Vertrouwen in AI begint bij vertrouwen in data: kwaliteit meten, verbeteren en blijvend besturen.
Garbage in, garbage out — en AI versterkt dat effect. Slechte data leidt niet tot een half fout antwoord, maar tot een overtuigend gebracht fout antwoord.
Kwaliteit is geen project maar een besturingsvraag: wie is eigenaar van welke data, wie beslist, en hoe borg je dat het goed blíjft? En andersom helpt AI juist bij het bewaken van kwaliteit.
Je maakt een kwaliteits- en besturingsplan voor een kerndataset van je eigen organisatie.
Een data steward maakt klantdatakwaliteit zichtbaar in een dashboard — en agendeert het bij het management.
Een informatiemanager richt eigenaarschap en stewardship in voor de vijf belangrijkste datasets.
Een analist traint een signaalfunctie die afwijkende invoer herkent vóór die het datawarehouse in stroomt.
Je volgt dit vak zoals de hele opleiding: om de week les op vrijdag en zaterdag, met een studielast van 15–20 uur per week, waarvan 10–15 uur zelfstudie. Het onderwijs is een mix van klassikale lessen, praktijkleren, blended learning en werkgroepen of leerteams — gegeven door docenten die het vak zelf dagelijks uitoefenen.
Elk thema sluit je af met een beroepsproduct of een technische oplossing over een reële situatie binnen jouw eigen werk, waarover je een assessment voert met de docent. Zo groeit je portfolio met echt werk — en profiteert je werkgever direct mee.
Na dit vak ligt er een kwaliteits- en besturingsplan voor een kerndataset — meetbaar en belegd.
Mail of bel de opleiding — we denken graag met je mee.