Stop met datamagie. Start data management.

De afgelopen jaren hoor ik het steeds vaker. Data as an asset. Datagedreven werken. AI als versneller van alles wat we doen. De belofte is groots: als we onze data maar slim genoeg inzetten, openen zich ongekende mogelijkheden voor de toekomst. Betere besluiten, slimmere processen, meer innovatie. Soms lijkt het alsof data vanzelf goud wordt, zolang we er maar hard genoeg in geloven.

In mijn eigen werk zie ik echter een hardnekkige werkelijkheid die hier vaak aan voorbijgaat. We verwachten wonderen van de data die we hebben, maar staan te weinig stil bij de kwaliteit van die data. En dat is opmerkelijk, zeker op senior niveau. Want in vrijwel elk ander domein begrijpen we instinctief dat de kwaliteit van het eindproduct direct samenhangt met de kwaliteit van de ingrediënten.

De illusie van magische data.

Het idee dat data vanzelf waarde oplevert is verleidelijk. Zeker wanneer nieuwe technologieën zoals AI en geavanceerde analytics worden geïntroduceerd. Dan ontstaat al snel het beeld dat tooling en modellen onze problemen gaan oplossen. Alsof een slimme algoritmische laag kan compenseren voor rommelige, onvolledige of slecht begrepen data.

Maar data werkt niet zo. Data is geen abstracte grondstof die automatisch beter wordt als je er harder op rekent. Data is een afspiegeling van processen, keuzes, definities en gedrag binnen een organisatie. En als die basis wankel is, dan worden de uitkomsten dat ook — hoe geavanceerd de techniek ook is.

De fabriek zonder goede grondstoffen

Vergelijk het met een industrieel productieproces. Stel je een fabriek voor die hoogwaardige machines heeft, een strak ingerichte productielijn en een ervaren team. Maar de grondstoffen die binnenkomen verschillen per batch van samenstelling, kwaliteit en specificatie. Niemand zal dan verbaasd zijn dat het eindproduct onvoorspelbaar is.

Geen enkele productmanager of engineer zou accepteren dat de input structureel van wisselende kwaliteit is, terwijl er wel harde eisen worden gesteld aan het eindproduct. Toch doen we dat in data- en AI-trajecten voortdurend. We eisen nauwkeurige inzichten, betrouwbare voorspellingen en uitlegbare beslissingen, terwijl de onderliggende data vaak niet eenduidig, niet compleet of niet actueel is.

Het sterrenrestaurant en de data-keuken

Een ander beeld dat ik vaak gebruik, is dat van een sterrenrestaurant. Je kunt de beste chef ter wereld hebben, met een perfecte keuken en een verfijnde techniek. Maar als de ingrediënten middelmatig zijn, zal het gerecht dat ook zijn. Sterker nog: hoe verfijnder het gerecht, hoe zichtbaarder de kwaliteit van de ingrediënten wordt.

Dat geldt ook voor data en AI. Hoe geavanceerder de toepassing, hoe groter de afhankelijkheid van goede data. AI versterkt wat er al is. Slechte data wordt niet beter door AI — het wordt alleen sneller, schaalbaarder en overtuigender fout.

Continu verbeteren in plaats van hopen op magie

Als we echt willen profiteren van de mogelijkheden die data en AI bieden, dan moeten we onze aandacht verleggen van alleen de output naar de input. Van dashboards naar datakwaliteit. Van modellen naar betekenis. Van eenmalige opschoningen naar continu verbeteren.

Net als in een fabriek of een sterrenkeuken is kwaliteit geen project, maar een discipline. Het is iets wat je elke dag doet, bijstuurt en bewaakt. Pas dan ontstaat er een stevige basis waarop AI-toepassingen niet alleen slim, maar ook betrouwbaar en verantwoord zijn.

Tot slot

Data kan een waardevol asset zijn. Datagedreven werken kan enorme kansen bieden. Maar alleen als we bereid zijn om net zo kritisch te zijn op onze data als op elk ander basismateriaal dat we gebruiken. Wie blijft investeren in betere ingrediënten, vergroot niet alleen de kwaliteit van vandaag, maar bouwt ook aan de mogelijkheden van morgen.

Misschien zit daar wel de echte belofte van data en AI: niet in het najagen van wonderen, maar in het consequent verbeteren van de basis waarop alles rust.