
API-calls falen door missende verplichte velden
Synchronisatie tussen systemen loopt vast
🚨 Dashboards/rapportages kloppen niet
Cijfers verschillen per systeem
MT vraagt: "Welk cijfer is nou waar?"
Rapporten worden handmatig "gecorrigeerd" voordat ze gedeeld worden
Data-Audit Uitvoeren: 5-Stappenplan
Voordat je AI implementeert, doe een grondige data-audit. Hier is hoe:
Stap 1: Inventariseer databronnen
Wat: Lijst alle systemen met relevante data
Checklist:'
ERP, CRM, webshop, DMS, e-mail
Excel-sheets, Access-databases, lokale drives
Legacy systemen, cloud apps
Wie is eigenaar? Wie heeft toegang?
Stap 2: Controleer volledigheid
Wat: Meet percentage missing/null values per veld
Tool: SQL-query of Excel Power Query
Voorbeeld:'
Klant-tabel: 1.200 records
- E-mail: 180 null → 15% missing
- Telefoon: 450 null → 38% missing
- Sector: 900 null → 75% missing ⚠️
Norm: Voor kritieke velden: < 5% missing. Voor ML-features: < 15%.
Stap 3: Test nauwkeurigheid
Wat: Sample 100 random records en valideer handmatig
Checks:'
Kloppen adressen? (test via Google Maps)
Zijn e-mails geldig? (syntax check + bounce check)
Kloppen bedragen met facturen?
Zijn productcodes juist gekoppeld?
Norm: > 95% accuraat voor kritieke data.
Stap 4: Check consistentie
Wat: Zoek duplicaten en variaties
SQL-queries:'
Vind klanten met zelfde e-mail maar andere naam
Vind producten met vergelijkbare naam (fuzzy matching)
Check of datum-formaten consistent zijn
Norm: < 2% duplicaten, alle dateformats hetzelfde.
Stap 5: Analyseer actualiteit
Wat: Wanneer is data laatst geüpdatet?
Checks:'
Check "last_modified" timestamps
Zijn er records > 2 jaar oud zonder updates? (vermoedelijk verouderd)
Hoe vaak updaten kritieke velden? (realtime, dagelijks, wekelijks?)
Norm: Afhankelijk van proces. Voorraad = realtime, klantdata = maandelijks OK.
Data Governance Opzetten: Borgen van Kwaliteit
Een eenmalige opschoonronde is niet genoeg. Je hebt structurele governance nodig.
1. Wijs Data Owners aan
Wie: Eén persoon verantwoordelijk per dataset (klanten, producten, financieel)
Rol: Bewaakt kwaliteit, lost issues op, keurt wijzigingen goed
Tip: Maak dit onderdeel van functieomschrijving + KPIs
2. Definieer Data Standards
Documenteer HOE data moet:
Bedrijfsnaam: Voluit, zonder afkortingen, inclusief rechtsvorm
Datum: YYYY-MM-DD (ISO 8601)
Bedrag: Altijd 2 decimalen, punt als separator (1234.56)
Status: Gebruik vaste waardelijst (geen vrije invoer)
3. Automatiseer Validatie
Bouw checks in je systemen:
Verplichte velden - kan niet opslaan zonder
Format validatie - e-mail moet @ hebben, postcode moet patroon volgen
Range checks - bedrag kan niet negatief, datum niet in toekomst
Duplicate detection - waarschuwing als klant al bestaat
4. Monitor Realtime
Dashboard met datakwaliteit-KPIs:
Metric | Target | Huidig |
|---|---|---|
% Complete records | > 95% | 87% ⚠️ |
% Accurate records | > 98% | 96% 🟡 |
Duplicaten | < 1% | 0.3% ✅ |
Data freshness (gem. days) | < 7 | 4 ✅ |
Alerting wanneer metrics onder target komen.
5. AVG-Compliance Borgen
AI en data governance = automatisch AVG-discussie:
Minimalisatie - verzamel alleen data die je nodig hebt
Bewaartermijn - verwijder oude data automatisch
Toegangsrechten - niet iedereen hoeft alles te zien
Traceability - log wie wat wanneer heeft gewijzigd
Right to be forgotten - proces om klantdata compleet te verwijderen
Praktisch Stappenplan: Van Chaos naar Kwaliteit
Hoe pak je dit aan in je organisatie?
Week 1-2: Quick Scan
Inventariseer databronnen
Voer data-audit uit (stappen 1-5)
Prioriteer: welke data is kritiek voor AI?
Week 3-6: Opschonen
Merge duplicaten (tools: Dedupe.io, Fuzzy Lookup)
Standaardiseer formats (datum, naam, adres)
Vul missende kritieke velden aan
Verwijder obsolete records
Week 7-10: Governance Implementeren
Wijs data owners aan
Documenteer data standards
Bouw validatieregels in systemen
Setup kwaliteits-dashboard
Week 11+: Continue Verbetering
Wekelijkse review kwaliteits-KPIs
Maandelijkse data owner meetings
Kwartaal: audit & opschoonronde
Train nieuwe medewerkers in data standards
Conclusie: AI is zo goed als je data
De meeste AI-projecten falen niet door slechte algoritmes, maar door slechte data. Investeer eerst in datakwaliteit voordat je AI implementeert - anders bouw je een Ferrari op een zandweg.
Goede data kenmerkt zich door:
✅ Volledigheid (< 5% missing)
✅ Actualiteit (realtime of dagelijks)
✅ Consistentie (standaard formats)
✅ Nauwkeurigheid (> 95% klopt)
✅ Relevantie (past bij doelstelling)
✅ Toegankelijkheid (geïntegreerd, API beschikbaar)
Budget 20-30% van je AI-investering voor data-opschoning en governance. Het loont zich altijd terug.
🚀 Volgende stappen:
Lees onze complete gids over AI Procesoptimalisatie voor het volledige traject
Twijfel over je datakwaliteit? Plan een gratis data-audit - we analyseren samen of je data AI-ready is.