Elk bedrijf wil vandaag de kracht van AI benutten. Van copilots die het dagelijkse werk versnellen tot generatieve modellen die nieuwe kansen blootleggen: AI belooft te transformeren hoe bedrijven werken. Maar er is één constante waarheid: AI is maar zo goed als de data die het verwerkt. Zonder data die gestructureerd, duidelijk gelabeld, veilig en van hoge kwaliteit is, worden AI-outputs snel onbetrouwbaar, stort het vertrouwen in de resultaten in en komt de business value in gevaar.
Minder duidelijk is hoe je daar geraakt. Veel organisaties erkennen de risico's, maar missen een praktisch pad om verspreide data om te vormen tot een fundament dat AI kan vertrouwen. Voor bedrijven die Microsoft Fabric adopteren is deze uitdaging bijzonder reëel: Fabric's OneLake verenigt bedrijfsdata en kan silo's verwijderen, maar zonder de juiste guardrails dreigt OneLake een moeras van onbruikbare, niet-compliant data te worden.
AI-ready worden vereist veel meer dan simpelweg data in Fabric laden. Het gaat evenzeer om vertrouwen als om toegang. Organisaties hebben de zekerheid nodig dat:
- Data vindbaar en van hoge kwaliteit is, zodat AI-modellen betrouwbare resultaten genereren.
- Governance- en compliancecontroles aanwezig zijn, wat verantwoord gebruik garandeert.
- Teams governance omarmen als onderdeel van hun dagelijkse cultuur, niet slechts als een technische bijzaak.
Daarom zien wij bij Sparkle AI-readiness niet als een eenmalig project, maar als een continue reis van adaptief databeheer.
Het Sparkle Adaptive Data Management Framework
Onze aanpak van databeheer en data governance is pragmatisch, business-gedreven en iteratief. In tegenstelling tot rigide, one-size-fits-all frameworks evolueert Sparkle's Adaptive Data Management Framework stap voor stap, afgestemd op de organisatorische maturiteit en strategische prioriteiten.
De kern van deze aanpak is wat we een Minimum Viable Data management Capability (MVDC)noemen, een praktisch startpunt dat vanaf dag één waarde levert en met elke iteratie uitbreidt. Dit sluit nauw aan bij Microsofts richtlijn dat governance zou moeten starten met 'het lichtst mogelijke model dat de vereiste doelstellingen bereikt' en vervolgens evolueren naarmate de adoptie toeneemt (Microsoft Learn – Fabric adoption roadmap: governance).
De MVDC legt een fundament via vier essentiële elementen:
- Rollen & eigenaarschap: duidelijke verantwoordelijkheden voor data owners, stewards en governanceforums.
- Richtlijnen & policies: flexibele regels die governance verankeren in het dagelijkse werk over alle datadisciplines heen.
- Technology Enablement : Fabric en Microsoft Purview inzetten voor discovery, lineage, kwaliteitscontroles en compliance-automatisering.
- Support & adoptie: training, coaching en change management om governance in de praktijk duurzaam te maken.
Met dit fundament op zijn plaats kunnen organisaties hun databeheercapaciteiten iteratief uitbreiden, altijd geleid door business value.
Vanuit deze MVDC breiden we uit naar de zes kerndisciplines van ons adaptieve framework, geïnspireerd op DAMA-DMBOK, maar gestroomlijnd voor moderne Fabric-omgevingen:
- Information Architecture & modellering: structuren creëren die data schaalbaar en vindbaar maken.
- Data Quality Management: nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid garanderen.
- Metadata & lineage: transparantie, traceerbaarheid en verklaarbaarheid mogelijk maken.
- Master & Reference Data Management : consistentie opbouwen rond belangrijke business entities.
- Security & compliance: gevoelige data beschermen en afstemmen op regelgeving.
- Data Platform, Analytics en AI: data verenigen en analyseren om inzichten te leveren en intelligente innovatie aan te drijven.
Van framework naar realiteit
Om de concepten concreter te maken, bekijken we een reëel scenario:
Een retailorganisatie heeft besloten een AI-aanbevelingsengine te implementeren.
Denk aan de productsuggesties die je op e-commerce-sites ziet: 'Klanten die dit kochten, kochten ook dat' of 'Aanbevolen voor jou op basis van je aankoopgeschiedenis.'
Een AI-aanbevelingsengine werkt door klantgedrag en productdata te analyseren om te voorspellen wat iemand het meest waarschijnlijk als volgende zal kopen.
Hoe beter en schoner de onderliggende data, hoe relevanter en persoonlijker de aanbevelingen worden.
Tijdens de analysefase worden de benodigde brondata geprofileerd en de resultaten zijn veelzeggend:
- Productdata: grotendeels voldoende. Producten hebben consistente ID's, categorieën en beschrijvingen. De kwaliteit is genoeg voor de AI om relaties tussen items te begrijpen.
- Klantdata: problematisch. Veel duplicaten, ontbrekende consent flags, verouderde contactgegevens en inconsistente identifiers over CRM en e-commerce heen.
Deze ruwe klantdata rechtstreeks in het AI-model voeden, creëert meerdere risico's:
- Eén klant wordt opgesplitst in meerdere profielen ('J. Janssens' in CRM, 'Jeff Janssens' in e-commerce). De AI ziet een gefragmenteerde aankoopgeschiedenis en mist cross-sell-kansen.
- Ongeldige of verouderde contactgegevens betekenen dat klanten de aanbevelingen zelfs nooit te zien krijgen.
- Ontbrekende consent flags stellen het bedrijf bloot aan het risico privacyregelgeving te schenden bij het versturen van gepersonaliseerde aanbiedingen.
In plaats van klanten te verrassen, zou de engine hen frustreren, marketingbudget verspillen en het bedrijf blootstellen aan compliance-problemen.
Om ervoor te zorgen dat de AI-aanbevelingsengine echte waarde levert, erkent de retailer dat databeheer parallel moet meegroeien. Daarom stelt de organisatie, naast het AI-implementatietraject, geleid door haar eigen data office-team (en waar nodig ondersteund door externe experts), een Minimum Viable Data Management Capability (MVDC) op, te beginnen met klantdata.
Zo krijgt het vorm:
- Rollen & eigenaarschap: Mark, de Marketing Lead, kent klantdata door en door en is al lang een ambassadeur voor schonere, betrouwbaardere data. Hij aanvaardt de rol van business data owner en stelt Lisa uit zijn team aan als data steward. Lisa is verantwoordelijk voor het definiëren van regels, het opsporen van problemen en het coördineren van fixes. Samen vormen ze de brug tussen businessgebruikers en het data office-team.
- Richtlijnen & policies: Het team komt drie eenvoudige maar cruciale regels overeen:
- Elke klant moet een unieke CustomerID hebben.
- Er moet een geldige consent flag aanwezig zijn.
- Minstens één betrouwbare contactmethode (e-mail of telefoon) is verplicht.
Deze lichtgewicht policies leggen een basislijn voor kwaliteit zonder het AI-traject te vertragen.
- Technology Enablement:
- In Fabric worden CRM- en e-commercedata geïngest en geharmoniseerd tot een curated Lakehouse.
- Dataflows Gen2 standaardiseren veldnamen, unificeren identifiers en ruimen duplicaten op.
- In dit vroege stadium bouwt Lisa een business glossary in Excel (of SharePoint) met de belangrijkste attributen en hun afgesproken definities: bv. CustomerID, Email, ConsentFlag. Deze glossary helpt haar team dezelfde taal te spreken bij het bespreken van kwaliteitsregels en dataproblemen.
- Support & adoptie: Het data office organiseert een korte trainingssessie voor het Marketing-team. Analisten en marketeers leren waar ze de curated CustomerMaster-dataset vinden, hoe ze de glossary raadplegen en hoe ze correcties of nieuwe attributen aanvragen via een lichtgewicht governanceforum.
Zijnotitie: In dit stadium is Excel of SharePoint genoeg om te starten. Maar naarmate datadomeinen duidelijker worden, eigenaarschap wordt gedefinieerd en governance rijper wordt, wordt Purview een krachtige volgende stap:
- Geautomatiseerde catalogisering van Fabric-assets, waardoor manueel onderhoud verdwijnt.
- Glossary-integratie, die business terms zoals Customer of ConsentFlag koppelt aan echte Fabric-tabellen en -kolommen.
- Data lineage en impactanalyse, die tonen hoe attributen van bron naar rapport of AI-model stromen.
- Sensitivity labels en compliance, die ervoor zorgen dat klantdata consistent beschermd is over Fabric, Power BI en Copilot heen.
Door klein te beginnen en later op te schalen naar Purview, brengt de retailer snelle AI-resultaten in evenwicht met duurzame databeheermaturiteit.
De toegevoegde waarde
- Voor AI: De engine werkt nu op schone, geünificeerde klantprofielen en consistente productdata, wat rake aanbevelingen oplevert.
- Voor de business: hogere campagneconversie, minder verspild budget, naleving van regelgeving en meer klantvertrouwen.
- Voor databeheer: een herbruikbaar fundament van rollen, regels en governancepraktijken dat niet alleen AI ondersteunt, maar elk toekomstig data-initiatief.
Wat volgt
Deze blog is de eerste in onze reeks over hoe je Fabric echt AI-ready maakt. Om de twee weken duiken we dieper in één discipline, waarbij we niet alleen tonen waarom ze belangrijk is, maar ook hoe de functionaliteit van Microsoft Fabric en de governancemogelijkheden van Purview tastbare verbeteringen kunnen aandrijven, en de guardrails, kwaliteit en structuur bieden die AI nodig heeft om te slagen.
Onderwerpen die eraan komen:
- No AI Without IA: Structuring Data in Fabric for Discoverability
- From Dirty Data to Smart AI: Raising the Bar on Quality in Fabric
- The Story Behind the Data: Why Lineage Fuels Trust in AI
- One Customer, One Truth: Building AI on Consistent Data Foundations
- Guardrails for Innovation: Keeping AI Safe, Secure, and Compliant
Conclusie
AI-succes begint niet met modellen, het begint met data die je kunt vertrouwen. Door Fabric's geünificeerde datafundament te combineren met Sparkle's adaptieve databeheeraanpak, kunnen organisaties omgevingen bouwen die gestructureerd, gegovernd en compliant by design zijn.
Deze reis begint met Information Architecture. In de volgende blog tonen we hoe je Fabric-workspaces en -domeinen structureert voor vindbaarheid en hoe Purview die mogelijkheden uitbreidt om je data echt AI-ready te maken.
Wil je je eigen traject versnellen? Ontdek onze Fabric Ignite Packs, een bewezen manier om technische implementatie te combineren met coaching en governance, zodat je organisatie de volledige waarde van Fabric vanaf dag één ontsluit.
OVER DE AUTEUR
An De Lafonteyne
Managing Partner BE-Flanders
