AI is zo goed als de data waarop het draait. Wij beoordelen je data-landschap op kwaliteit, toegankelijkheid en governance — zodat je AI-investering niet strandt op slechte data.
Het is de meest voorkomende valkuil bij AI-projecten: organisaties investeren duizenden euro's in AI-technologie, om er vervolgens achter te komen dat hun data niet op orde is. Incomplete klantrecords, inconsistente productdata, spreadsheets die niet aansluiten op het CRM, en handmatige processen die datafouten introduceren. Het resultaat? Een AI-model dat beslissingen neemt op basis van onbetrouwbare informatie. Garbage in, garbage out.
Een data kwaliteit en infrastructuur audit voorkomt deze kostbare fout. Voordat je een euro investeert in AI, brengen we in kaart hoe je data-landschap eruitziet. Waar wordt data opgeslagen? Hoe stroomt data tussen systemen? Welke kwaliteitsproblemen bestaan er? En hoe volwassen is je data governance?
Bij CleverTech voeren we data audits uit die specifiek gericht zijn op AI-readiness. We kijken niet alleen naar de technische infrastructuur — dat is slechts een deel van het verhaal. We beoordelen ook de organisatorische kant: wie is verantwoordelijk voor datakwaliteit, welke processen zijn er voor datavalidatie, hoe ga je om met master data management, en is er een datastrategie?
De audit omvat een systematische analyse van je belangrijkste databronnen. We beoordelen vijf dimensies van datakwaliteit: volledigheid (ontbreken er velden of records?), nauwkeurigheid (kloppen de waarden?), consistentie (is dezelfde informatie overal gelijk?), actualiteit (hoe oud is de data?) en beschikbaarheid (is de data technisch toegankelijk voor AI-toepassingen?). Per databron scoren we deze dimensies en identificeren we de grootste knelpunten.
Het resultaat is een data readiness rapport met een concrete score per databron, een overzicht van de belangrijkste verbeterpunten, en een geprioriteerd actieplan. We adviseren welke data-issues je moet oplossen voordat je start met AI, welke parallel aangepakt kunnen worden, en welke voor de langere termijn zijn. Want niet alles hoeft perfect te zijn om te starten — maar de basis moet kloppen. Een AI-model dat gebouwd wordt op een solide datafundament levert betrouwbare resultaten. En dat begint met weten waar je staat.
Concrete onderdelen en wat u kunt verwachten
Datakwaliteit is geen binair begrip — je data is niet simpelweg goed of slecht. Wij beoordelen datakwaliteit langs vijf meetbare dimensies. Volledigheid meet het percentage ingevulde velden en records. In de praktijk zien we dat CRM-systemen gemiddeld 40-60% onvolledig zijn — ontbrekende telefoonnummers, lege branchevelden, klantrecords zonder contacthistorie. Nauwkeurigheid meet of de vastgelegde waarden kloppen. Typfouten in e-mailadressen, verouderde functietitels, foutieve productcodes — elke onnauwkeurigheid is een potentiele fout in een AI-voorspelling. Consistentie bekijkt of dezelfde informatie in verschillende systemen overeenkomt. Als een klant in het CRM een ander adres heeft dan in het facturatiesysteem, welk adres gebruikt de AI dan? Actualiteit meet hoe recent de data is bijgewerkt. Beschikbaarheid beoordeelt of de data technisch toegankelijk is via API's, exports of directe database-koppelingen. Per dimensie leveren we een score op een schaal van 1-5, inclusief concrete voorbeelden van gevonden problemen.
Naast datakwaliteit beoordelen we de technische infrastructuur waarop je data draait. We brengen het volledige systeemlandschap in kaart: welke applicaties worden gebruikt, hoe zijn ze gekoppeld, waar zitten de data-silo's, en welke systemen zijn het systeem of record voor welke data? Veel MKB-bedrijven werken met een lappendeken van systemen die in de loop der jaren organisch gegroeid is. Een ERP-systeem voor financien, een apart CRM voor sales, een webshop met eigen klantdata, en Excel-spreadsheets voor alles daartussenin. De koppelingen zijn vaak handmatig of via verouderde integraties die niet real-time werken. We beoordelen welke koppelingen versterkt moeten worden, waar een integratie-laag (middleware) nodig is, en of de infrastructuur geschikt is voor de AI-toepassingen die je voor ogen hebt. Een AI-model dat real-time klantdata nodig heeft, werkt niet als je datawarehouse slechts dagelijks ververst.
Techniek alleen is niet genoeg — zonder goede data governance vervuilt je data continu opnieuw. We beoordelen het volwassenheidsniveau van je data governance op vier aspecten: eigenaarschap (is duidelijk wie verantwoordelijk is voor welke data?), processen (zijn er standaardprocedures voor data-invoer en -validatie?), beleid (is er een datastrategie en databeleid?) en monitoring (wordt datakwaliteit structureel gemeten?). De meeste MKB-bedrijven scoren op data governance een 1 of 2 op een schaal van 5. Dat is geen verwijt — het is de realiteit van groeiende bedrijven waar data governance nooit prioriteit had. Maar voor succesvolle AI-implementatie moet dit minimaal naar een 3. Dat betekent: duidelijke data-eigenaren per domein, gedocumenteerde invoerprocedures, en periodieke datakwaliteitsmetingen. We leveren een pragmatisch governance-framework op maat dat past bij de omvang en cultuur van je organisatie. Geen enterprise-niveau bureaucratie, maar werkbare afspraken die datakwaliteit structureel verbeteren.
Concrete voorbeelden van hoe bedrijven data kwaliteit & infrastructuur audit: de basis voor succesvolle ai inzetten
Antwoorden op veelgestelde vragen over data kwaliteit & infrastructuur audit: de basis voor succesvolle ai
Vraag niet beantwoord?
Neem contact met ons op - ga naar de contactpaginaBedrijven die data-driven werken groeien 30% sneller dan concurrenten. Toch werkt 60% van het MKB nog met Excel als primaire analysetool. Tijd voor een upgrade.
RAG maakt AI slim met jouw bedrijfsdata zonder dure training. Ontdek hoe Retrieval Augmented Generation werkt en wat het oplevert voor het MKB.
Veel bedrijven denken dat hun oude systemen eerst vervangen moeten worden voordat AI mogelijk is. Niet waar.
Ontdek andere aspecten van onze ai advies dienst
Een grondige analyse van je processen, data en organisatie — zodat je AI-investeringen doelgericht zijn en niet op goed geluk.
Meer infoEen helder, gefaseerd plan dat je organisatie stap voor stap naar succesvolle AI-adoptie brengt — met meetbare milestones en realistische tijdlijnen.
Meer infoVoorkom vendor lock-in en dure misstappen. Onafhankelijk advies over de AI-technologie en leverancier die het beste past bij jouw situatie.
Meer infoVan vaag AI-enthousiasme naar een concreet, cijfermatig onderbouwd voorstel dat budget vrijmaakt. Wij helpen je de juiste business case op te stellen.
Meer infoDe EU AI Act deadline van augustus 2026 nadert snel. Wij helpen je de risicoclassificatie uit te voeren, verplichtingen in kaart te brengen en tijdig compliant te worden.
Meer infoOntdek hoe data kwaliteit & infrastructuur audit: de basis voor succesvolle ai uw bedrijf kan versterken. Geen verplichtingen.
