Rapportageverplichtingen zijn explosief gestegen. Kan AI de werklast van compliance officers verlichten? Nieuwe wetgeving op het gebied van due diligence voor mensenrechten, opkomende AI-reguleringen...
Van machine learning tot generatieve AI: de nieuwste ontwikkelingen in AI-technologie bieden organisaties die ze effectief inzetten ean aanzienlijk concurrentievoordeel. Deze voordelen komen echter alleen...
LLM en Generatieve AI op de werkvloer Large Language Models (LLM's) en generatieve AI-tools hebben de manier waarop organisaties enorme hoeveelheden online en offline data ordenen getransformeerd. AI...
19 februari 2025 Het rapport laat zien dat 80% vindt dat genAI aan de verwachtingen heeft voldaan of deze heeft overtroffen. Onvoldoende training, gebrek aan vertrouwen en ethische overwegingen blijven...
Organisaties stappen steeds vaker over op een API-first aanpak, waarbij ze elk AI- of digitaal project starten door zich te concentreren op de API die nodig is om de benodigde data te integreren. In dit...
In de zoektocht naar bedrijfsgroei tonen organisaties steeds meer interesse in Decision Intelligence (DI). Of je DI nu gebruikt om beslissingen aan te vullen, aan te bevelen of te automatiseren, de effectiviteit van je DI-inspanningen hangt sterk af van de kwaliteit van de data die is gebruikt. Terwijl financiële diensten en wereldwijde bedrijven het gebruik van DI uitbreiden, is het uitfilteren van dat van slechte kwaliteit, zowel binnen interne als alternatieve data, noodzakelijk. In dit blog gaan we in op de factoren en overwegingen die je in gedachten moet houden bij het gebruiken van data.
De kracht van je besluitvormingsproces hangt af van de kwaliteit van je data. Als je werkt met lage kwaliteit of verouderde data, loop je het risico om je bedrijf op hoge kosten te jagen.
Een enquête van Gartner uit 2018 toonde aan dat organisaties $15 miljoen per jaar verliezen door slechte datakwaliteit. Bovendien gaf 60% toe dat ze niet meten hoeveel slechte data hun bedrijven kost. Aangezien organisaties de afgelopen jaren alleen maar afhankelijker zijn geworden van data en slechte kwaliteit een probleem blijft, blijven de kosten stijgen.
Hier zijn enkele factoren die doorgaans bijdragen aan de verslechtering van de interne datakwaliteit:
Alternatieve data brengt een extra laag details met zich mee die traditionele data vaak mist, en optimaliseert de prestaties van je DI-tools. Het verandert beslissingen van louter op data gebaseerd naar uitzonderlijk inzichtelijk. Maar terwijl het extra dimensies en perspectieven kan bieden die bij interne data misschien ontbreken, kan de kwaliteit van alternatieve data het verschil maken in waarde voor DI. Daarom moet je de volgende overwegingen altijd in gedachten houden wanneer je een dataleverancier zoekt:
Het herkennen van deze factoren kan je helpen je te richten op het verbeteren van zowel de interne als externe datakwaliteit voor effectievere toepassingen van Decision Intelligince. Met Nexis® Data as a Service krijg je toegang tot een breed scala aan hoogwaardige, verrijkte alternatieve data die je DI-tools kunnen versterken en daardoor je zakelijke beslissingen. Doe geen concessies aan de kwaliteit; maak het de hoeksteen van je strategie voor Decision Intelligence.
Versterk je Decision Intelligence met hoogwaardige alternatieve data. Download ons gratis eBook om er meer over te leren.
E-mail: support@lexisnexis.eu
Telefoonnummer: +31 (0) 20 485 3456