Wat maakt een data platform AI-ready?

Waarom AI andere eisen stelt aan je data platform

Een traditioneel data platform is meestal ingericht voor rapportages, analyses en het verwerken van gestructureerde data. Daarmee vormt het een sterke basis voor BI en operationele inzichten.

AI stelt andere eisen. AI-toepassingen werken vaker met diverse databronnen, vragen meer ruimte voor experimentatie en brengen extra risico’s mee op het gebied van toegang, privacy en beheersbaarheid. Daardoor is niet alleen de data zelf belangrijk, maar ook de manier waarop je workloads organiseert en governance inricht.

Het verschil tussen een traditioneel data platform en een AI-ready data platform zit daarom vooral in drie dingen: gebruik, opslag en governance.

Traditioneel Platform

• Gebruik: rapportages, dashboards, analyses
• Opslag: vooral gestructureerde data
• Governance: focus op datakwaliteit, definities en toegangsbeheer

AI-ready Platform

• Gebruik: experimentatie, training, inferentie en productiegebruik
• Opslag: ook ongestructureerde en diverse data
• Governance: extra aandacht voor privacy, modelgebruik en controle

Drie voorbeelden van AI toepassingen op een data platform

Antwoorden halen uit ongestructureerde kennis

Generatieve AI komt vooral tot zijn recht wanneer een organisatie veel ongestructureerde informatie beschikbaar heeft, zoals documenten, handleidingen, procedures, notities of tickets, en medewerkers daar snel bruikbare antwoorden uit willen halen.

Denk aan een helpdeskafdeling van een telecomprovider. In de loop der jaren hebben ervaren medewerkers documentatie opgebouwd met veelvoorkomende vragen en bijbehorende oplossingen. Deze kennis is verspreid geraakt over documenten, mappen en systemen waardoor het voor nieuwe medewerkers lastig is om snel het juiste antwoord te vinden.

Met een GenAI-oplossing, bijvoorbeeld in combinatie met retrieval over bestaande documentatie, kan een medewerker een vraag in natuurlijke taal stellen en direct een relevant antwoord of documentfragment terugkrijgen. De waarde zit hier niet alleen in het genereren van tekst, maar vooral in het toegankelijk maken van bestaande kennis.

Voor het data platform betekent dit onder andere dat ongestructureerde data ontsloten moet kunnen worden, dat toegangsrechten goed moeten worden afgedwongen en dat duidelijk moet zijn welke bronnen gebruikt worden in de beantwoording. Ook monitoring en kostenbeheersing zijn belangrijk, omdat LLM-gebruik snel in kosten kan oplopen.

Voorspellen, classificeren en detecteren

Machine learning is geschikt voor vraagstukken waarbij je patronen in data wilt herkennen om iets te classificeren, voorspellen of detecteren. Denk aan churn-voorspelling, demand forecasting, fraudedetectie of objectherkenning op camerabeelden.

Een praktisch voorbeeld is een webshop in voedingssupplementen. Stel dat je van klanten weet welke sport zij beoefenen, omdat je dat bij het afrekenen uitvraagt. Tegelijk verzamel je gedragsdata over hun bezoek aan de website, zoals bekeken pagina’s, klikgedrag en tijd op bepaalde productcategorieën. Op basis van historische data kun je dan een model ontwikkelen dat voorspelt welke interesse of welk sportprofiel een bezoeker waarschijnlijk heeft, nog voordat die klant afrekent.

Zo’n voorspelling helpt om content, navigatie of productaanbevelingen relevanter te maken. De kracht van machine learning zit hier in het herkennen van patronen die voor mensen niet direct zichtbaar zijn.

Voor dit type toepassing moet het platform in ieder geval het volgende ondersteunen:

• Betrouwbare toegang tot trainingsdata
• Consistente definities en labels
• Beheer en monitoring van modellen
• Her-trainen van modellen wanneer gedrag of data verandert
• Versiebeheer van datasets en features
• Een model registry
• Reproduceerbaarheid van trainingen en uitkomsten
• Duidelijke uitrol proces van development naar productie

Niet elk probleem vraagt om AI

Niet ieder vraagstuk vraagt om generatieve AI of machine learning. In veel gevallen zijn data engineering, business intelligence of klassieke analytische oplossingen eenvoudiger, transparanter en kostenefficiënter.

Wil je bijvoorbeeld inzicht krijgen in financiële prestaties, operationele KPI’s of afwijkingen in een proces? Dan is een goed ingericht dashboard, een datamodel of een set duidelijke business rules vaak een betere oplossing dan een black-box model. Zeker in domeinen waar uitlegbaarheid, herleidbaarheid en controle belangrijk zijn, is een traditionele data-oplossing vaak de verstandigste keuze.

Een AI-ready data platform betekent dus niet dat ieder probleem met AI moet worden opgelost. Het betekent juist dat je platform ruimte biedt om per use case de juiste keuze te maken.

Is jouw data platform AI-ready?

1. Waar staan je AI-workloads vandaag?
   Draaien AI-toepassingen vooral als losse experimenten in notebooks en geïsoleerde omgevingen? Of zijn ze al onderdeel van je platformarchitectuur?
2. Is je data toegankelijk voor AI-workloads?
   Kan AI veilig en direct bij de juiste data, of zit die opgesloten in losse silo’s, exports of BI-pipelines? AI is alleen zo goed als de data die het kan bereiken en begrijpen.
3. Kun je veilig met gevoelige data werken?
   Heb je grip op toegangsrechten, lineage, logging en privacy? Kun je aantonen welke data een model gebruikt en hoe je omgaat met gevoelige informatie?
4. Kun je AI-workloads operationaliseren?
   Kun je modellen, prompts, embeddings of retrieval-pipelines deployen, monitoren en beheren? En kun je prestaties, fouten, latency en kosten inzichtelijk maken?
5. Kun je AI-initiatieven opschalen?
   Kun je nieuwe use cases toevoegen zonder telkens opnieuw te beginnen? Heb je de infrastructuur, governance en vaardigheden in huis om AI breder uit te rollen? Of blijft ieder initiatief een losstaand project?

Een AI-ready data platform betekent niet dat je simpelweg meer tooling toevoegt aan je bestaande landschap. Het betekent dat je platform is ingericht op andere soorten data, andere workloads en zwaardere eisen aan governance en beheersbaarheid.

Daar zit ook meteen het verschil tussen een interessante pilot en AI die echt waarde levert in productie. Organisaties die AI succesvol willen inzetten, hebben niet alleen sterke modellen nodig, maar vooral een platform dat AI veilig, schaalbaar en beheersbaar ondersteunt. GenAI of ML is dan geen losse toevoeging bovenop het platform, maar een capability van het platform zelf.

Wil je weten of jouw data platform klaar is voor AI?

Blenddata helpt organisaties om hun data platform AI-ready te maken. Van architectuurkeuzes en governance tot implementatie en operationalisatie in productie.

Bekijk de GenAI case bij DLL: