Waarom het Bouwen van een Datapijplijn voor AI de Eerste Stap Is
AI biedt enorme mogelijkheden—van intelligente automatisering tot voorspellende inzichten—maar alleen als het gevoed wordt met kwalitatieve data. De meest succesvolle AI-initiatieven beginnen niet met algoritmes. Ze beginnen met een goed opgebouwde datapijplijn. data pipeline that is built with purpose.
En dat roept een essentiële vraag op: What data should we actually gather?
Begin met de Juiste Data (Niet Zomaar Data)
AI floreert op data—maar niet op willekeurige data. Veel organisaties starten met het verzamelen van zoveel mogelijk gegevens, maar dit leidt vaak tot chaos en onbruikbare inzichten. Een slimmere aanpak is om dataverzameling te organiseren rond belangrijke bedrijfsprocessen. any data. Many organizations start by collecting as much data as possible, but this approach often leads to clutter and confusion rather than insight. A smarter approach is to organize data gathering around key business processes.
Stel jezelf de vragen:
- Welke processen zouden baat hebben bij snellere beslissingen of voorspellingen?
- Waar verzamelen we nu al data (zelfs als deze nog niet gestructureerd is)?
- Welke teams hebben vaak moeite door een gebrek aan tijdige of betrouwbare informatie?
Door te focussen op processen met hoge impact kun je prioriteit geven aan de data die er echt toe doet. Of het nu gaat om supply chain management, onderhoudsplanning, energieverbruik of compliance, het doel is om doelgerichte data te verzamelen die aansluit op de gewenste bedrijfsresultaten.
De Datapijplijn: Van Invetarisatie tot AI-Actie
Het bouwen van je datapijplijn betekent meer dan systemen koppelen—het gaat om het creëren van een betrouwbaar, veilig en deelbaar datafundament. Zo ziet die reis eruit:
1. Data Inventarisatie & Audit
Begin met het in kaart brengen van welke data er al is, wie de eigenaar is en hoe deze data momenteel stroomt. Deze stap vormt de basis voor het kiezen van de juiste data door inzicht te geven in: right data by revealing:
- Overbodige of gesiloëerde datasets
- Ongebruikte maar waardevolle informatie
- Hiaten die besluitvorming in de weg staan
👉 Hier bepaal je wat je wilt behouden, verbeteren of vanaf nu gaan verzamelen—in lijn met je bedrijfsprioriteiten.
2. Data Standaardisatie
Heb je de prioritaire data geïdentificeerd? Dan is de volgende stap om deze consistent en interoperabel te maken. Denk aan:
- Gemeenschappelijke naamgevingsconventies
- Eenduidige meeteenheden
- Industrie-standaarden (zoals IFC voor de bouw, SAREF voor energie, of Brick Schema voor gebouwen)
Het gebruik van standaarden maakt het eenvoudiger om tools van derden te integreren, externe databronnen te benutten en je systemen klaar te maken voor toekomstige koppelingen.
3. Integratie & Centralisatie
Je data leeft waarschijnlijk in meerdere systemen—ERP, CRM, IoT-platformen, Excel-bestanden. Centralisatie betekent niet dat alles op één plek moet staan, maar wel dat je:
- Een datawarehouse of lakehouse opzet voor kerngegevens
- Bepaalde data alleen opvraagt via API’s zonder ze op te slaan
- Verkenning doet van de Europese Data Spaces: samenwerkingskaders voor veilige data-uitwisseling zonder duplicatie
Dit zorgt voor een flexibel, efficiënt en privacybewust data-ecosysteem.
4. Governance & Security
Datagovernance draait niet alleen om naleving—het gaat om vertrouwen. Als data verantwoordelijke moet je zorgen voor:
- Datakwaliteit: Alleen accurate en actuele data komt in de pijplijn
- Toegangsbeheer: De juiste mensen hebben toegang op het juiste moment
- Auditability: Je kunt herleiden waar data vandaan komt en hoe het is gebruikt
- Wetgeving: Voldoen aan GDPR en sectorspecifieke regelgeving
Goede governance versterkt het vertrouwen in data-gedreven besluitvorming en beschermt je AI-projecten tegen risico’s.
5. Real-Time vs. Statische Data: Beide Hebben een Rol
- Statische data (zoals specificaties, historische prestaties, energie-audits) biedt context en inzicht in trends.
- Real-time data (van sensoren, logs, gebruikersacties) stelt je in staat direct te reageren en systemen te laten leren.
Samen maken ze krachtige AI-toepassingen mogelijk: je leert van het verleden en handelt in het heden.
6. Machine Learning Gereedheid: Data Klaar Maken voor Modellen
Om data bruikbaar te maken voor AI:
- Schoon de data op en label het voor relevantie (bijv. “storing” vs. “gepland onderhoud”)
- Structureer het in trainingsdatasets: inputkenmerken en gewenste uitkomsten
- Definieer KPI’s of drempels waar modellen op kunnen leren (bijv. energiepieken voorspellen)
Samenwerken met dataspecialisten helpt bij het opzetten van feedbackloops en het bouwen van betrouwbare modellen.
Hoe Productized Jou Helpt de Juiste Datapijplijn te Bouwen
Bij Productized begeleiden we organisaties bij elke stap richting een schaalbaar, AI-klaar data-ecosysteem:
- Data-audits & strategische workshops
- Architectuurontwerp: warehouse, lakehouse of federatief model
- Gestandaardiseerde datamodellen op basis van industrie standaarden
- Custom integraties en toegangsbeheer
- AI tools op basis van jouw opgeschoonde data
We hebben ervaring met klanten in de bouw, energie, vastgoed en industrie—en brengen die kennis graag naar jouw organisatie.
Klaar om te Bouwen?
Zelfs als je vandaag nog op nul staat, kan de eerste stap morgen al AI-gedreven innovatie opleveren. Laten we samen ontdekken wat mogelijk is met jouw data.
👉 Neem contact met ons op en start je data- en AI-reis.
Dutch 
English