De cruciale rol van data in AI: Een FinOps-perspectief op kostenbeheersing

oktober 15, 2025

De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) transformeert industrieën in een ongekend tempo. Achter elke baanbrekende AI-toepassing schuilt echter een onmisbare en steeds groter wordende factor: data. De exponentiële groei van data, essentieel voor het trainen en voeden van algoritmes, creëert een enorme vraag naar geavanceerd datamanagement. Deze data-explosie is zowel een kans als een aanzienlijke financiële uitdaging. De rol van data in AI kan niet worden onderschat, maar het beheren van de bijbehorende cloudinfrastructuur en -kosten vereist een gespecialiseerde aanpak. Hier komt FinOps om de hoek kijken: de discipline die financiële verantwoordelijkheid en cloud-native engineering samenbrengt. Zonder een robuuste FinOps-strategie riskeren organisaties dat de kosten van hun AI-initiatieven onbeheersbaar worden, waardoor de potentiële ROI wordt ondermijnd en innovatie wordt vertraagd. Het is daarom cruciaal om de financiële implicaties van datamanagement voor AI proactief aan te pakken.

Luister naar dit artikel:

De kosten die gepaard gaan met datamanagement voor AI zijn complex en veelzijdig. Het begint bij de opslag: enorme datasets vereisen schaalbare en vaak dure opslagoplossingen zoals data lakes en warehouses. Vervolgens is er de dataverwerking (ETL - Extract, Transform, Load), waarbij ruwe data wordt opgeschoond, getransformeerd en voorbereid voor modeltraining; een proces dat aanzienlijke rekenkracht verbruikt. De training van AI-modellen zelf is de meest intensieve fase, waarbij gespecialiseerde en kostbare hardware zoals GPU's wordt ingezet. Maar ook na de training lopen de kosten door via inferentie, het proces waarbij het model voorspellingen doet op basis van nieuwe data. Tot slot zijn er de vaak over het hoofd geziene datatransfers (egress costs), die hoog kunnen oplopen wanneer data tussen cloudregio's of naar externe locaties wordt verplaatst. Zonder gedetailleerd inzicht in deze componenten, is het onmogelijk om de totale kosten van een AI-project accuraat te budgetteren en te optimaliseren.

FinOps biedt de methodologie en tools om de financiële complexiteit van AI en datamanagement te navigeren. Het proces begint in de 'Inform'-fase, waar volledige zichtbaarheid wordt gecreëerd. Door middel van nauwkeurige tagging en labeling kunnen alle datagerelateerde kosten—van opslag tot verwerking en training—worden toegewezen aan specifieke AI-projecten, teams of business units. In de 'Optimize'-fase worden concrete acties ondernomen. Denk hierbij aan het implementeren van 'intelligent tiering' voor dataopslag, waarbij data automatisch naar goedkopere opslagklassen wordt verplaatst, het rightsizen van compute-instanties voor ETL-pipelines, en het strategisch inzetten van spot-instanties voor niet-kritieke trainingstaken. De 'Operate'-fase richt zich op het verankeren van kostenbewustzijn in de cultuur. Datawetenschappers en engineers worden zich bewust van de financiële impact van hun keuzes, wat leidt tot duurzamere en kostenefficiëntere AI-architecturen. FinOps zorgt voor een continue feedbackloop tussen technologie, financiën en business.

advertenties

De synergie tussen AI en data zal alleen maar sterker worden, en daarmee ook de noodzaak voor een volwassen FinOps-praktijk. Organisaties die erin slagen om FinOps-principes diep te integreren in hun data- en AI-levenscyclus, zullen een significant concurrentievoordeel behalen. Het gaat niet langer alleen om het bouwen van het meest geavanceerde model, maar om het bouwen van een model dat duurzaam en kosteneffectief waarde levert. De toekomst vereist een cultuur waarin innovatie hand in hand gaat met financiële discipline. Dit betekent dat budgettering en forecasting voor AI-projecten dynamischer moeten worden en dat kostenoptimalisatie een continu proces is, geen eenmalige exercitie. Door FinOps te omarmen, kunnen bedrijven de kracht van AI ontsluiten zonder de controle over hun cloud-uitgaven te verliezen. Het is de sleutel tot het realiseren van schaalbare, verantwoorde en winstgevende AI-innovatie in het cloudtijdperk.

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 Vergeten Pionier: John Atanasoff, Uitvinder van de Digitale Computer

De Financiële Impact van de Kritieke Kwetsbaarheid in Dell UnityVSA: Een FinOps Analyse