Bouw een sterk fundament voor databeheer in 3 stappen

Deze blog is geïnspireerd op hoofdstuk 5 van onze uitgebreide handleiding ‘Word een agentische organisatie: e-book met een stapsgewijze aanpak’. Hierin gaan we nader in op datastrategie, naast zes andere cruciale stappen voor AI-transformatie. Lees het volledige e-book.

Denk eens terug aan de beste ervaring die je ooit hebt gehad in een restaurant. Goede bediening, een ontspannen sfeer… maar wat jou écht een klant voor het leven maakte, was dat elke hap je verwachtingen overtrof.

Degene die verantwoordelijk was voor dat uitzonderlijke gerecht was een chef-kok die begreep dat mooie ervaringen niet zomaar ontstaan. Dat ervaringen voortkomen uit wat culinaire professionals mise-en-place noemen: de nauwgezette praktijk waarbij elk ingrediënt zorgvuldig wordt geselecteerd, schoongemaakt en voorbereid, al ruim voordat de service begint.

De AI-agents van jouw bedrijf hebben eenzelfde mise-en-place van data nodig.

Net zoals een rommelige voorbereiding in de keuken leidt tot teleurstellende gerechten en mislukte diners, zorgt versnipperde data voor verwarde AI-agents en teleurgestelde klanten. Wanneer je echter discipline toepast op je databasis, door informatiebronnen zorgvuldig te beheren en systematisch te organiseren en door te begrijpen hoe elk onderdeel bijdraagt aan uitzonderlijke ervaringen, kunnen de AI-agents de gepersonaliseerde, intelligente service leveren die zorgen voor klantloyaliteit.

Het mooiste is dat je alle benodigde ingrediënten al in huis hebt. CRM-records, supportcases, productcatalogi en data over klantinteracties vormen samen een goedgevulde voorraadkast aan informatie. Zo maak je van je data een concurrentievoordeel en creëer je een uniforme kennisbron voor AI-agents die steeds weer alle verwachtingen overtreffen.

Stap 1: je data opschonen en ordenen 

Elke organisatie werkt met twee soorten data, gestructureerd en niet-gestructureerd. Gestructureerde data omvat informatie die eenvoudig te ordenen is, zoals klantgegevens of winsttrends. Ongestructureerde data, zoals berichten op sociale media of e-mails, laat zich daarentegen niet zo makkelijk vangen in de rijen en kolommen van een spreadsheet.

Stel je een kok voor met twee voorraadkasten in hetzelfde restaurant. De ene kast is netjes georganiseerd met gelabelde bakjes en doorzichtige rekken (gestructureerde data), terwijl de andere een rommelige puinhoop is, met verspreide ingrediënten zonder labels die nauwelijks te vinden zijn wanneer ze nodig zijn (ongestructureerde data). Elk type data vraagt om zijn eigen voorbereiding.

Gestructureerde data voorbereiden voor AI-agents

De gestructureerde data van een organisatie bestaat meestal uit elementen als klantgegevens, transactiegeschiedenissen en voorraaddatabases. Deze datatypen zijn doorgaans gelabeld en geordend, maar brengen nog steeds de nodige uitdagingen met zich mee.

Zo vereist de taak text-to-SQL — waarbij prompts in natuurlijke taal worden omgezet in databasequery’s — een specifieke voorbereiding. Wanneer een AI-agent een customer_id tegenkomt, moet deze begrijpen dat dit niet zomaar een willekeurig databaseveld is, maar verwijst naar specifieke klantinformatie in het CRM-systeem.

Om die verbinding mogelijk te maken, moeten drie voorwaarden worden vervuld:

• Semantische toewijzing: maak duidelijke metadatabeschrijvingen die veldnamen en onderlinge relaties toelichten, bijvoorbeeld: ‘customer_id’ is gekoppeld aan klantgegevens in het CRM-systeem.
• Querypatronen: leg vast hoe je organisatie lifetime value berekent of verlooprisico’s identificeert, bijvoorbeeld: ‘Hoe berekenen we gewoonlijk de customer lifetime value?’ of ‘Welke datapunten wijzen op een risico van klantverloop?’
• Datavalidatie: implementeer consistente validatieregels om nauwkeurigheid en volledigheid te waarborgen, zoals verplichte velden, standaarden voor data-indelingen en toegestane waardebereiken.

Niet-gestructureerde data omzetten in kennis voor agents 

Volgens wereldwijd onderzoeks- en adviesbureau IDC zullen ongestructureerde data, zoals e-mails, pdf’s, afbeeldingen, chattranscripties en videobestanden, binnenkort 90% uitmaken van de 400 miljard terabytes aan wereldwijde data. Toch behandelen veel bedrijven deze data als die halflege fles ketchup die telkens weer achteloos terug in de koelkast wordt gezet. En dat is zonde, want juist deze data is van grote waarde voor de klantervaring — ze moet alleen beter worden georganiseerd.

Slimme bedrijven brengen structuur aan in deze chaos:

• Extractie van content: gebruik AI-gestuurde tools om automatisch tekst, entiteiten en relaties te extraheren uit verschillende bestandsindelingen, zoals pdf’s, Word-documenten en afbeeldingen. Zo kun je informatie die eerst ontoegankelijk was eenvoudig doorzoeken en benutten.
• Semantische organisatie: gebruik consistente tags en categorieën om content makkelijk terug te vinden. Tag bijvoorbeeld klantsupporttranscripties op probleemtype, product of oplossingsstatus.
• Versiebeheer: stel duidelijke processen op voor het beheren van documentversies en updates, zodat agents altijd beschikken over de meest actuele en betrouwbare informatie.

Zodra niet-gestructureerde en gestructureerde data zijn voorbereid, kun je ze samenbrengen.

Stap 2: een uniforme kennisarchitectuur opzetten

Hoe onderscheidt een meesterkok zich van de concurrentie? Hij weet niet alleen dat buitengewone gerechten om de beste ingrediënten vragen, maar ook hoe die ingrediënten elkaar versterken. In de context van data noemen we dat een ontologie: een gestructureerd overzicht van de relaties tussen informatie. Een goed voorbeeld daarvan is hoe klantgegevens zich verhouden tot productinformatie, verkoopprocessen en bredere bedrijfsresultaten.

Zonder dit zogenaamde bindweefsel kun je zelfs de meest geavanceerde AI vergelijken met een topchef die met een blinddoek om moet koken. Hij kan misschien nog wel een ui snipperen, maar mist het overzicht dat nodig is om een samenhangend gerecht voor zijn gasten te bereiden.

Dus hoe creëer je nu een fundament van gecombineerde kennis die gestructureerde en niet-gestructureerde data effectief met elkaar verbindt? Dit kun je op drie manieren bereiken:

Aanpak op basis van API’s

Ontwikkel gestandaardiseerde API’s die zorgen voor consistente datatoegang in alle systemen.

Strategieën voor integratie

Het gaat om het consequent integreren van vectoren voor verschillende datatypen, zodat alle data worden omgezet in numerieke patronen die AI kan begrijpen en vergelijken. Je kunt dit zien als het ontwikkelen van een gemeenschappelijke taal voor tekst, afbeeldingen en databaserecords.

Integratiepatronen

Zorg voor herhaalbare verbindingsmethoden tussen systemen, waaronder realtime synchronisatie en regels voor datatransformatie.

Je data zijn nu geordend en verbonden. De volgende stap is een systeem opzetten om de nauwkeurigheid en bruikbaarheid te behouden.

Stap 3: schaalbaar databeheer creëren dat resultaat oplevert

In verfijnde eetgelegenheden laten chef-koks hun personeel niet aan hun lot over. Ze kijken mee, geven instructies en grijpen in wanneer dat nodig is. Op dezelfde manier is het opzetten van een sterk datafundament geen eenmalige taak.

Succesvolle bedrijfsdata vraagt om voortdurende kwaliteitsbewaking en regelmatige updates. Hieronder lees je waar je op moet letten bij het opstellen van beleidsregels voor AI-agents binnen je organisatie.

Jouw driedelige kader voor databeheer

Toegangscontrole:

In een strak georganiseerde keuken heeft een banketbakker geen toegang tot de werkplek van de saucier en heeft alleen de chef-kok de sleutels van de wijnkelder. Op dezelfde manier vraagt effectief databeheer om precisie en een duidelijke hiërarchie.

• Op rollen gebaseerde toegang: definieer duidelijke rollen voor agents, net zoals voor je medewerkers
• Op kenmerken gebaseerde toegang: regel de toegang op basis van datakenmerken en ‘need-to-know’-classificaties
• Audittrails: houd uitgebreide logboeken bij van alle datatoegang door agents
• Beperking van doelen: beperk het datagebruik tot specifieke, vastgelegde doelen

Privacymaatregelen:

Goede chef-koks beschermen hun geheime recepten. Ze delen alleen het hoognodige en bewaken zorgvuldig hun eigen technieken. Jouw bedrijfsdata heeft eenzelfde doordachte bescherming nodig, zeker wanneer het om klantinformatie gaat.

• Dataminimalisatie: beperk de toegang van agents tot alleen de data die ze nodig hebben voor hun specifieke taken.
• Anonimisering en pseudonimisering: pas passende maskeringstechnieken toe om gevoelige data te beschermen.
• Bewaarbeleid: stel duidelijke procedures in voor het bewaren en verwijderen van data.
• Toestemmingsbeheer: registreer en beheer zorgvuldig de toestemming voor het gebruik van data.

Veiligheidsmaatregelen:

’s Werelds beste restaurants sluiten niet alleen hun voordeuren af. Ze beveiligen ook de levering van ingrediënten, bewaren hun recepten achter slot en grendel, bewaken streng de toegang tot de keuken en trainen hun personeel in veiligheidsprotocollen. Op dezelfde manier vraagt de bescherming van je bedrijfsdata om meerdere beveiligingslagen die de informatie in elke fase van het AI-agentproces veilig houden.

• Versleuteling: bescherm data tijdens verzending en opslag met de juiste encryptie.
• Meervoudige verificatie :gebruik effectieve verificatiemethoden voor toegang tot gevoelige systemen.
• Back-up en herstel: zorg voor robuuste back-upprocedures voor alle databronnen.
• Kennis van beveiliging: train teams in beveiligingspraktijken die specifiek zijn afgestemd op AI-systemen.

Geleerde lessen van succesvolle CIO’s

Nu er een solide basis ligt om je data te begrijpen, problemen op te lossen en informatie veilig te houden, kun je nadenken over een implementatiestrategie. Houd bij het plannen daarvan een aantal inzichten van vroege AI-gebruikers in gedachten:

• Investeer vanaf het begin in semantische organisatie, anders vinden agents individuele feiten zonder de relevante inzichten die voor meerwaarde zorgen.
• Zorg op elke afdeling voor consistente datakwaliteit.Rommelige data leidt tot verwarde agents. Wees alert op tegenstrijdige content, waarbij meerdere artikelen elkaar tegenspreken.
• Benut decennia aan eerdere beslissingen. Doe dit in plaats van helemaal opnieuw te beginnen. Institutionele kennis verbetert de kwaliteit van de besluitvorming drastisch.
• Bouw met oog op bredere gebruiksscenario’s dan alleen de eerste implementatie. Schone, verbonden data levert onverwachte waarde die veel verder gaat dan de oorspronkelijke plannen. Begin klein. Blijf gefocust. En wees voorbereid om samen met je agents te leren en te groeien.

Datakwaliteit bepaalt de kwaliteit van resultaten

Je AI-agents verdienen beter — en dat geldt ook voor je klanten. Toekomstig succes hangt af van een zorgvuldige datavoorbereiding, met dezelfde precisie waarmee een sterrenchef een vijfgangendiner bereidt voor zijn belangrijkste gast. AI heeft mogelijk gemaakt wat we ooit voor onmogelijk hielden. En hoewel dat inspirerend is, is het minstens zo belangrijk om goed na te denken over hoe data met elkaar verbonden zijn en hoe die verbindingen zich vertalen naar de klantervaring.

Het verschil tussen een tevreden en een ontevreden klant ligt volledig in hoe goed je je data voorbereidt. In dit tijdperk van agentische AI bepaalt datakwaliteit de kwaliteit van je resultaten.

Conclusie: zorg voor schone en geordende data. Maak je ‘geheime saus’; een geïntegreerde kennisarchitectuur. Beheer je data met de efficiëntie van een chef-kok. Je AI-agents én je klanten zullen het verschil proeven.

Probeer deze activiteit: scores toekennen aan onmisbare databronnen

Beoordeel je databronnen voordat je AI-agents inzet. Door die systematische evaluatie krijgen je teams toegang tot informatie van de hoogste kwaliteit, essentieel om uitzonderlijke klantervaringen te leveren.a