Een data kwaliteit audit meet je data op 5 dimensies, brengt je systeemlandschap in kaart en levert een AI-readiness-scorecard waarmee je AI-traject niet strandt op silo’s of vervuilde records.
AI-projecten falen zelden op het model. Ze falen op de data. CRM-records waarin 45% van de velden leeg is. Een ERP die dagelijks exporteert naar een warehouse dat elke twee dagen ververst. Klantadressen die in drie systemen drie verschillende schrijfwijzen hebben. Dat soort problemen merk je pas als het AI-project al loopt — en dan is het 10x duurder om te fixen dan vooraf.
Een data kwaliteit audit voorkomt dat. In plaats van te hopen dat je datafundament voldoende is, meet je het. Wij scoren je belangrijkste databronnen op vijf dimensies (accuracy, completeness, timeliness, consistency, accessibility), brengen je systeemlandschap in kaart (welke systemen, welke koppelingen, welke silo’s) en leggen dat naast de specifieke eisen van de AI-toepassing die je wilt bouwen. Een RAG-chatbot stelt andere eisen dan een churn-voorspelmodel. Onze rapportage zegt niet "je data is goed" of "je data is slecht" — die scorecard laat per bron en per geplande AI-use-case zien: welke databronnen zijn groen (use-case-ready), welke oranje (verbetering vereist, concrete acties), welke rood (fundamenteel ongeschikt).
Deze audit is bedoeld voor bedrijven die AI serieus nemen en niet met een mislukte pilot willen ontdekken dat het aan de data lag. De meeste opdrachten hebben we binnen 2–3 weken afgerond, inclusief intakegesprek, technische analyse van drie tot zes kernbronnen, systeemlandschapsdiagram, governance-volwassenheidsscore en een geprioriteerde remediation-roadmap. Bedrijven die deze audit vooraf laten uitvoeren, besparen volgens onze eigen projectadministratie gemiddeld 30–40% op de totale AI-implementatiekosten — simpelweg omdat dataproblemen vroeg worden opgelost in plaats van halverwege een traject.
Herkenbare patronen bij MKB en enterprise die AI willen opschalen
AI-pilot faalt en je weet niet of dat aan het model, de data of de infrastructuur ligt
Directie vraagt "zijn we klaar voor AI?" en je hebt geen objectief antwoord
CRM- en ERP-data komt niet overeen; niemand weet welk systeem het systeem-of-record is
Data zit opgesloten in silo’s zonder API-koppeling — AI-use-cases blokkeren op de koppeling, niet op het model
Compliance-trajecten (EU AI Act, DORA) eisen data-governance-documentatie die nu niet bestaat
Zes deliverables die samen je AI-startpunt bepalen
Accuracy, completeness, timeliness, consistency en accessibility — elk op een schaal van 1 tot 5 per kernbron, met concrete voorbeelden van gevonden problemen en branchebenchmark.
Visueel diagram van je datastromen, koppelingen (API, batch, handmatig) en single points of failure. Welk systeem is de bron-of-truth voor welke entiteit? Waar praat niets met niets?
Je geplande AI-toepassingen (RAG-chatbot, voorspelmodel, automatisering) tegen je huidige data gelegd. Groen/oranje/rood per use-case met concrete verbeterstappen per bron.
Eigenaarschap, processen, beleid en monitoring gescoord. Pragmatisch niveau-advies: niet enterprise-bureaucratie, wel werkbare afspraken die vervuiling structureel voorkomen.
Impact-effort-matrix: welke fixes leveren direct AI-waarde, welke zijn no-regret-moves, en welke kun je doorschuiven. Met geschatte doorlooptijd en benodigde capaciteit per actie.
Als je richting hoog-risico-AI-systemen werkt (EU AI Act art. 10), levert de audit data-governance-documentatie die in een compliance-dossier past. Geen losse exercitie later.
Klaar om te kijken wat data kwaliteit audit — ai-readiness van je datafundament voor jou betekent?
Plan een data kwaliteit auditVijf stappen met strakke deadlines en vaste deliverables
Intake & scope — kernbronnen bepalen, geplande AI-use-cases vastleggen, toegang regelen tot systemen en Search Console voor metadata
Technische analyse — datakwaliteits-scoring per bron, systeemlandschap documenteren, koppelingen auditen, governance-interviews met data-eigenaren
Gap-analyse AI-readiness — huidige data naast use-case-eisen leggen, scorecard opbouwen met groen/oranje/rood per combinatie
Rapportage & roadmap — bevindingen, scores, diagrammen, remediation-roadmap met impact-effort-prioritering
Presentatie & overdracht — 90-minuten-sessie met directie, IT en business-owners; vragen beantwoord; roadmap onderschreven
Bekijk de overige adviestrajecten binnen AI Advies
Concreet gefaseerd stappenplan met prioritering, architectuur en governance. Binnen 3-6 weken een uitvoerbaar plan — inclusief business cases per initiatief.
Strategisch compliance-advies voor bestuur en directie: binnen twee weken weet u wat de AI Act concreet voor uw organisatie betekent, welke keuzes nu moeten worden gemaakt, en welke tijdlijn en investering realistisch zijn tot de deadline.
Van ROI-berekening en TCO-analyse tot scenario-modellering en risicomatrix — een financieel document dat je directie in 15 minuten kan lezen en waarop ze kan beslissen.
Een gestructureerde nulmeting op vier dimensies — data, technologie, organisatie en strategie — met scores op een vijfpuntsschaal. Resultaat: u weet waar de zwakke plekken zitten en welke stappen nodig zijn vóórdat AI-implementatie zinvol is.
