Kvaliteten på KI-data kontinuerlig forbedret: Den tekniske veiledningen for små og mellomstore bedrifter

Hvorfor datakvalitet avgjør om KI-prosjektet ditt lykkes eller mislykkes

Tenk deg at du gir en nyansatt kun utdaterte manualer, motstridende e-poster og ufullstendige prosjektbeskrivelser for opplæring. Akkurat dette skjer daglig i KI-prosjekter – med forutsigbare konsekvenser.

Dårlig datakvalitet koster selskaper en betydelig andel av årsinntekten. Tverrindustrielle anslag ligger mellom ca. 15-25 % – tilsvarende tall finner du ofte i markedsanalyser og rapporter fra store rådgivnings- og IT-selskaper som Gartner eller IBM de siste årene. Den økende avhengigheten av datadrevne beslutninger gjør temaet viktigere for hvert år som går.

Men hva betyr datakvalitet egentlig for KI-løsninger?

I motsetning til klassisk Business Intelligence, hvor feil kun synliggjøres i rapportene, forsterker maskinlæringsmodeller dårlig datakvalitet eksponentielt. En chatbot trent på inkonsistente produktdata gir ikke bare feil svar – den gjør det systematisk og selvsikkert.

For små og mellomstore bedrifter er utfordringen ofte enda større. De har sjelden store datateam slik konsernene har, men samme krav til pålitelighet og etterlevelse.

Thomas fra vårt maskinverksted-eksempel opplever dette daglig: Tilbudsprosessen hans kunne bli drastisk raskere med generativ KI – dersom masterdataene i SAP, de tekniske spesifikasjonene i ulike Excel-filer og kalkulasjonsgrunnlaget endelig ble konsistente.

Den gode nyheten: Datakvalitet er ikke skjebne, men en prosess du kan utforme.

De seks dimensjonene av målbar datakvalitet

Kvalitet kan bare måles hvis du vet hva du ser etter. Disse seks dimensjonene danner grunnlaget for all systematisk datakvalitetsstyring:

Fullstendighet: Den manglende puslespillbiten

Fullstendighet måler hvor mange forventede datapunkter som faktisk er til stede. For kundedata kan det for eksempel bety: Har 95 % av alle poster en gyldig e-postadresse?

I praksis beregnes fullstendighet som forholdet mellom eksisterende og forventede verdier:

Fullstendighet = (Antall utfylte felt / Antall forventede felt) × 100

Et eksempel fra SaaS-verdenen: Dersom CRM-integrasjonen din kun tilfører bransjeinformasjon til 60 % av kundekontaktene, kan KI-systemet ikke lage pålitelige bransjeanalyser.

Korrekthet: Sannhet i en verden av Garbage In, Garbage Out

Korrekte data gjenspeiler virkeligheten. Det høres enkelt ut, men krever ofte ekstern bekreftelse. Er oppgitt postnummer og by kompatible? Finnes faktisk e-postdomenet?

I KI-sammenheng er korrekthet spesielt kritisk, siden modellene lærer mønstre. En systematisk feil i treningsdataene – som feilklassifiserte supportsaker – gir systematisk feilaktige prediksjoner.

Konsistens: Én kunde, ett dataformat

Konsistens betyr at samme informasjon gjengis identisk overalt. «BMW», «B.M.W.», «Bayrische Motoren Werke» og «Bayerische Motoren Werke AG» beskriver samme selskap – åpenbart for mennesker, fire ulike enheter for KI-systemer.

Slike inkonsistenser gir fragmenterte analyser og dårligere anbefalinger. Markus fra IT-avdelingen kjenner problemet: De samme produktene har ulike navn i CRM, ERP og ticketsystem.

Aktualitet: Unngå tidsreiser

Aktuelle data gjenspeiler dagens situasjon. For KI-prosjekter betyr det: Hvor raskt blir dataene dine utdaterte, og hvor ofte må de oppdateres?

En KI for prisoptimalisering som baserer seg på markedsdata tre måneder tilbake i tid, vil systematisk ta feil beslutninger i volatile markeder. Definer derfor en maksimal oppdateringsfrekvens per datatype.

Relevans: Signal eller støy

Relevante data støtter dine spesifikke forretningsmål. Flere data er ikke nødvendigvis bedre – de kan tvert imot gjøre modellene mer komplekse eller utvanne mønstre.

Spør deg: Bidrar denne datapunktet faktisk til løsningen på caset ditt? Annas HR-analyse får mer ut av strukturerte medarbeidervurderinger enn ustrukturerte kaffepause-observasjoner.

Entydighet: Duplikatdeteksjon som kjernekompetanse

Entydige data finnes kun én gang i databasen din. Duplikater forvirrer KI-modeller og gir vektforskyvning i treningen.

Ekstra skjult er «fuzzy duplicates» – poster som logisk er like, men teknisk ser ulike ut. Klassisk eksempel: «Müller GmbH», «Hans Müller GmbH» og «H. Müller GmbH» kan bety samme selskap.

Kontinuerlig overvåking: Tekniske monitoreringsstrategier

Datakvalitet er ingen engangsoppgave, men et kontinuerlig arbeid. Hvordan sikrer du systematisk at standardene dine holdes?

Automatiserte kvalitetskontroller: Dine digitale voktere

Moderne datakvalitetsløsninger sjekker dataene automatisk ved hver import, hver transformasjon og løpende i drift. Disse kontrollene skjer vanligvis på tre nivåer:

Felt-nivå: Er denne verdien i forventet format? Ligger den innenfor gyldig verdiområde? Følger den definerte regler?

Datasett-nivå: Er denne kundeposten komplett? Er avhengighetene mellom feltene logiske? Fins det motsetninger?

Datasettnivå: Tilsvarer fordelingen av verdier det som forventes? Fins det uvanlige avvik? Har datamengden plutselig endret seg?

Et praktisk eksempel: CRM-importen din sjekker automatisk om nye kundeadresser bruker eksisterende postnummer-by-kombinasjoner. Avvik utløser umiddelbar gjennomgang.

Intelligente varslingssystemer: Oppdag problemer tidlig

Gode monitoreringssystemer skiller mellom reelle problemer og normale svingninger. Du definerer terskelverdier og trender, i stedet for å følge rigide grenser.

Eksempel: Fullstendigheten på produktbeskrivelser faller vanligvis 2–3 % per uke fordi nye produkter først er ufullstendige. Et fall på 15 % på én dag peker derimot på et systematisk større problem.

Konfigurer varsler i trinn:

• Gult: Krever oppmerksomhet (lett avvik fra normalen)
• Oransje: Undersøkelse påkrevd (merkbar forverring)
• Rødt: Umiddelbar handling nødvendig (kritisk datakvalitet truet)

Leder-dashbord: Datakvalitet på toppnivå

Gjør datakvalitet synlig og målbar for ledelsen. Et godt dashboard gir umiddelbart overblikk:

Dagens «Data Quality Score» – en vektet samlet vurdering av dine viktigste datasett. Trender for de siste ukene og månedene for å følge utviklingen.

Kostnads-effekt: Hvor mye tid og penger koster mangelfull datakvalitet konkret? Hvor mye kan forbedringer spare?

Topp problemområder med tydelige anbefalinger – ikke bare «dårlig kvalitet», men f.eks. «Produktdata i kategori X må standardiseres».

Data Drift Detection: Når dataene endrer seg i det stille

Data Drift beskriver umerkede endringer i mønsteret i datamengdene dine. Dette kan gradvis degradere KI-modeller, uten at du merker det.

Statistisk drift-detektering sammenligner kontinuerlig nye data med tidligere baselinjer. Endrer gjennomsnitt, standardavvik eller kategorifordeling seg vesentlig?

Et praktisk eksempel: Support-chatboten trenes på saker fra 2023, men får i 2024 plutselig mange spørsmål om et nytt produkt. Uten drift-detektering oppdager du kanskje først etter flere uker at kvaliteten synker.

Profesjonelle verktøy som Evidently AI eller drift-funksjoner fra moderne skyleverandører automatiserer dette og integrerer det i MLOps-pipelinen din.

Etablering av proaktive forbedringsprosesser

Overvåking viser hvor utfordringene ligger. Forbedringsprosesser løser dem systematisk. Hvordan skaper du varig datakvalitet – ikke bare kosmetiske lapper?

Data Profiling: Forstå dataene dine

Før du kan forbedre dataene, må du ha full oversikt. Data profiling analyserer systematisk og avdekker ofte overraskende mønstre.

Et typisk profiling-arbeid dekker:

Strukturanalyse: Hvilke felt finnes? Hva slags datatyper brukes? Hvor ofte er det NULL-verdier?

Verdi-fordeling: Hvilke verdier forekommer? Uventede utliggere eller kategorier?

Relasjonsanalyse: Hvordan henger ulike felt sammen? Finnes skjulte avhengigheter?

Thomas fra maskinverksted-eksempelet oppdaget gjennom profiling at 40 % av kalkulasjonsfeil skyldtes tre feilkodede materialgrupper. Uten systematisk analyse hadde han ikke funnet det.

Verktøy som Apache Griffin, Talend Data Quality og AWS Glue DataBrew automatiserer prosessen og lager oversiktlige rapporter.

Smarte datarensinger: Automatisering med menneskelig kontroll

Moderne datarens går langt utover fjerning av mellomrom. Maskinlæring kan fange opp og rette komplekse mønstre:

Standardisering: Adresser, navn og kategorier får automatisk samme format. «St.» blir til «Strasse»/»Gate», «GmbH» beholdes.

Deduplisering: Fuzzy matching avslører poster som ikke er eksakte kopier, men sannsynlige duplikater. Du velger hvilken versjon du vil beholde.

Berikelse: Manglende opplysninger hentes fra pålitelige eksterne kilder. Postnummer gir by, telefonnummer gir retningsnummer.

Viktig: Automatisering trenger kontroll. Definer tillitsterskler og la eksperter evaluere usikre tilfeller.

Valideringsregler: Kvalitet by Design

Det beste er å hindre dårlige data før de kommer inn. Sett opp valideringsregler som stenger ute feil fra start:

Formatvalidering: E-poster skal ha @, telefonnummer kun siffer og tillatte spesialtegn.

Plausibilitetssjekk: Fødselsdato kan ikke være i fremtiden, rabatt aldri over 100 %.

Referansevalidering: Produktkoder må finnes i produktbasen, landkoder fra en definert liste.

Forretningsregel-validering: Kompleks logikk som «VIP-kunder får alltid ekspress-levering» håndheves teknisk.

Implementer reglene både i inputskjemaer og i ETL-prosesser. OpenRefine, Great Expectations og Apache Beam tilbyr solide rammeverk for dette.

Feedback-sløyfer: Lær av brukerne dine

Fagekspertene vet ofte først når data ikke stemmer. Utnytt den kunnskapen systematisk:

Brukerfeedback: Gi brukere mulighet til å rapportere feil direkte – aller helst med ett klikk fra skjermbildet.

Crowdsourcet validering: La flere brukere vurdere samme kritiske datapunkt, og bruk majoritetsavgjørelser.

Modell-ytelsesfeedback: Overvåk hvor godt KI-modellene presterer i praksis. Dårlige prediksjoner skyldes ofte datakvaliteten.

Anna fra HR innførte et opplegg der ledere kunne korrigere feil persondata direkte – det forbedret både datakvaliteten og aksepten for det nye HR-systemet.

Verktøystack for profesjonell datakvalitetsstyring

Riktig verktøyvalg avgjør om datakvalitets-initiativet lykkes. Hvilke løsninger passer mellomstore virksomheter og deres budsjett?

Open Source Foundation: Kostnadseffektive basisverktøy

For oppstart og mindre prosjekter tilbyr open source-verktøy overraskende mye:

Apache Griffin overvåker datakvalitet i big data-miljøer og integreres sømløst i Hadoop-økosystemet. Ekstra sterk på batch-overvåking.

Great Expectations beskriver og tester kvalitetsregler som kode. Fordel: Reglene kan versjonstyres, etterprøves og lett integreres i CI/CD-pipeline.

OpenRefine er glimrende for interaktiv datarens og utforskning. Svært verdifullt for første analyse og prototyping.

Apache Spark + Delta Lake kombinerer stor databehandling med ACID-transaksjoner og automatisk skjema-evolusjon.

Denne typen verktøy krever imidlertid kompetanse og egen drift. Beregn realistisk tid til utvikling og vedlikehold.

Skybaserte løsninger: Skalerbare og driftsvennlige

Sky-leverandører har utvidet sine datakvalitetstjenester kraftig de siste årene:

AWS Glue DataBrew tilbyr et kodefritt grensesnitt for datarens med 250+ ferdige transformasjoner. Ideelt for sluttbrukere uten dypt teknisk kunnskap.

Google Cloud Data Quality integreres tett med BigQuery og bruker maskinlæring for automatisk avviksdeteksjon.

Azure Purview forener datastyring, katalogisering og kvalitetsmåling på én plattform.

Fordel: Managed services reduserer driftsbelastningen. Ulempen: Vendor lock-in og mindre kontroll over rådataene.

Enterprise-plattformer: Komplett pakke

For mer avanserte behov tilbyr spesialiserte leverandører omfattende plattformer:

Talend Data Quality dekker alt fra profiling til rensing og kontinuerlig overvåking. Integreres godt med ETL og har grafisk utviklingsmiljø.

Informatica Data Quality anerkjennes som ledende og har spesielt modne KI-drevne rensefunksjoner – men koster mer.

Microsoft SQL Server Data Quality Services (DQS) passer spesielt godt inn i Microsoft-miljøer og bruker eksisterende SQL Server-infrastruktur.

IBM InfoSphere QualityStage har fokus på sanntids datakvalitet og avanserte matching-algoritmer.

Disse løsningene har de fleste funksjoner, men krever også mer investering og opplæring.

Integrasjon i eksisterende systemer: Realitetskontroll

Det beste kvalitetsverktøyet hjelper lite hvis det ikke passer inn i dagens IT-landskap. Sjekk systematisk:

Tilkobling til datakilder: Kan verktøyet nå dine sentrale systemer direkte – CRM, ERP, databaser, API-er?

Distribusjonsalternativer: On-prem, sky eller hybrid – hva matcher dine compliance-krav?

Kompetansekrav: Har teamet nødvendig kunnskap, eller må du kjøpe ekstern kompetanse?

Skalerbarhet: Vokser løsningen med datamengde og nye use cases?

Markus fra IT-eksempelet valgte hybrid: Great Expectations for nye skyprosjekter, Talend for integrasjon med eldre systemer. To-spors-strategien ga raske resultater uten å forstyrre eksisterende drift.

Implementering i SMB: Praktisk veiledning

Det er én ting å kunne teorien, noe annet å lykkes i praksis. Hvordan ruller du ut datakvalitetsstyring i et mellomstort firma?

Fase 1: Vurdering og Quick Wins (Uke 1-4)

Start ikke med den perfekte løsningen, men med målbare forbedringer:

Lag data-inventar: Hvilke kilder har du? Hvilke er kritiske? Hvor er de største problemene?

Kvalitetssjekk med enkle verktøy: Bruk SQL-spørringer eller Excel til å telle NULL-verdier, finne duplikater og sjekke verdifordeling.

Kvantifiser forretningspåvirkning: Hvor koster dårlig datakvalitet faktisk tid eller penger? Feil leveringsadresser, dubletter av kunder, utdaterte priser?

Identifiser Quick Wins: Hvilke problem løses enkelt og gir rask effekt? Ofte er det enkel standardisering eller én gangs rensing.

Målet: Skap bevissthet og demonstrer konkrete fordeler allerede i første fase.

Fase 2: Pilotprosjekt og verktøyvalg (Uke 5-12)

Velg ett spesifikt use case for piloten – helst et med stor forretningsverdi og moderat kompleksitet:

Use case-definisjon: «Bedre datakvalitet i kundebasene for presis markedssegmentering» er mer håndterbart enn «generell kvalitetsforbedring».

Verktøyevaluering: Test 2-3 løsninger med de faktiske dataene fra pilotområdet. Se etter brukervennlighet og resultater, ikke bare funksjonslister.

Definer prosessansvar: Hvem gjør hva? Hvordan meldes problemer inn? Hvordan måler du suksess?

Involver nøkkelpersoner: Sikre at både IT og fageksperter støtter prosjektet. Anna fra HR erfarte at selv perfekte tekniske løsninger feiler uten lederengasjement.

Fase 3: Skalering og automatisering (Uke 13-26)

Etter piloten ruller du gradvis ut videre:

Etabler overvåking: Sett opp kontinuerlig kvalitetsmåling for alle kritiske data. Automatiserte rapporter og dashboards gir full synlighet.

Definer styring: Lag standarder, ansvarsfordeling og eskaleringsveier. Dokumenter prosesser og gi opplæring.

Integrer i DevOps: Datakvalitetstester blir del av CI/CD-pipeline. Dårlige data stopper automatisk feil deployering.

Avansert analyse: Bruk maskinlæring til avviksdeteksjon, prediktiv kvalitet og automatisert rensing.

Ressursplanlegging: Realistisk budsjett

SMB-virksomheter må planlegge nøye. Disse tommelfingerreglene hjelper:

Personell: Sett av 0,5–1 årsverk til datakvalitet per 100 ansatte – både tekniske og forretningsroller.

Programvare: Open source er gratis, men krever mer utvikling. Enterprise-løsninger: 50.000–200.000 euro årlig, men sparer utviklingstid.

Opplæring: Planlegg 3–5 dager trening per deltaker, både på verktøyene og metodene.

Konsulenter: Ekstern ekspertise koster 1.000–2.000 euro/dag, men gir fart og færre nybegynnerfeil.

Endringsledelse: Få folk med på reisen

Teknologi er bare halve jobben. Suksessen avhenger av at folk lever de nye prosessene:

Kommunikasjon: Forklar ikke bare «hva», men også «hvorfor». Hva får hver enkelt igjen for god datakvalitet?

Opplæring: Invester i grundig trening. Ingen bruker verktøy de ikke forstår eller som føles vanskelige.

Lag insentiver: Belønn god kvalitet – gjennom KPI-er, anerkjennelse og deling av beste praksis.

Feedback-kultur: Lag trygge soner hvor medarbeidere kan komme med problemer og forbedringer.

Thomas i maskinindustrien gjorde en viktig erfaring: Den tekniske innføringen tok 3 måneder, den kulturelle endringen 18 måneder. Planlegg langsiktig!

ROI og suksessmåling

Å styrke datakvaliteten koster tid og penger – hvordan viser du at investeringen virkelig lønner seg?

Kvantitative måltall: Tall som teller

Disse KPIene gjør forretningsverdien av kvalitetsprosjektet målbar:

Data Quality Score (DQS): En vektet totalvurdering av alle relevante datasett. Typisk mål: 85–95 % i produksjonssystemer.

Prosesseffektivitet: Hvor mye tid sparer ansatte på bedre data? Mål via kortere behandlingstid, færre tilbakekall og flere automatiserte prosesser.

Feilreduksjon: Mer konkrete feil mindre i videre prosesser. Færre feilsendinger, mer presise prognoser, mer nøyaktig segmentering.

Modellprestasjon: Høyere accuracy, presisjon og recall på KI-modeller takket være bedre data.

Eksempel: Annas HR-system kunne automatisk forkvalifisere 40 % flere kandidater etter rensing – fordi ferdighetsdatabasen ble konsistent og komplett.

Kostnadsbesparelse: Hvor sparer du konkret?

Dårlig datakvalitet forårsaker skjulte kostnader overalt:

Manuelle rettelser: Hvor mange timer går med til korrigering, plausibilitetssjekk og spørringer?

Dårlige beslutninger: Feil prognoser gir over- eller underlager. Dårlig segmentering kaster bort markedspenger.

Compliance-risiko: GDPR-brudd pga. utdaterte kundeopplysninger eller feil samtykkestatus kan bli dyrt.

Tapte muligheter: Hvilke KI-prosjekter må du legge bort fordi datakvaliteten ikke holder?

Regn edruelig: Forvent 10–20 % lavere prosesskostnad ved forbedret datakvalitet.

Kvalitativ nytte: Vanskelig å måle, uvurderlig verdi

Ikke alt kan omregnes til euro – men er likevel avgjørende:

Tillit til data: Lederne stoler igjen på rapporter og analyser – ikke magefølelsen.

Agilitet: Nye analyser og KI-prosjekter kan raskt settes i verk når datagrunnlaget er på plass.

Compliance-sikkerhet: Revisorer og tilsyn kan ettergå databruk grundigere.

Ansattilfredshet: Mindre frustrasjon takket være systemer og informasjon som virker.

Benchmark-verdier: Hva er godt nok i praksis?

Disse verdiene hjelper å vurdere resultatet:

<td timer

ROI-beregning: Et konkret eksempel

Markus fra IT-konsulentgruppen beregnet slik ROI for sitt kvalitetsprosjekt:

Kostnader (år 1):

• Programvarelisens: 75 000 euro
• Implementering: 50 000 euro
• Opplæring: 15 000 euro
• Interne arbeidstimer: 60 000 euro
• Totalt: 200 000 euro

Besparelser (år 1):

• Redusert manuell datahåndtering: 120 000 euro
• Bedre kampanjeresultat: 80 000 euro
• Færre systemfeil: 40 000 euro
• Raskere KI-prosjekter: 100 000 euro
• Totalt: 340 000 euro

ROI år 1: (340 000 – 200 000) / 200 000 = 70 %

Fra år 2 bortfaller de fleste engangskostnadene – ROI stiger til over 200 %.

Fremtidsutsikter: Trender innen automatisert datakvalitet

Datakvalitetsstyring utvikler seg raskt. Hvilke trender bør du følge med på?

Kunstig intelligent datakvalitet: Selvhelende datasett

Maskinlæring endrer hvordan vi håndterer datakvalitet. Fremfor rigide regler lærer systemene fortløpende:

Anomali-detektering: KI oppdager uvanlige mønstre automatisk – inkludert dem du ikke visste om på forhånd.

Auto-forslag: Ved problemer foreslår systemer straks korrigeringer. «Skal ‘Müller AG’ standardiseres til ‘Müller GmbH’?»

Prediktiv kvalitet: Algoritmer forutser hvor kvalitetsproblemer sannsynligvis oppstår – før de oppstår.

Selvhelende data: I visse tilfeller retter systemet feil automatisk – med revisjonsspor og kontrollrutiner.

Utviklingen peker mot at kvalitetsskiftet blir proaktivt – ikke lenger reaktivt.

Sanntids datakvalitet: Kvalitet i øyeblikket

Strømmearkitekturer og Edge Computing åpner for kvalitetssjekker i sanntid:

Strømming: Apache Kafka, Flink og liknende overvåker datakvalitet underveis, ikke først på lagringstidspunktet.

Edge-validering: IoT-enheter og mobilapper sjekker data der de oppstår – før de sendes videre.

Circuit Breaker-mønstre: Systemer stopper dataflyten automatisk hvis kvaliteten faller under terskelverdier.

Dette er særlig relevant for SMB-er som satser på IoT-data og sanntidsanalyse.

DataOps og kontinuerlig datakvalitet

Akkurat som DevOps har endret programutvikling, gir DataOps nye metoder for all databehandling:

Automatiserte rørledninger: Fra datainnhenting til analyse – kvalitetskontroll legges inn i alle trinn.

Versjonskontroll på data: Verktøy som DVC og Delta Lake gjør det mulig å spore og rulle tilbake endringer i data.

Kontinuerlig integrasjon for data: Nye datakilder testes automatisk før de tas inn i produksjon.

Infrastruktur som kode: Kvalitetsregler og pipelines defineres som kode og deployeres helautomatisk.

Personvern-vennlig datakvalitet

Personvern og kvalitet går mer og mer hånd i hånd:

Syntetiske data: KI lager datasett med samme statistiske egenskaper som de opprinnelige – men uten personopplysninger.

Federert læring: Kvalitetsmodeller lærer fra distribuerte datakilder uten å flytte sensitive opplysninger.

Differensiell personvern: Matematikk gjør det mulig å måle og forbedre kvaliteten – uten å avsløre enkeltdatapunkt.

Særlig relevant for europeiske GDPR-implementeringer.

No-Code/Low-Code datakvalitet

Datakvalitet blir stadig mer tilgjengelig for fagmiljøet. IT-avhengigheten reduseres:

Visuell regelbygging: Dra-og-slipp-grensesnitt lar fageksperter definere avanserte kvalitetsregler visuelt.

Naturlig språkprosessering: «Finn alle kundeoppføringer med ufullstendige adresser» blir skrevet om til kode.

Citizen Data Scientists: Forretningsfolk kan analysere datakvalitet – uten å skrive SQL.

Dermed går arbeidet raskere – med langt mindre IT-ressurser.

Kvanteteknologi og avansert analyse

Fremdeles på forskningsstadiet – men potensialet blir tydelig:

Kvantebasert maskinlæring: Kan kanskje avsløre langt mer kompliserte kvalitetsmønstre enn klassiske algoritmer.

Optimalisering: Kvantealgoritmer kan hjelpe med å optimalisere renseprosesser.

For SMB-er er dette fortsatt en fremtidsdrøm – men retningen er klar!

Hovedbudskap: Datakvalitetsstyring blir smartere, mer automatisert og mer brukervennlig. De som satser nå, vil enkelt kunne ta i bruk de mest avanserte innovasjonene fremover.

Ofte stilte spørsmål