AI wordt geprezen als de sleutel tot ongekende zakelijke mogelijkheden. Maar zoals het artikel ‘Bedrijven struikelen over hun chaotische data op weg naar AI-succes’ (FD, 12 oktober 2024) terecht opmerkt, vormt chaotische data een groot obstakel. Wat echter ontbreekt in de discussie, is een kritische reflectie op de fundamentele oorzaken van deze chaos en waarom nieuwe technologieën geen wondermiddel zijn.

Datachaos: meer dan een technisch probleem

De kern van het probleem ligt in wat we ‘dataschuld’ noemen, een concept geïnspireerd door ‘technical debt’ uit softwareontwikkeling. Dataschuld ontstaat wanneer snelle, suboptimale keuzes worden gemaakt die later leiden tot hoge kosten en extra werk. Denk aan ongedefinieerde databetekenissen, gebrekkige kwaliteitsbewaking of dubbele opslag van gegevens.

Het opruimen van deze schuld vraagt veel meer dan technologische upgrades. Het is geen kwestie van overstappen van Excel naar Google Sheets of van Microsoft naar Snowflake. De technologie verandert, maar de onderliggende data blijft hetzelfde – inclusief de chaos.

Waarom dataschuld ontstaat

Het probleem begint bij de misvatting dat datamanagement een technologisch vraagstuk is. Deze fout leidt ertoe dat bestuurders hun ICT-afdelingen verantwoordelijk maken voor het opruimen van dataschuld, terwijl de echte oplossingen liggen in organisatorische afspraken, beleid en accountability. Wie bepaalt welke datakwaliteitseisen gelden? Wie hakt knopen door over definities en processen? Zonder deze antwoorden blijven dataschuld en chaos voortbestaan.

Eigen data, eigen verantwoordelijkheid

De waarde van organisatie-eigen data wordt vaak onderschat. Deze data is uniek en cruciaal voor AI-modellen, maar ook voor primaire bedrijfsprocessen, managementinformatie en compliance. Onbetrouwbare data brengt risico’s en gemiste kansen met zich mee. Voor publieke organisaties zijn de gevolgen nog ernstiger: ontoereikende data kan leiden tot juridische problemen of schadelijke gevolgen voor burgers en bedrijven.

Data managen: een bedrijfsfunctie, geen eenmalige klus

Het wordt tijd dat organisaties data zien als een strategisch bedrijfsmiddel dat continu beheer vereist. Data moet worden gemanaged als een structurele bedrijfsfunctie, vergelijkbaar met Finance of HR. Dit betekent het opstellen van duidelijke verantwoordelijkheden, beleidskaders en processen.

Conclusie: meer dan AI

AI mag dan de drijfveer zijn om dataschuld op te lossen, maar het aanpakken van datachaos levert veel bredere voordelen op. Organisaties die dit inzien, verbeteren niet alleen hun AI-capaciteiten, maar versterken ook hun bedrijfsvoering, risicobeheersing en compliance. En dat is pure winst – zelfs als AI-succes uitblijft.

Wouter van Aerle – Managing Partner Deltiq

---

Een uurtje vrijblijvend sparren met een van onze senior consultants?

Deltiq groeit – kom jij ons team versterken?

---

Meer lezen?

Data Management – een bedrijfsfunctie

Data-strategie of datamanagement-strategie?

---

#Deltiq #CDO #datamanagement #datagovernance #gegevensmanagement #datastrategie