LinkedInยทThursday, 13 August 2026ยท14d ago
๐๐ ๐๐๐ ๐ข๐ง๐ญ ๐ง๐ข๐๐ญ ๐๐ข๐ฃ ๐๐๐ง ๐ฆ๐จ๐๐๐ฅ. ๐๐ ๐๐๐ ๐ข๐ง๐ญ ๐๐ข๐ฃ ๐๐ ๐ค๐ฐ๐๐ฅ๐ข๐ญ๐๐ข๐ญ ๐๐ง ๐ฌ๐ญ๐ซ๐ฎ๐๐ญ๐ฎ๐ฎ๐ซ ๐ฏ๐๐ง ๐ฃ๐โฆ
Intodata Belgi
1,517 followers
๐๐ ๐๐๐ ๐ข๐ง๐ญ ๐ง๐ข๐๐ญ ๐๐ข๐ฃ ๐๐๐ง ๐ฆ๐จ๐๐๐ฅ.
๐๐ ๐๐๐ ๐ข๐ง๐ญ ๐๐ข๐ฃ ๐๐ ๐ค๐ฐ๐๐ฅ๐ข๐ญ๐๐ข๐ญ ๐๐ง ๐ฌ๐ญ๐ซ๐ฎ๐๐ญ๐ฎ๐ฎ๐ซ ๐ฏ๐๐ง ๐ฃ๐ ๐๐๐ญ๐.
Veel organisaties kijken vandaag naar AI als een volgende stap.
Maar in de praktijk blijkt vaak dat de grootste uitdaging niet in de tooling zit.
Wel in de onderliggende databasis.
Data komt uit verschillende bronnen: CRM, ERP, Excel, databanken, APIโs, mailboxen, noem maar op.
En die bronnen spreken zelden perfect dezelfde taal.
Velden zijn anders ingevuld.
Definities verschillen.
Relaties zijn niet altijd duidelijk.
En dezelfde informatie bestaat vaak op meerdere plaatsen tegelijk.
Voor rapportering is dat al een uitdaging.
Voor AI wordt het een fundamenteel risico.
Want AI werkt niet alleen op basis van beschikbare data,
maar ook op basis van de ๐ค๐ฐ๐๐ฅ๐ข๐ญ๐๐ข๐ญ, ๐๐จ๐ง๐ญ๐๐ฑ๐ญ ๐๐ง ๐ฌ๐ญ๐ซ๐ฎ๐๐ญ๐ฎ๐ฎ๐ซ ๐๐ซ๐ฏ๐๐ง.
Daarom begint een volwassen AI-aanpak niet bij prompts of modellen, maar bij een paar essentiรซle vragen:
โ Is onze data correct en volledig?
โ Is duidelijk welke bron leidend is?
โ Zit onze data logisch gestructureerd?
โ Is het datamodel helder genoeg om verbanden correct te begrijpen?
Zonder die basis wordt AI geen versneller.
Het vergroot vooral uit wat vandaag al fout loopt.
Zie je nu al vreemde resultaten in rapporteringen?
Moet iemand regelmatig data manueel corrigeren?
Zijn er cijfers die je toch nog even in Excel controleert omdat je ze niet helemaal vertrouwt?
Dan heb je eigenlijk je antwoord al.
๐๐ ๐ ๐๐๐ญ ๐๐ข๐ ๐จ๐ง๐ณ๐๐ค๐๐ซ๐ก๐๐ข๐ ๐ง๐ข๐๐ญ ๐จ๐ฉ๐ฅ๐จ๐ฌ๐ฌ๐๐ง. ๐๐๐ญ ๐ ๐๐๐ญ ๐๐ซ๐จ๐ฉ ๐ฏ๐จ๐จ๐ซ๐ญ๐๐จ๐ฎ๐ฐ๐๐ง.
Dus misschien is de eerste vraag niet:
"๐พ๐๐ ๐๐๐๐๐๐ ๐๐ ๐๐๐ ๐จ๐ฐ ๐
๐๐๐?"
Maar wel:
"๐๐๐ซ๐ญ๐ซ๐จ๐ฎ๐ฐ๐๐ง ๐ฐ๐ ๐จ๐ง๐ณ๐ ๐๐๐ญ๐ ๐ฏ๐๐ง๐๐๐๐ ๐ ๐๐ง๐จ๐๐ ๐จ๐ฆ ๐๐ ๐๐ซ๐จ๐ฉ ๐ฅ๐จ๐ฌ ๐ญ๐ ๐ฅ๐๐ญ๐๐ง?"
Is het antwoord โ๐๐๐๐ ๐๐๐๐๐๐
โ?
Dan ligt je eerste AI-project misschien niet bij AI.
Maar bij je data.
#DataDonderdag #IntoData #AI #DataQuality #DataGovernance #DataStructure #DataIntegration
Cross-referenced
Related on the wire
AI hoeft mensen niet te vervangen om een groot verschil te maken. Bij Huntsmen verloren recruiters veel tijd aan het vergelijken van cvโsโฆ
We zijn vanuit IntoData bijzonder blij met dit partnership met GS1 Belgium & Luxembourg. ๐ค Een samenwerking die perfect aansluit bij onzeโฆ
โ๐๐ฎ๐ ๐๐ฒ๐ฒ๐ ๐๐ฎ๐ป.โ Marketing zoekt het juiste productgewicht. Het magazijn heeft afmetingen nodig. Sales vraagt naar de actueleโฆ
๐๐ซ๐จ๐๐ฎ๐๐ญ๐๐๐ญ๐ ๐ก๐จ๐๐๐ญ ๐ ๐๐๐ง ๐ฐ๐๐ค๐๐ฅ๐ข๐ฃ๐ค๐ฌ๐ ๐ณ๐จ๐๐ค๐ญ๐จ๐๐ก๐ญ ๐ญ๐ ๐ณ๐ข๐ฃ๐ง. Wie is verantwoordelijk voor deโฆ
Een PDF openen, wat copy-pasten en klaarโฆ toch? Tot je merkt dat de accenten anders staan, claims ergens verderop verstopt zitten en รฉรฉnโฆ
๐๐๐ต๐ฒ๐ฒ๐๐ฎ๐ป ๐ถ๐ ๐ป๐ ๐ผ๐ผ๐ธ ๐ผ๐ณ๐ณ๐ถ๐ฐ๐ถ๐ฒ๐ฒ๐น ๐ฒ๐ฒ๐ป ๐๐๐ด๐ฒ๐ป๐ฒ๐ฒ๐ฟ. ๐ โ Binnen IntoMatic en IntoData is Atheesan Murgesu alโฆ