AI, Big Data en ERP: zo haal je pas écht waarde uit je data

AI kan veel, maar lost de structurele problemen van Big Data niet vanzelf op. Ontdek hoe een ERP-systeem het fundament legt voor betrouwbare data en slimme analyses.

Omdat bijna alle bedrijfsprocessen tegenwoordig digitaal verlopen, verzamelen organisaties enorme hoeveelheden data. En zodra het om digitalisering gaat, wordt kunstmatige intelligentie (AI) al snel als vanzelfsprekend meegenomen. 

Sommigen denken dat AI de uitdagingen van Big Data automatisch zal oplossen. En inderdaad, AI-systemen zijn slim, snel en efficiënt. Ze zijn vaak veel krachtiger dan traditionele vormen van bedrijfssoftware. Maar de grootste uitdagingen van Big Data zijn structureel en organisatorisch van aard, en dus niet door slimme algoritmen alleen op te lossen. 

Om écht waarde te kunnen halen uit hun Big Data, hebben bedrijven meer nodig dan alleen AI. Het gaat namelijk om het structureren van data, het realtime beschikbaar maken ervan en de integratie van deze data in operationele processen. En juist daar schuilt de kracht van het ERP-systeem: het vormt een stabiele basis waarop Big Data en AI pas echt tot hun recht komen.

Inhoudsopgave

• Wat is Big Data?
• De rol én beperkingen van kunstmatige intelligentie
• Veelvoorkomende uitdagingen van Big Data
• Waarom AI deze problemen niet alleen kan oplossen
• ERP-systemen als noodzakelijke aanvulling
  • Big Data en ERP
• Het samenspel tussen Big Data, AI en ERP
• Conclusie

Wat is Big Data?

Big Data draait niet alleen om de hoeveelheid data, maar ook om de variatie en snelheid waarmee deze binnenkomt. Bedrijven verzamelen data in de vorm van cijfers, teksten en afbeeldingen, gegenereerd uit verschillende bronnen in een bijzonder rap tempo. Deze dynamiek brengt veel kansen met zich mee: betere prognoses, diepere inzichten in klantgedrag en efficiëntere processen. Maar het gaat ook gepaard met potentiële risico’s. 

De kernuitdaging is het gestructureerd verzamelen, opslaan en analyseren van gegevens, zodat kwaliteit en betrouwbaarheid behouden blijven. Zonder goede basis blijven grote hoeveelheden data vaak ongebruikt, of erger nog: ze worden verkeerd geïnterpreteerd.

De rol én beperkingen van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie en Machine Learning (ML) worden vaak gezien als dé oplossingen voor datavraagstukken. De verwachting is namelijk dat AI de waardevolle informatie uit de data zal filteren, patronen zal herkennen, voorspellingen zal doen en geautomatiseerde besluitvorming mogelijk zal maken. 

Maar deze verwachting loopt al snel tegen een aantal problemen aan:

• Niet alle gegevens zijn ‘schoon’ of consistent, waardoor het AI-model ‘leert’ om fouten of vooroordelen te reproduceren. Oftewel, het weet niet dat iets fout is, omdat het dat nooit is aangeleerd. Als iedereen een andere werkwijze hanteert, hoe weet het dan wat de juiste is?
• Gegevensbronnen raken gefragmenteerd wanneer verschillende afdelingen met verschillende systemen, terminologie of datastructuren werken. Analyses zullen in dit geval ook tegenstrijdige of inconsistente resultaten opleveren.
• Modellen en algoritmes zijn niet altijd transparant, waardoor bedrijven niet altijd zullen begrijpen waarom ze bepaalde beslissingen nemen of voorspellingen doen.

Zoals je kunt zien zijn veel van de centrale problemen van Big Data dus niet van technische aard; ze worden gekenmerkt door structurele, organisatorische mankementen. En een AI-tool kan dit niet zomaar oplossen. 

Veelvoorkomende uitdagingen van Big Data

Big Data kent veel voordelen en mogelijkheden, maar brengt ook talloze potentiële valkuilen met zich mee, zoals:

• Datakwaliteit en fouten: onnauwkeurige of onvolledige gegevens leiden tot foutgevoelige analyses.
• Datasilo’s: verschillende systemen, afdelingen of locaties houden data voor zichzelf. Dat doen ze niet bewust, maar het zorgt er wel voor dat het systeem geen totaalbeeld van alle beschikbare data heeft.
• Verouderde gegevens: als gegevens niet regelmatig worden bijgewerkt of gecontroleerd, neemt de bruikbaarheid en informatieve waarde af. En dit kan al snel leiden tot onjuiste beslissingen.
• Focus op kwantiteit in plaats van kwaliteit: grote hoeveelheden lijken misschien indrukwekkend, maar als de kwaliteit niet goed is, dan heeft de kwantiteit weinig toegevoegde waarde. 
• Gebrek aan traceerbaarheid: vooral in gereguleerde sectoren is het cruciaal te weten waar data vandaan komt en hoe inzichten tot stand komen.

Waarom AI deze problemen niet alleen kan oplossen

Zelfs de meest geavanceerde AI-modellen kunnen fouten die al in de data aanwezig zijn, niet elimineren. Sterker nog: het zal deze fouten vaak alleen maar erger maken. Nogmaals, het gaat er vanuit dat jij de waarheid aanlevert. Iedere fout die jij aanlevert zal het model reproduceren. Bovendien kan AI niet zelfstandig bepalen of de data up-to-date is, of dat processen correct worden gedocumenteerd. 

Daarnaast mist AI vaak de verbinding met operationele bedrijfsprocessen. Een model kan weliswaar een voorspelling doen, maar als deze niet wordt meegenomen in de dagelijkse processen in de praktijk, dan blijft het theorie. Zonder structurele integratie van de data in operationele processen, wordt er nooit gehandeld naar de inzichten die de AI-tool voor je heeft opgegraven. 

ERP-systemen als noodzakelijke aanvulling

ERP-systemen vormen de ruggengraat waarop efficiënt databeheer kan worden opgebouwd. Ze standaardiseren data en processen, vormen een centrale bron van waarheid (ook wel een Single Source of Truth genoemd) en zorgen ervoor dat operationele processen traceerbaar, consistent en up-to-date zijn.

Een ERP-systeem verbindt de typische bedrijfsonderdelen (productie, magazijnbeheer, inkoop, verkoop, financiën) met elkaar in één centraal systeem. Hierdoor zijn deze gegevens niet langer verspreid over verschillende tools en platforms. Het ERP-systeem zorgt voor een gemeenschappelijke definitie van termen en processen en verkleint de kans op inconsistenties. Het zorgt ervoor dat iedereen met dezelfde, juiste data werkt.

Big Data en ERP

Een ERP-systeem zorgt voor een robuust datamodel en een uniforme werkwijze. Data is realtime beschikbaar, waardoor beslissingen worden gebaseerd op actuele informatie. ERP-systemen zorgen ervoor dat nieuwe informatie direct in het systeem terechtkomt: of het nu gaat om voorraadniveaus, productiecijfers of verkoopresultaten. 

Het ERP-systeem heeft daarnaast de gave om applicaties met elkaar te verbinden. Wanneer alle afdelingen toegang hebben tot dezelfde data, ontstaat transparantie. Verkoop, inkoop, productie en financiën werken met dezelfde visie, gebaseerd op dezelfde doelstellingen (KPI’s). 

ERP creëert dus vertrouwen en traceerbaarheid. Processen, wijzigingen en transacties worden duidelijk gedocumenteerd. Wanneer een analyse, AI-prognose of beslissing wordt gebaseerd op Big Data, kan duidelijk worden aangetoond waar de data vandaan komt: het ERP.

Het samenspel tussen Big Data, AI en ERP

De combinatie van ERP (basis), Big Data (context) en AI (analyse) levert de meeste waarde op. De ERP-oplossing biedt de stabiele basis, Big Data levert aanvullende perspectieven en externe informatie, terwijl AI deze data analyseert en patronen blootlegt. Elk van deze technologieën kent zijn eigen beperkingen, maar samen bieden ze de basis voor effectief en toekomstbestendig databeheer. 

Conclusie

Big Data is geen doel op zich; zonder structuur en kwaliteit is het nagenoeg waardeloos of zelfs misleidend. AI versterkt de waarde van Big Data, maar kan fundamentele organisatorische problemen niet verhelpen. ERP-systemen vormen daarom het noodzakelijke fundament waarop Big Data en AI samen kunnen groeien.

Bedrijven die deze technologieën strategisch weten te combineren krijgen niet alleen betere inzichten, maar kunnen ook snellere, nauwkeurigere en transparantere beslissingen nemen. De echte toegevoegde waarde van Big Data ligt niet in de omvang, maar in de intelligente integratie ervan. En dat is precies wat een modern ERP-systeem mogelijk maakt.