Emne
AI og data: Hvordan I bygger et solidt datagrundlag
Datakvalitet, integrationer og governance er forudsætningen for at AI kan skabe værdi. Læs, hvordan I forbereder jeres data.
0 artikler
Data er 80% af AI-arbejdet
AI-modeller er kun så gode som de data, de arbejder på. I danske SMV'er er de fleste udfordringer med AI-projekter i virkeligheden datakvalitetsproblemer: mangelfulde produktdata, uens kundedata på tværs af ERP og CRM, eller dokumenter der er scannet men aldrig indekseret.
Et solidt datagrundlag betyder ikke, at alt skal være perfekt. Det betyder, at I ved, hvor jeres data ligger, hvem der ejer det, og hvordan det opdateres. Uden det bruger I mere tid på at retfærdiggøre AI-outputtet end på at bruge det.
Integrationer og datamodeller
De fleste værdifulde AI-use cases kræver, at data flyder mellem systemer: fra ERP til CRM, fra webshop til PIM, fra dokumentarkiv til AI-assistent. En pragmatisk integrationsstrategi og en fælles datamodel er ofte forudsætningen for, at AI kan levere.
Ofte stillede spørgsmål
Kan AI arbejde direkte på data i vores ERP eller CRM?
Ja. Både Business Central, e-conomic, Uniconta, HubSpot og Pipedrive har API'er, som moderne AI-værktøjer kan læse fra i realtid. Vi hjælper med at sætte integrationerne op, så data holdes sikkert.
Hvor rene skal vores data være, før vi kan bruge AI?
Ikke perfekte. Start med den arbejdsgang, hvor datakvaliteten allerede er god – typisk fakturering, ordrehåndtering eller kundeservice – og udvid derfra.
Skal vi bygge et data warehouse først?
Sjældent. De fleste SMV'er kommer længst ved at integrere direkte mellem eksisterende systemer via API. Et data warehouse giver først mening ved større datamængder eller komplekse analyser.