Natuurlijk! Hier zijn de belangrijkste stappen en methoden om een AI-gedreven plan te ontwikkelen voor het controleren en verbeteren van de datakwaliteit van jouw klanttransactiegegevens: 1. Data-analyse en Inventarisatie - Inventariseer de dataset: controleer op volledigheid, consistentie en structuur. - Identificeer datakwaliteitsproblemen zoals ontbrekende waarden, dubbele records, inconsistent gebruik van productcategorieën, of afwijkingen in de datumnotatie. 2. Dataopschoning en Preprocessing - Implementeer automatische scripts voor het verwijderen van dubbele records. - Vul ontbrekende waarden in met AI-gestuurde imputation technieken, bijvoorbeeld op basis van vergelijkbare transacties. - Normaliseer datums en categoriseer productcategorieën consistent. 3. Ontwikkeling van Automatische Controles - **Validatiecontroles**: controleer of aankoopdata binnen het juiste tijdsbestek ligt, of bedragen binnen verwachte bereik vallen. - **Detectie van anomalieën**: gebruik AI-modellen zoals Isolation Forest of One-Class SVM om ongebruikelijke transacties te identificeren (bijvoorbeeld plotselinge grote bedragen of transacties buiten normale patronen). - **Dubbelingen en inconsistenties**: AI kan helpen bij het identificeren van mogelijk dubbele transacties op basis van naam, datum en bedrag. 4. Implementatie van AI-gestuurde Verbeteringen - **Automatische categorisering**: gebruik NLP-modellen om productcategorieën te controleren en te verbeteren, vooral bij onduidelijke of inconsistent ingevulde gegevens. - **Predictieve kwaliteitscontrole**: ontwikkel modellen die voorspellen welke records mogelijk onbetrouwbaar zijn, zodat je gerichte controles kunt uitvoeren. - **Feedbackloops**: laat AI leren van handmatige correcties en updates om continue verbetering te waarborgen. 5. Monitoring en Rapportage - Zet dashboards op die real-time datakwaliteit monitoren. - Gebruik AI om trends en potentiële problemen vroegtijdig te signaleren. 6. Continue Optimalisatie - Verzamel feedback van gebruikers en pas je AI-modellen en controles aan. - Automatiseer regelmatige datakwaliteitscontroles en verbeteringen. Voorbeelden van automatische controles en AI-verbeteringen: - **Automatische detectie van dataduplicaten** op basis van probabilistische matching. - **Anomaliedetectie** voor transacties met ongebruikelijke bedragen of datums buiten de normale transactiemogelijkheden. - **NLP-modellen** voor het controleren en standaardiseren van productcategorieën en klantnamen. - **Imputation-algoritmen** voor het aanvullen van ontbrekende data op basis van patronen in de dataset. Door deze stappen te volgen, creëer je een robuust, AI-gestuurd systeem dat continu de datakwaliteit controleert en verbetert, wat leidt tot meer betrouwbare analyses en betere besluitvorming binnen jouw organisatie.