De kwaliteit van een data-analyse of AI-toepassing is afhankelijk van de kwaliteit van de gebruikte data.
‘Garbage in is garbage out’ is een populair gezegde onder datawetenschappers. De kwaliteit van een data-analyse of AI-toepassing is afhankelijk van de kwaliteit van de gebruikte data. De ‘datasciencehiërarchie van behoeften’12 is als een piramide van Maslow voor datawetenschap en maakt inzichtelijk wat nodig is voor betrouwbare AI. De basis ligt bij a) de datacollectie. Daarna volgt b) data-infrastructuur, c) datatransformaties en cleaning, d) data-analyse (o.a. KPI’s, dashboarding, multivariabele analyse), e) predictie-analyse en simpelere machinelearningalgoritmes (testen van AI) en tot slot f) AI. Om tot een goede AI-toepassing te komen, moeten de stappen a tot en met f zorgvuldig doorlopen worden. Hiervoor zijn IT-experts, data-experts en inhoudelijke experts nodig.