AI Data Platform Readiness Assessment

In het digitale landschap van vandaag staan bedrijfsleiders voor aanzienlijke uitdagingen bij het opbouwen van schaalbare en duurzame capaciteiten voor machine learning (ML) en artificial intelligence (AI). AI-algoritmen zijn afhankelijk van hoogwaardige data om inzichten te genereren en beslissingen te onderbouwen. Zonder AI-gereedheid lopen organisaties het risico de integriteit van hun AI-oplossingen te ondermijnen en het vertrouwen van klanten te verliezen. EY helpt organisaties hun datainfrastructuur te revitaliseren, zodat ze AI-klaar data hebben om impactvolle resultaten te behalen.

Zes richtlijnen voor het opbouwen van AI-gereedheid:

• Proactieve AI-integratie: Integreer AI in strategische planning en zorg ervoor dat data-omgevingen AI-klaar zijn.
  
  
• Bouw platforms: Verbeter toegang en connectiviteit, met infrastructuur ter ondersteuning van AI.
  
  
• Naadloze integratie: Zorg voor integratie van transactionele data en sterke masterdata als fundament.
  
  
• Governance en compliance: Pas governance en compliance toe op alle data om AI-gerelateerde risico's veilig te beheren.
  
  
• Hoogwaardige data: Erken dat hoogwaardige data cruciaal is voor betrouwbare AI-resultaten en automatisering.• Verbeterde data-toegang: Verbeter de toegang tot data, verminder inconsistenties en verscherp serviceniveaus om schaalbare AI te ondersteunen.
   

Het AI-Ready Data Platform-Framework

Het AI Data Platform Readiness Assessment is gebaseerd op het AI-Ready Data Platform-Framework, dat bestaat uit de volgende belangrijke componenten:

• Data & AI-strategie: Stel een duidelijke strategie op die data-initiatieven afstemt op bedrijfsdoelen. Dit omvat het definiëren van hoe data zal worden gebruikt om AI-projecten aan te sturen en ervoor te zorgen dat de organisatie klaar is om AI-technologieën effectief te benutten.
  
  
• Data-architectuur: Ontwerp een schaalbare en flexibele data-architectuur die de integratie van verschillende data-bronnen en -typen ondersteunt. Deze architectuur moet de toegankelijkheid van data vergemakkelijken en ervoor zorgen dat data efficiënt kan worden verwerkt en geanalyseerd voor AI-toepassingen.
  
  
• Master Data Management: Implementeer Master Data Management-praktijken om ervoor te zorgen dat de organisatie een enkele, nauwkeurige weergave heeft van zijn kritische data-entiteiten. Dit omvat het vaststellen van datastandaarden, definities en governance-processen om de dataintegriteit binnen de organisatie te waarborgen.
  
  
• Data-risico & compliance: Identificeer en beheer data-gerelateerde risico's, inclusief naleving van regelgeving zoals GDPR en andere gegevensbeschermingswetten. Dit omvat het beoordelen van gegevensprivacy, beveiligingsmaatregelen en ervoor zorgen dat de omgang met data voldoet aan wettelijke vereisten.
  
  
• Data-governance: Stel een robuust data-governance-framework op dat rollen, verantwoordelijkheden en processen definieert voor het beheer van data-assets. Dit omvat datasturing, beleidsafstemming en ervoor zorgen dat data ethisch en verantwoordelijk wordt gebruikt.
  
  
• Data-kwaliteit: Focus op het verbeteren van de datakwaliteit door middel van continue monitoring en validatieprocessen. Hoogwaardige data is essentieel voor effectieve training van AI-modellen en besluitvorming, zodat inzichten die uit data worden afgeleid nauwkeurig en toepasbaar zijn.

Hoe onze AI Data Platform Readiness Assessment jou helpt

Onze uitgebreide assessment stelt je in staat om de specifieke vereisten van je AI-toepassingen te bepalen, zodat je data voldoet aan de verwachtingen voor kwaliteit en diversiteit. We implementeren doorlopende data-governance-praktijken om metadata-afstemming en kwalificatie te waarborgen, evolueren databeheerpraktijken en stellen gestructureerde governance-initiatieven vast met gedefinieerde rollen en processen om wijzigingen in regelgeving te volgen en hun impact op jouw organisatie te beoordelen.

Bereid je voor op de toekomst

Aangezien het vaak kostbaarder en complexer is om naleving te waarborgen wanneer AI-systemen operationeel zijn, raden we organisaties aan om vroegtijdig te beginnen met voorbereiden. Dit omvat het opzetten van een register voor alle gebruikte AI-toepassingen, het risicobeoordelen ervan en het implementeren van adequate data-governance- en beheerspraktijken.