De verborgen kosten van AI: Waarom ongestructureerde data AI-initiatieven kan maken of breken

October 13, 2025

Organisaties omarmen massaal de potentie van Artificiële Intelligentie, maar zien een cruciale factor over het hoofd: de enorme hoeveelheid ongestructureerde data. Meer dan 80% van de bedrijfsdata, zoals documenten, e-mails en afbeeldingen, valt in deze categorie. Het effectief inzetten van deze **ongestructureerde data voor AI** is essentieel voor het succes en de kostenefficiëntie van elk AI-initiatief. Zonder een robuuste strategie voor datamanagement dreigen projecten te mislukken door exploderende cloudkosten, compliancerisico's en ondermaatse resultaten. Een geïntegreerde aanpak, waarbij FinOps en datagovernance hand in hand gaan, is de enige weg vooruit om de waarde van AI daadwerkelijk te ontsluiten, zoals experts in de industrie benadrukken.

Luister naar dit artikel:

Een groot deel van deze ongestructureerde data is zogenaamde 'dark data': informatie die wordt verzameld en opgeslagen, maar nooit wordt gebruikt voor analyse of besluitvorming. Vanuit een FinOps-perspectief is dit een enorme bron van verspilling. Organisaties betalen voor dure cloudopslag en back-ups van data die geen waarde toevoegt en zelfs risico's met zich meebrengt op het gebied van privacy en beveiliging. Wanneer deze irrelevante of verouderde data wordt gebruikt om AI-modellen te trainen, is het resultaat onvermijdelijk van lage kwaliteit – het klassieke 'garbage in, garbage out'-principe. Dit ondermijnt niet alleen de effectiviteit van de AI-toepassing, maar drijft ook de rekenkosten voor training en inferentie onnodig op.

Succesvolle AI-implementatie vereist een symbiose tussen FinOps en datagovernance. Datagovernance stelt de regels vast voor datakwaliteit, beveiliging, privacy (AVG/GDPR) en levenscyclusbeheer. Het bepaalt welke data betrouwbaar en geschikt is voor gebruik. FinOps biedt het financiële raamwerk om de kosten van het opslaan, verwerken en analyseren van die data te beheren en te optimaliseren. Praktisch gezien betekent dit het toepassen van dataretentiebeleid, het automatisch verplaatsen van minder gebruikte data naar goedkopere opslaglagen (tiering) en het verwijderen van overbodige data. Deze samenwerking zorgt ervoor dat alleen waardevolle en conforme data wordt gebruikt voor AI, terwijl de cloudrekening onder controle blijft.

advertenties

Gezien de exponentiële datagroei is handmatig beheer onhoudbaar. De toekomst ligt in intelligente data-automatisering, waarbij AI wordt ingezet om de data voor AI te beheren. Dit creëert een positieve spiraal: geavanceerde tools analyseren en classificeren data automatisch, passen beleid toe en optimaliseren de opslagkosten continu. Dit zorgt niet alleen voor een constante stroom van hoogwaardige, relevante data voor business-critical AI-toepassingen, maar minimaliseert ook de risico's en kosten. Investeren in een intelligent datamanagementplatform is daarom geen kostenpost, maar een strategische enabler. Het is het fundament waarop succesvolle, schaalbare en financieel verantwoorde AI-initiatieven worden gebouwd.

Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.

De Weg naar FinOps Volwassenheid: Van Kostenbewustzijn naar Cloud Value Management

Quest Software Unified Data Management: De Sleutel tot Cyber-resilience en Databeheer