Sådan forbedrer du løbende kvaliteten af dine AI-data: Den tekniske guide til små og mellemstore virksomheder

Hvorfor datakvalitet afgør, om din AI får succes eller fejler

Forestil dig, at du kun giver en ny medarbejder forældede manualer, modstridende e-mails og ufuldstændige projektbeskrivelser til introduktion. Det er præcis, hvad der dagligt sker i AI-projekter – med forudsigelige konsekvenser.

Dårlig datakvalitet koster virksomheder en betragtelig andel af deres årsomsætning. Tværindustrielle estimater ligger på ca. 15-25 % – tilsvarende tal optræder ofte i markedsanalyser og rapporter fra store konsulenthuse samt it-virksomheder som Gartner eller IBM i løbet af de seneste år. Den stigende afhængighed af datadrevne beslutninger gør emnet mere og mere vigtigt år for år.

Men hvad betyder datakvalitet konkret for AI-applikationer?

I modsætning til klassiske Business Intelligence-systemer, der typisk kun fremhæver fejl i rapporter, forstærker Machine Learning-modeller dårlig datakvalitet eksponentielt. En chatbot, trænet på inkonsistente produktdata, giver ikke kun forkerte svar – den gør det systematisk og selvsikkert.

For små og mellemstore virksomheder er udfordringen endda endnu større. De mangler ofte store datateams som i koncerner, men har samme krav til pålidelighed og compliance.

Thomas fra vores eksempel med maskinproduktion oplever det til daglig: Hans tilbudsarbejde kunne speedes markant op via Gen-AI – hvis kun stamdata i SAP, tekniske specifikationer i forskellige Excel-ark og kalkulationsgrundlaget endelig var konsistente.

Den gode nyhed: Datakvalitet er ikke skæbne, men en proces, du aktivt kan styre.

De seks dimensioner af målbar datakvalitet

Kvalitet kan kun måles, hvis du ved, hvad du leder efter. Disse seks dimensioner er fundamentet for enhver systematisk tilgang til datakvalitet:

Fuldstændighed: Den manglende brik i puslespillet

Fuldstændighed måler, hvor mange forventede datapunkter der faktisk eksisterer. For kundedata kunne det betyde: Har 95% af records en gyldig e-mailadresse?

I praksis beregner du fuldstændigheden som forholdet mellem eksisterende og forventede værdier:

Fuldstændighed = (Antal udfyldte felter / Antal forventede felter) × 100

Et eksempel fra SaaS-verdenen: Hvis jeres CRM-integration kun har brancheinformation på 60% af kundeemnerne, kan AI-systemet ikke lave pålidelige brancheanalyser.

Korrekthed: Sandhed i “Garbage In, Garbage Out”-tider

Korrekte data afspejler virkeligheden. Det lyder simpelt, men kræver ofte ekstern validering. Er det angivne postnummer foreneligt med byen? Eksisterer domænet på e-mailen virkelig?

Korrekthed er særligt kritisk for AI: Modeller lærer på mønstre. En systematisk fejl i træningsdata – f.eks. fejlagtigt kategoriserede supportsager – fører til systematisk forkerte prognoser.

Konsistens: Én kunde, ét dataformat

Konsistens betyder, at samme information præsenteres ens overalt. “BMW”, “B.M.W.”, “Bayrische Motoren Werke” og “Bayerische Motoren Werke AG” beskriver samme virksomhed – tydeligt for mennesker, men for AI fire forskellige entiteter.

Denne inkonsistens leder til fragmenterede analyser og dårligere anbefalinger. Markus fra it-området kender udfordringen: De samme produkter hedder noget forskelligt i CRM, ERP og ticketsystemet.

Aktualitet: Undgå at tage på tidsrejse

Aktuelle data afspejler den nuværende tilstand. For AI betyder det: Hvor hurtigt bliver jeres data forældede, og hvor tit skal de opdateres?

En prisoptimerings-AI, der arbejder på markedsdata fra tre måneder siden, træffer systematisk forkerte valg, hvis markedet skifter hurtigt. Definér derfor en maksimal alder for hver datatype.

Relevans: Signal versus støj

Relevante data understøtter netop jeres forretningsmål. Flere data er ikke altid bedre – de kan tværtimod oversvømme jeres modeller med støj og gøre dem unødigt komplekse.

Spørg dig selv: Bidrager netop dette datapunkt til løsningen på jeres konkrete use case? Annas HR-analyse nyder fx mere gavn af strukturerede præstationsvurderinger end af observationer fra kaffepauser.

Entydighed: Dubletgenkendelse som kernekompetence

Entydige data findes kun én gang i databasen. Dubletter forvirrer AI-modeller og fordrejer træningsvægtningen.

Særligt drilske er “fuzzy-duplikater” – datasets der logisk er identiske, men teknisk ser forskellige ud. Det klassiske eksempel: “Müller GmbH”, “Hans Müller GmbH” og “H. Müller GmbH” kan i praksis være samme firma.

Kontinuerlig overvågning: Tekniske monitoreringsstrategier

Datakvalitet er ikke et projekt med slutdato, men en løbende proces. Hvordan holder du systematisk øje med, om dine standarder bliver fulgt?

Automatiserede kvalitetschecks: Dine digitale vagter

Moderne Data Quality-systemer checker automatisk dine data ved hver import, hver transformation og løbende i driften. Typisk på tre niveauer:

Felt-niveau: Er værdien i det forventede format? Ligger den i det tilladte interval? Matcher den de opstillede regler?

Datapost-niveau: Er denne kundepost komplet? Er relationerne mellem felter logiske? Er der modsigelser?

Datasæt-niveau: Lever værdifordelingen op til forventningen? Er der usædvanlige outliers? Er datavolumen ændret markant?

Praktisk eksempel: Ved CRM-import checkes automatisk, om nye kundeadresser bruger eksisterende postnummer-by-kombinationer. Afvigelser udløser straks et tjek.

Intelligente alert-systemer: Tidlig varsling frem for brandslukning

Gode monitoreringsløsninger skelner mellem reelle problemer og normale udsving. I definerer tærskler og trends i stedet for stive grænser.

Eksempel: Fuldstændigheden af jeres produktbeskrivelser falder normalt 2-3 % om ugen, fordi nye varer først indtastes ufuldstændigt. Men et fald på 15 % på én dag indikerer et større problem.

Sæt alerts op i niveauer:

• Gul: Kræver opmærksomhed (let afvigelse fra normen)
• Orange: Kræver undersøgelse (markant forværring)
• Rød: Akut at gøre noget (kritisk datakvalitet i fare)

Executive dashboards: Datakvalitet på ledelsesniveau

Gør datakvalitet synligt og målbart for ledelsen. Et godt dashboard viser:

En aktuel “Data Quality Score” – en vægtet, samlet vurdering af de vigtigste databestande. Trends de seneste uger og måneder giver overblik over forbedringer og forværringer.

Kost-effekt: Hvor meget tid og penge koster dårlig datakvalitet helt konkret? Hvad sparer forbedringer?

Top-problemområder med konkrete anbefalinger – ikke bare “datakvaliteten er dårlig”, men “produktdata i kategori X skal standardiseres”.

Data drift detection: Når dine data forandrer sig ubemærket

Data drift beskriver skjulte ændringer i datamønstre. Det forringer gradvist dine AI-modeller – uden at det straks opdages.

Statistisk drift-detektion sammenligner kontinuerligt nye datas fordeling med historiske baselines. Ændrer gennemsnit, standardafvigelser eller kategorifordelinger sig markant?

Praktisk eksempel: Jeres kundeservice-chatbot er trænet på supportsager fra 2023. I 2024 opstår pludselig mange spørgsmål om et nyt produktfeature. Uden drift-detektion opdager I først uger senere, at botten svarer dårligere.

Professionelle drift-detektionværktøjer som Evidently AI eller Data Drift-funktioner hos moderne cloud-udbydere automatiserer overvågningen og integrerer den i jeres MLOps-pipeline.

Etablering af proaktive forbedringsprocesser

Monitorering viser, hvor problemerne er. Forbedringsprocesser løser dem systematisk. Hvordan etablerer du bæredygtig datakvalitet og ikke blot kosmetiske rettelser?

Data profiling: Lær dine data at kende

Inden du forbedrer data, skal du kende deres tilstand i detaljer. Data profiling analyserer datasæt systematisk og afdækker ofte overraskende mønstre.

Typisk profiling inkluderer:

Strukturanalyse: Hvilke felter findes? Hvilke datatyper bruges? Hvor hyppigt forekommer NULL-værdier?

Fordelinger af værdier: Hvilke udsagn optræder? Er der uventede outliers eller kategorier?

Relationsanalyse: Hvordan hænger felter sammen? Findes skjulte afhængigheder?

Thomas fra maskinproduktion-eksemplet opdagede via profiling, at 40 % af beregningsfejlene skyldtes tre forkert konfigurerede materialetyper. Uden systematisk analyse havde han aldrig fundet fejlen.

Værktøjer som Apache Griffin, Talend Data Quality eller AWS Glue DataBrew automatiserer processen og leverer overskuelige rapporter.

Intelligent datarensning: Automatisering med menneskelig kontrol

Moderne datarensning er meget mere end at fjerne tomme tegn. Machine Learning-baserede metoder kan genkende og korrigere komplekse mønstre:

Standardisering: Adresser, navne og kategorier ensrettes automatisk. “St.” laves om til “Strasse”, “GmbH” forbliver “GmbH”.

Deduplikering: Fuzzy matching-algoritmer identificerer lignende poster, selvom de ikke er ens. I beslutter, hvilken version der skal bevares.

Berigelse: Manglende information tilføjes fra betroede eksterne kilder. Postnummer udfylder by, telefonnummer føjer retningsnummer til.

Vigtigt: Automatisering kræver menneskelig kontrol. Definér confidence-grænser og lad eksperter vurdere usikre tilfælde.

Valideringsregler: Kvalitet by design

Den bedste datarensning er den, der aldrig bliver nødvendig. Indfør valideringsregler, så dårlige data ikke overhovedet kommer ind i systemet:

Formatvalidering: E-mailadresser skal indeholde “@”-tegn, telefonnumre kun tal og definerede specialtegn.

Plausibilitetstjek: Fødselsdato må ikke ligge i fremtiden, en rabat må ikke overstige 100%.

Reference-validering: Produktkoder skal findes i produktdatabasen, landekoder på en fast liste.

Business rule-validering: Mere kompleks forretningslogik – fx “VIP-kunder får automatisk ekspresforsendelse” håndhæves systemmæssigt.

Implementér disse regler både i inputskærme og ETL-processer. OpenRefine, Great Expectations eller Apache Beam tilbyder robuste frameworks til det.

Feedback-loops: Lær af dine brugere

Dine forretningsområder opdager ofte først, hvis der er fejl i data. Udnyt denne viden systematisk:

User feedback-systemer: Giv brugere mulighed for at rapportere datafejl direkte – helst med ét klik inde fra selve applikationen.

Crowd-sourced validation: Lad flere brugere vurdere samme kritiske datapunkter og anvend flertalsbeslutninger.

Model performance-feedback: Følg, hvor godt AI-modeller fungerer i praksis. Dårlige forudsigelser peger ofte på problemer med datakvaliteten.

Anna fra HR fik indført et system, hvor ledere selv kunne rette forkert medarbejderdata. Det forbedrede både datakvaliteten og accepten af det nye HR-system.

Værktøjsstack til professionel datakvalitetsstyring

Det rette værktøjsvalg afgør, om din datakvalitetsindsats bliver en succes eller ender i fiasko. Hvilke løsninger matcher SMV’ers krav og budgetter?

Open source foundation: Omkostningseffektive basisværktøjer

Til opstart og mindre projekter tilbyder open source-værktøjer overraskende meget funktionalitet:

Apache Griffin overvåger datakvalitet i big data-miljøer og integrerer gnidningsløst med Hadoop-økosystemet. Særligt stærk til batch-overvågning.

Great Expectations definerer og tester datakvalitetsregler som kode. Fordel: Regler er versionsstyret, transparente og lette at integrere i CI/CD-pipelines.

OpenRefine er fremragende til interaktiv datarensning og -udforskning. Oplagt til indledende analyse og prototyper.

Apache Spark + Delta Lake kombinerer big data-processing med ACID-transaktioner og automatiseret skemaevolution.

Disse værktøjer kræver dog teknisk ekspertise og egen infrastruktur. Beregn udviklings- og vedligeholdelsesindsatsen realistisk.

Cloud-native løsninger: Skalerbare og nemme at vedligeholde

Cloud-udbydere har udvidet deres datakvalitetsservices markant de seneste år:

AWS Glue DataBrew byder på en no-code-grænseflade til datarensning med 250+ færdige transformationer. Perfekt til forretningsområder uden tung teknisk viden.

Google Cloud Data Quality integrerer direkte med BigQuery og bruger machine learning til automatisk anomali-detektion.

Azure Purview samler datagovernance, katalogisering og kvalitetsmåling i én platform.

Fordelen: Managed services minimerer jeres ops-arbejde. Ulempe: Vendor lock-in og mindre kontrol over egne data.

Enterprise-platforme: Alt-i-en-pakker

Til komplekse behov tilbyder specialiserede leverandører gennemgribende platforme:

Talend Data Quality dækker hele livscyklussen – fra profiling og rensning til kontinuerlig monitorering. Stærk ETL-integration og grafisk designer.

Informatica Data Quality er branchens førende løsning og udmærker sig især ved avanceret AI-baseret datarensning – dog også dyr.

Microsoft SQL Server Data Quality Services (DQS) spiller godt sammen med Microsoft-infrastruktur og bruger eksisterende SQL Server-miljøer.

IBM InfoSphere QualityStage fokuserer på realtids-datakvalitet og avanceret matching.

Disse løsninger er typisk mest komplette, men kræver tilsvarende investeringer og oplæring.

Integration i eksisterende systemer: Realitetstjekket

Det bedste datakvalitetsværktøj er værdiløst, hvis det ikke passer til jeres infrastruktur. Vurder systematisk:

Datakilde-forbindelser: Kan værktøjet tale direkte med jeres vigtigste systemer? CRM, ERP, databaser, API’er?

Deployment-muligheder: On-premise, cloud eller hybrid – hvad matcher jeres compliance-krav?

Kompetencekrav: Har I de nødvendige medarbejderkompetencer, eller må I købe ekstern viden?

Skalerbarhed: Kan løsningen vokse med jeres datamængder og use cases?

Markus fra IT valgte en hybrid model: Great Expectations til nye cloud-native projekter, Talend til integration af legacy-systemer. Denne to-sporede strategi gav hurtige resultater uden at forstyrre eksisterende processer.

Implementering i SMV’er: Praktisk guide

Teori er én ting, implementering en anden. Hvordan ruller du datakvalitetsstyring effektivt ud i en mellemstor virksomhed?

Fase 1: Assessment og Quick Wins (Uger 1-4)

Start ikke med at jagte den perfekte løsning, men de målbare forbedringer:

Lav data-inventar: Hvilke datakilder har I? Hvilke er forretningskritiske? Hvor tror I, problemerne stikker dybest?

Kvik kvalitetsvurdering: Brug simple SQL-queries eller Excel til en første status: Tæl NULL-værdier, find dubletter, tjek værdiudbredelser.

Kvantificér forretningsimpact: Hvor koster dårlig datakvalitet konkret tid eller penge? Forkerte leveringsadresser, duplicate kunder, forældede priser?

Identificér quick wins: Hvilke problemer kan løses let? Ofte er det simple standardiseringer eller engangs-oprydninger.

Målet i denne fase: Skab opmærksomhed og vis hurtig, målbar gevinst.

Fase 2: Pilotprojekt og værktøjsvalg (Uger 5-12)

Udpeg en konkret use case til dit pilotprojekt – gerne med høj forretningsværdi og håndterbar kompleksitet:

Use case-definition: “Bedre datakvalitet i kundedatabasen for bedre segmentering i marketing” er mere specifik end “generelt bedre data”.

Værktøjsevaluering: Test 2-3 løsninger med ægte data fra pilotområdet. Fokuser på brugervenlighed og konkrete resultater – ikke en lang checkliste.

Definér processer: Hvem har ansvar for hvad? Hvordan eskaleres problemer? Hvad er succeskriterierne?

Inddrag stakeholders: Sikr opbakning fra både it og forretning. Anna fra HR lærte: Uden ledelsesopbakning fejler selv den bedste teknik.

Fase 3: Skalering og Automatisering (Uger 13-26)

Når første succes i pilotområdet er på plads, udbred systemet gradvist:

Etabler monitorering: Implementér kontinuerlige kvalitetsmålinger for alle kritiske databeholdninger. Automatiske rapporter og dashboards sikrer gennemsigtighed.

Definér governance: Lav standarder, ansvar og eskalationsveje for datakvalitet. Dokumentér processer og uddan brugere.

Integrér i DevOps: Datakvalitetstests bliver del af CI/CD-processen. Dårlige data stopper automatisk problematiske deployments.

Advanced analytics: Brug machine learning til anomali-detektion, prædiktiv datakvalitet og automatiseret rensning.

Ressourceplanlægning: Realistisk budgettering

SMV’er bør planlægge ekstra grundigt. Disse tommelfingerregler hjælper:

Personale: Regn med 0,5-1 FTE til datakvalitet pr. 100 medarbejdere – både tekniske og forretningsprofiler.

Software: Open source-værktøjer er gratis, men kræver mere udvikling. Enterprise-løsninger koster 50.000–200.000 euro årligt, men sparer tid.

Træning: Allokér 3-5 dages kursus pr. involveret medarbejder. Gælder både værktøj og metode.

Konsulentbistand: Ekstern ekspertise koster 1.000–2.000 euro pr. dag, men det fremskynder implementeringen og undgår begynderfejl.

Change management: Få menneskerne med

Teknologi er kun en del af ligningen. Ægte succes opnås først, når medarbejderne accepterer og efterlever de nye processer:

Kommunikation: Forklar ikke kun “hvad”, men også “hvorfor”. Hvad får hver enkelt ud af bedre data?

Uddannelse: Invester i grundig oplæring. Ingen bruger værktøjer, de ikke forstår, eller som føles besværlige.

Skab incitamenter: Beløn god datakvalitet – med KPI’er, anerkendelse og deling af best practice.

Feedback-kultur: Skab trygge rum, hvor problemer og forbedringsforslag kan bringes op.

Thomas fra maskinproduktion oplevede: Den tekniske implementering tog tre måneder, den kulturelle forandring tog 18. Planlæg langsigtet.

ROI og succesmåling

At forbedre datakvaliteten koster tid og penge. Hvordan beviser du, at investeringen faktisk betaler sig?

Kvantitative målepunkter: Tal, der overbeviser

Disse KPI’er gør datakvalitetens forretningsværdi målbar:

Data Quality Score (DQS): En samlet vægtet bedømmelse af alle relevante data. Mål på 85-95% for produktionssystemer er typisk.

Proces-effektivitet: Hvor meget tid sparer medarbejdere pga. bedre data? Målbart via kortere sagsbehandlingstid, færre forespørgsler, flere automatiserede processer.

Fejlreduktion: Konkret færre fejl i efterfølgende processer: Færre forkerte leverancer, mere præcise prognoser, bedre segmentering.

Model performance: Forbedret nøjagtighed, præcision og recall for jeres AI-modeller via højere datakvalitet.

Et praktisk eksempel: Annas HR-system kunne efter datarensning forudkvalificere 40 % flere kandidater automatisk, fordi skill-databasen blev konsistent og komplet.

Omkostningsreduktion: Hvor sparer I konkret?

Dårlig datakvalitet medfører skjulte omkostninger mange steder:

Manuel efterbearbejdning: Hvor mange timer bruger medarbejdere på rettelser, plausibilitetstjek og opfølgning?

Fejlbeslutninger: Forkerte prognoser giver overlagre eller leveringsproblemer. Forkert kundesegmentering spilder marketingbudget.

Compliance-risici: GDPR-brud pga. forældede kundedata eller forkerte samtykkestatus kan blive dyre.

Mulighedsomkostninger: Hvilke AI-projekter kan du ikke gennemføre pga. for dårlig datakvalitet?

Regn konservativt: Realistisk kan forbedret datakvalitet skære 10–20 % af eksisterende, datadrevne procesomkostninger.

Kvalitative gevinster: Svære at måle, men værdifulde

Ikke alle fordele kan sættes på euro og cent – men mange er forretningskritiske:

Tillid til data: Ledere stoler igen på rapporter og analyser i stedet for mavefornemmelser.

Agilitet: Nye analyser og AI-projekter realiseres hurtigere, fordi datagrundlaget er på plads.

Compliance-sikkerhed: Revision og sporbarhed af databehandling styrkes markant.

Medarbejdertilfredshed: Mindre frustration pga. velfungerende systemer og pålidelige informationer.

Benchmark-værdier: Praktisk referenceramme

Disse tommelfingerregler hjælper med at vurdere resultaterne:

ROI-beregning: Et praktisk eksempel

Markus fra it-servicegruppen beregnede følgende ROI for sit datakvalitetsprojekt:

Omkostninger (År 1):

• Softwarelicens: 75.000 euro
• Implementering: 50.000 euro
• Træning: 15.000 euro
• Intern arbejdstid: 60.000 euro
• I alt: 200.000 euro

Gevinster (År 1):

• Reduceret manuel datavedligehold: 120.000 euro
• Bedre kampagners performance: 80.000 euro
• Færre systemnedbrud: 40.000 euro
• Accelererede AI-projekter: 100.000 euro
• I alt: 340.000 euro

ROI år 1: (340.000 – 200.000) / 200.000 = 70 %

Fra år 2 udgår de fleste engangsomkostninger, så ROI stiger til over 200 %.

Fremtidsudsigter: Tendenser inden for automatiseret datakvalitet

Datakvalitetsstyring udvikler sig hastigt. Hvilke trends bør du holde øje med?

AI-native datakvalitet: Selvhelende databaser

Machine learning vender op og ned på, hvordan vi styrer datakvalitet. I stedet for stive regler lærer systemerne kontinuerligt:

Anomali-detektion: AI identificerer uventede datamønstre uden forudgående definerede regler.

Auto-suggestions: Ved opdagede problemer foreslår systemet automatisk løsninger – “Skal ‘Müller AG’ standardiseres til ‘Müller GmbH’?”

Forudsigende datakvalitet: Algoritmer forudsiger, hvor datakvalitetsproblemer sandsynligvis vil opstå, inden de gør det.

Selvhelende data: I visse scenarier retter systemet automatisk fejl – naturligvis med audittrails og kontrolmekanismer.

Udviklingen betyder: Datakvalitet bliver proaktiv i stedet for reaktiv.

Real-time datakvalitet: Kvalitet i realtid

Streaming-arkitekturer og edge computing muliggør datakvalitetstjek i realtid:

Streamprocessing: Apache Kafka, Apache Flink og lignende checker datakvalitet under selve datastrømmen – ikke først ved lagring.

Edge validation: IoT-enheder og mobilapps validerer data allerede ved kilden, inden de sendes videre.

Circuit breaker patterns: Systemet stopper automatisk behandling, hvis datakvaliteten falder under definerede grænser.

For SMV’er bliver det særligt relevant, når flere satser på IoT-data eller realtidsanalyse.

DataOps og kontinuerlig datakvalitet

Som DevOps har ændret softwareudviklingen, bliver DataOps fremtiden for datahåndtering:

Automatisering af data pipelines: Kvalitetschecks bliver integreret i alle trin fra dataindsamling til analyse.

Versionsstyring for data: Værktøjer som DVC (Data Version Control) eller Delta Lake gør det muligt at spore og tilbagerulle dataændringer.

Kontinuerlig integration for data: Nye datakilder testes automatisk før de lukkes ind i produktion.

Infrastructure as code: Kvalitetsregler og pipelines defineres som kode og deployes automatisk.

Privacy-preserving datakvalitet

Databeskyttelse og datakvalitet smelter mere og mere sammen:

Syntetisk data-generering: AI skaber kunstige datasæt med samme statistiske egenskaber som originaldata – men uden personfølsomme oplysninger.

Federated learning: Kvalitetsmodeller lærer af distribuerede datakilder uden at persondata forlader virksomheden.

Differential privacy: Matematiske metoder muliggør måling og forbedring af datakvalitet uden at kompromittere individ-data.

Det er især relevant for GDPR-kompatible implementeringer i Europa.

No-code/Low-code datakvalitet

Datakvalitet demokratiseres i stigende grad. Forretningsområder har mindre behov for IT-support:

Visuel datakvalitetsdesign: Drag-and-drop-interfaces gør det muligt for fagfolk at bygge avancerede kvalitetsregler grafisk.

Natural Language Processing: “Find alle kundeposter med ufuldstændige adresser” konverteres til udførbar kode.

Citizen data scientists: Forretningsfolk kan nu selv analysere datakvalitet uden at kunne SQL.

Det reducerer afhængigheden af IT og accelererer implementeringen.

Kvantecomputing og avanceret analyse

Selvom det stadig er tidligt, tegner potentialet sig allerede:

Quantum machine learning: Kan måske finde komplekse mønstre i datakvalitetsproblemer bedre end klassiske algoritmer.

Optimering: Kvante-algoritmer kan hjælpe med optimering af rensningsstrategier.

For SMV’er er det fortsat fremtidsmusik – men det viser retningen.

Kernebudskabet: Styring af datakvalitet bliver klogere, mere automatiseret og mere brugervenlig. Virksomheder, der lægger et solidt fundament i dag, kan let inkorporere morgendagens innovationer.

Ofte stillede spørgsmål